اوسط کی معیاری غلطی کا حساب لگانا ایک مشکل کام ہوسکتا ہے۔ لیکن Microsoft Excel کی مدد سے، آپ کو مطلوبہ جوابات حاصل کرنا آسان ہے۔ اس مضمون میں، آپ سیکھیں گے کہ ایکسل میں اوسط کی معیاری غلطی کا حساب کیسے لگایا جائے اور نتائج کی تشریح کیسے کی جائے۔ چند آسان اقدامات کے ساتھ، آپ اپنے ڈیٹا کے پیچھے معنی کو سمجھنے اور اسے باخبر فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرنے کے قابل ہو جائیں گے۔ تو آئیے شروع کریں!
ایکسل میں اوسط کی معیاری خرابی کا حساب لگانا:
- اپنی ایکسل اسپریڈشیٹ کھولیں۔
- کالم میں اپنا ڈیٹا درج کریں۔
- ونڈو کے اوپری حصے میں 'فارمولے' ٹیب پر کلک کریں۔
- 'فارمولز' ٹیب میں 'مزید افعال' آپشن پر کلک کریں۔
- ڈراپ ڈاؤن مینو سے 'اعداد و شمار' پر کلک کریں۔
- 'اعداد و شمار' کی فہرست سے 'STDEV.S' پر کلک کریں۔
- سیلز کی رینج منتخب کریں جس میں ڈیٹا موجود ہو۔
- 'OK' بٹن پر کلک کریں۔
- اوسط کی معیاری غلطی منتخب سیل میں ظاہر ہوگی۔
ونڈوز اپ ڈیٹ کو دستی طور پر ری سیٹ کریں
ایکسل میں اوسط کی معیاری خرابی کا حساب لگانا
اسٹینڈرڈ ایرر آف دی مین (SEM) ایک نمونے میں تغیر کا وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والا پیمانہ ہے۔ اس کا اندازہ نمونے کے معیاری انحراف کو نمونے کے سائز کے مربع جڑ سے تقسیم کر کے لگایا جاتا ہے۔ تغیر کا یہ پیمانہ مختلف سائز کے نمونوں کا موازنہ کرنے اور اس اعتماد کا تعین کرنے کے لیے مفید ہے جس کے ساتھ نتائج کو آبادی کے لیے عام کیا جا سکتا ہے۔ اس مضمون میں، ہم وضاحت کریں گے کہ ایکسل میں SEM کا حساب کیسے لگایا جائے۔
ایکسل میں SEM کا حساب لگانے کا پہلا قدم اسپریڈشیٹ میں ڈیٹا داخل کرنا ہے۔ یہ اسپریڈشیٹ کے ایک کالم میں ڈیٹا داخل کرکے کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹا داخل ہونے کے بعد، اگلا مرحلہ ڈیٹا کے وسط کا حساب لگانا ہے۔ یہ ایکسل میں AVERAGE فنکشن کا استعمال کرکے کیا جا سکتا ہے۔ ایک بار اوسط کا حساب لگ جانے کے بعد، STDEV.S فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کے معیاری انحراف کا حساب لگایا جا سکتا ہے۔
ایکسل میں SEM کا حساب لگانے کا تیسرا مرحلہ نمونے کے معیاری انحراف کو نمونے کے سائز کے مربع جڑ سے تقسیم کرنا ہے۔ یہ فارمولہ =STDEV.S/SQRT(COUNT) کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے۔ یہ فارمولہ نمونے کا SEM دے گا۔ نتیجہ اسپریڈشیٹ میں اعشاریہ یا فیصد کے طور پر دکھایا جا سکتا ہے۔
مطلب کی معیاری غلطی کی تشریح کرنا
مطالعہ کے نتائج کو سمجھنے کے لیے SEM کی تشریح اہم ہے۔ SEM کا استعمال مختلف سائز کے نمونوں کا موازنہ کرنے اور اس اعتماد کا تعین کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے جس کے ساتھ نتائج کو آبادی کے لیے عام کیا جا سکتا ہے۔ SEM جتنا چھوٹا ہوگا، نمونے کے نتائج کو آبادی کے لیے عام کیا جا سکتا ہے۔ اس کے برعکس، SEM جتنا بڑا ہوگا، نمونے کے نتائج آبادی کے لیے اتنے ہی کم عام کیے جاسکتے ہیں۔
SEM کو دو یا زیادہ نمونوں کے ذرائع کا موازنہ کرنے کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اگر دو نمونوں کے درمیان SEM چھوٹا ہے، تو یہ نتیجہ اخذ کیا جا سکتا ہے کہ دونوں نمونوں کے ذرائع نمایاں طور پر مختلف نہیں ہیں۔ دوسری طرف، اگر دو نمونوں کے درمیان SEM بڑا ہے، تو یہ نتیجہ اخذ کیا جا سکتا ہے کہ دونوں نمونوں کے ذرائع نمایاں طور پر مختلف ہیں۔
مطلب کی معیاری خرابی کی حدود
اگرچہ SEM تغیر کا ایک مفید پیمانہ ہے، لیکن یہ اپنی حدود کے بغیر نہیں ہے۔ SEM کی اہم حدود میں سے ایک یہ ہے کہ یہ فرض کرتا ہے کہ نمونہ آبادی کی اچھی نمائندگی کرتا ہے۔ اگر نمونہ آبادی کی اچھی نمائندگی نہیں ہے، تو SEM متغیر کا درست پیمانہ نہیں ہو سکتا۔
SEM کی ایک اور حد یہ ہے کہ یہ فرض کرتا ہے کہ ڈیٹا عام طور پر تقسیم کیا جاتا ہے۔ اگر ڈیٹا عام طور پر تقسیم نہیں کیا جاتا ہے، تو SEM کے نتائج گمراہ کن ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر ڈیٹا متزلزل ہے، تو SEM کو کم سمجھا جا سکتا ہے۔
ایکس بکس ایک اپلوڈ کی سست رفتار
آخر میں، یہ یاد رکھنا ضروری ہے کہ SEM صرف اتنا ہی درست ہے جتنا کہ ڈیٹا جو اس کا حساب لگانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ اگر ڈیٹا غلط یا نامکمل ہے، تو SEM کے نتائج غلط ہو سکتے ہیں۔ لہذا، یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ SEM کا حساب لگانے کے لیے استعمال ہونے والا ڈیٹا درست اور مکمل ہو۔
سرفہرست 6 اکثر پوچھے جانے والے سوالات
مطلب کی معیاری خرابی کیا ہے؟
اسٹینڈرڈ ایرر آف دی مین (SEM) نمونے کے اعدادوشمار کی تغیر کا ایک پیمانہ ہے۔ اس کا شمار نمونے کے معیاری انحراف کے بطور نمونہ سائز کے مربع جڑ سے تقسیم کیا جاتا ہے۔ SEM اس بات کا پیمانہ فراہم کرتا ہے کہ نمونہ کا مطلب حقیقی آبادی کے اوسط سے کتنا قریب ہے۔
ایکسل میں اوسط کی معیاری خرابی کا حساب کیسے لگایا جاتا ہے؟
STDEV.S فنکشن کا استعمال کرکے ایکسل میں اوسط کی معیاری خرابی کا حساب لگایا جاسکتا ہے۔ یہ فنکشن سیلز کی ایک رینج کو اپنے پیرامیٹر کے طور پر لیتا ہے اور اس رینج میں ڈیٹا کا نمونہ معیاری انحراف لوٹاتا ہے۔ اوسط کی معیاری خرابی پھر اس نمونے کے معیاری انحراف کو نمونے کے سائز کے مربع جڑ سے تقسیم کرکے شمار کی جاتی ہے۔
STDEV.S فنکشن کا نحو کیا ہے؟
STDEV.S فنکشن کا نحو STDEV.S(number1,,…) ہے۔ یہ ایک یا زیادہ عددی دلائل لیتا ہے اور ڈیٹا کا نمونہ معیاری انحراف لوٹاتا ہے۔
بیچ چینج فائل کی توسیع ونڈوز 10
ایکسل میں اوسط کی معیاری خرابی کا حساب لگانے کا فارمولا کیا ہے؟
ایکسل میں اوسط کی معیاری خرابی کا حساب لگانے کا فارمولا یہ ہے:
SE = STDEV.S(خلیات کی حد) / SQRT(COUNT(خلیوں کی حد))
جہاں SE اوسط کی معیاری خرابی ہے، STDEV.S نمونے کے معیاری انحراف کا حساب لگانے کا فنکشن ہے، اور SQRT(COUNT(خلیوں کی حد)) رینج میں ڈیٹا پوائنٹس کی تعداد کا مربع جڑ ہے۔
ایکسل میں اوسط کی معیاری غلطی کا حساب لگانے کی ایک مثال کیا ہے؟
مثال کے طور پر، اگر ہمارے پاس 1، 2، 3، 4، 5، 6، 7، 8، 9، اور 10 کی قدروں پر مشتمل سیلز کی ایک رینج ہے، تو درج ذیل فارمولے کا استعمال کرتے ہوئے اوسط کی خرابی کا حساب لگایا جا سکتا ہے:
SE = STDEV.S(A1:A10) / SQRT(COUNT(A1:A10))
جہاں A1:A10 ڈیٹا پر مشتمل سیلز کی رینج ہے۔
مطلب کی معیاری خرابی ہمیں کیا بتاتی ہے؟
اوسط کی معیاری خرابی اس بات کا پیمانہ فراہم کرتی ہے کہ نمونہ کا مطلب حقیقی آبادی کے اوسط سے کتنا قریب ہے۔ اس کا حساب نمونہ کے معیاری انحراف کو نمونے کے سائز کے مربع جڑ سے تقسیم کر کے لگایا جاتا ہے۔ اس کا استعمال مختلف نمونوں کا موازنہ کرنے کے لیے، یا مستقل مزاجی کو جانچنے کے لیے وقت کے ساتھ ساتھ ایک ہی نمونے کا موازنہ کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
آخر میں، مائیکروسافٹ ایکسل میں اوسط کی معیاری غلطی کا حساب لگانا ایک سادہ اور سیدھا عمل ہے۔ ماؤس کے صرف چند کلکس کے ساتھ، آپ اپنے ڈیٹا سیٹ کی معیاری غلطی کا فوری اور درست تعین کر سکتے ہیں۔ اس معلومات کو متعدد تجربات کے نتائج کا موازنہ کرنے یا آپ کے ڈیٹا سیٹ سے نتائج اخذ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایکسل میں اوسط کی معیاری غلطی کا حساب لگانے کے طریقے کو سمجھ کر، آپ اپنے ڈیٹا کا تجزیہ کرتے وقت زیادہ باخبر فیصلے کر سکتے ہیں۔
