Statystycy często porównują dwie lub więcej grup podczas prowadzenia badań. Z powodu rezygnacji z uczestnictwa lub powodów finansowania liczba osób w każdej grupie może się różnić. Aby uzupełnić tę odmianę, stosuje się specjalny rodzaj błędu standardowego, który odpowiada jednej grupie uczestników, która wnosi większą wagę do odchylenia standardowego niż inna. Nazywa się to zbiorczym błędem standardowym.
Przeprowadź eksperyment i zapisz rozmiary próbek i odchylenia standardowe dla każdej grupy. Na przykład, jeśli interesuje Cię łączny błąd standardowy dziennego spożycia kalorii przez nauczycieli w porównaniu z dziećmi w wieku szkolnym, zapisujesz próbkę liczącą 30 nauczycieli (n1 = 30) i 65 uczniów (n2 = 65) oraz ich odpowiednie odchylenia standardowe (powiedzmy s1 = 120 i s2 = 45).
Oblicz połączone odchylenie standardowe, reprezentowane przez Sp. Najpierw znajdź licznik Sp²: (n1 - 1) x (s1) ² + (n2 - 1) x (s2) ². Korzystając z naszego przykładu, miałbyś (30 - 1) x (120) ² + (65 - 1) x (45) ² = 547,200. Następnie znajdź mianownik: (n1 + n2 - 2). W tym przypadku mianownik wynosiłby 30 + 65 - 2 = 93. Więc jeśli Sp² = licznik / mianownik = 547,200 / 93? 5884, a następnie Sp = sqrt (Sp²) = sqrt (5884)? 76,7.
Oblicz błąd standardowy w puli, którym jest Sp x sqrt (1 / n1 + 1 / n2). Z naszego przykładu, otrzymasz SEp = (76,7) x sqrt (1/30 + 1/65)? 16,9. Powodem, dla którego korzystasz z tych dłuższych obliczeń, jest wzięcie pod uwagę większej wagi uczniów, która ma większy wpływ na odchylenie standardowe i ponieważ mamy nierówne rozmiary próbek. Wtedy musisz „połączyć” swoje dane, aby uzyskać bardziej dokładne wyniki.