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本帖最后由 kslam 于 2016-7-20 21:26 编辑
在统计学中,有两个基本的概念:标准差(standard deviation,SD)和标准误(standard error of the mean,SEM)。虽然“标准差”与“标准误”只是一字之差,如果分不清它们的实质含义, 很容易混淆这两个概念。
标准差的正式名称是标准偏差。衡量的是样本数据中每个数据的离散程度(精密度)。样本标准差小, 说明样本变量的分布比较密集在平均数附近。
标准误亦称均值的标准误。衡量的是样本均值的离散程度(精密度)。标准误反映的是样本的代表性问题,即用样本去推断总体时潜在误差的大小。
标准差和标准误虽然是两个完全不同的概念,但是在数学上有一定的关联 : SEM = SD / √n 。标准误考虑了样本量问题 - 在抽样试验中, 样本量足够大时,标准误趋于0。说明样本量越大,结果越精确;样本量越小,标准误越大。简而言之,标准误是标准差的 1 / √n。
标准误一般用于假设检验和参数估计。
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