标准差与标准误的区别是什么？
标准差与标准误的区别在于定义不同、应用场景不同、学术地位不同。
先来看下两个学术词语的定义上的不同，下面有图片对比实例。
标准差
先说标准差，标准差标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，但标准差未必相同。同时，标准差也被称为标准偏差，或实验标准差，在概率统计中最常使用且作为统计分布程度上的测量依据。在测量数据上标准差越大，表示样本或总体数据越分散、越离散，反之则越集中、越接近平均值。
标准误
标准误即样本平均数的标准差。用SEx表示。描述样本均值对总体期望值的离散程度。在统计学中，因为我们无法得到总体的数据，只能通过样本均值来估计总体均值。而样本具有随机性，每次抽样得到的样本均值都不同，因此样本均值的抽样分布具有一定的变异性，标准误就是描述这种变异性的指标。
二.应用场景不同
标准误的计算需要先求得样本标准差，因此标准误可以被视为样本标准差的标准化形式。在实际应用中，标准误常常被用于估计样本均值的置信区间、进行假设检验等统计推断问题中。所以两者可以说是相辅相成，却又彼此产生新的领域。
三.学术地位有所不同。
标准差的学术领域涉及面较广，而标准误的设计领域则较为少点。其中标准差的设计领域包括离散度、标准差与标准误差、函数这几个大方面。而关于标准误的相关领域介绍则是寥寥无几。
标准差介绍图
以上就是关于标准差与标准误的区别啦~相信看过这篇文章的人会张许多小知识！
标准差和标准误的区别：
1、表示含义不同：
（1）标准差是指离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
（2）标准误是样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。
2、反映情况不同：
（1）标准差在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statisticaldispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。
标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
（2）标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。
标准差和标准误的联系：标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方根误差。
扩展资料
1、标准差意义：
由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。
在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。
2、离均差平方和：
由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。
但是由于偶然误差是成正态分布的，离均差有正有负，对于大样本离均差的代数和为零的。
为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种是取绝对值，也就是常说的离均差绝对值之和。而为了避免符号问题，数学上最常用的是另一种方法－－平方，这样就都成了非负数。因此，离均差的平方和成了评价离散度一个指标。
参考资料来源
1.平方的平均值的平方根。标准差越大，表示数据点之间的差异越大，数据的变化范围也越大。
2. 标准误：标准误是用于衡量一个样本统计量（如平均值或比例）的估计值的精确度的统计量。标准误反映了样本估计总体）参数之间的可能误差范围。标准误的计算通常使用样本标准差和样本大小来估计。
总结起来，标准差是对数据集本身的离散程度进行度量，而标准误是对估计值的精确度进行度量。标准差用于描述总体，标准误用于描述样本。
