Question

标准差标准误的区别与联系

Answer 1

标准差标准误的区别与联系如下：

1、标准差标准误的区别。

标准误主要是用来衡量抽样误差的，一般来标准误越小，则说明样本统计量与总参数的数值越接近，样本越具有代表性，用样本的统计量可以判断数据的可靠性。因此，标准误则是推断可靠性标准的。

2、标准差标准误的联系。

标准误和标准差也有联系，其两者都是变异指标，一般样本的含量n不变的时候，标准误和标准差是正相关的。标准误和标准差之间区别，主要在于标准差是用来衡量数值的稳定性，而标准误则是用来衡量数值的可靠性的。

它们之间的联系是都属于变异的指标，在样本的含量不变的情况下，它们是正相关的关系。标准差与标准误的意义、作用和使用范围均不同。

标准差和标准误的计算公式：

标准误=标准差/n1/2。n是样本量，公式打不上，只能这么写了。公式意思是：标准误等于标准差除以样本量的平方根。

标准误。

即样本均数的标准差，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。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。标准误用来衡量抽样误差。

标准差。

可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色。

如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。