iso9001-2000标准和iso9001-2008标准的区别

iso9001 2000标准和iso9001 2008标准有哪些区别？

2008 版 ISO 9001 标准的主要变化

相对于 ISO 9001:2000 版标准， ISO/DIS 9001:2008 标准的主要变化包括：

(1) 有关法律法规的要求方面。在“引言”中，

将“本标准能用于内部和外部 ( 包括认证机构 ) 评价组织满足顾客、法律法规和组织自身

要求的能力”

改为“本标准能用于内部和外部 ( 包括认证机构 ) 评价组织满足顾客、适用产品的法律法

规和组织自身要求的能力”。

对满足法律法规要求的范围作了明确的限定，并与 7.2.1 与产品有关的要求的确定 C) 相一

致。

(2) 有关产品范围的方面。在“ l 范围”的注中，

将“在本标准中，术语‘产品’仅适用于预期提供给顾客或顾客所要求的产品”改为“在本

标准中，术语‘产品’适用于预期提供给顾客或顾客所要求的产品，也包括采购产品和产品

实现过程的中间产品”，明确了产品范围。

(3) 有关外包过程方面。在“ 4.1 总要求”中，

将“对此类外包过程的控制应在质量管理体系中加以识别”

改为“对此类外包过程控制的类型和程度应在质量管理体系中加以规定”，

并增加了

“注 2 ：虽然所识别的外包过程作为组织的质量管理体系所需的一部分，但由组织的外部方

选择运作”和

“注 3 ：应用于外包过程的控制类型和特点可能受下列因素影响：a) 外包过程对组织提供

满足要求的产品能力的潜在影响； b) 共享过程的控制程度； c) 通过应用 7.4 条款获得的

所需控制的能力。确保控制外包过程不免除组织满足顾客和法律法规要求的责任。”进一步明

确了对外包过程的控制要求。

(4) 有关形成文件的程序方面。在“ 4.2.1 文件要求总则注l ”中，增加了“一个

文件可包括一个或多个程序的要求。一个形成文件的程序的要求可以包含多个文件”，进一步

明确了对程序文件编写数量要求的灵活性。

(5) 有关外来文件方面。在“ 4.2 .3 文件控制f) ”中，

将“确保外来文件得到识别，并控制其分发”

改为“确保策划和运行质量管理体系所需的外来文件得到识别，并控制其分发”，限定了所需

控制的外来文件的范围。

(6) 有关管理者代表方面。在“ 5.5.2 管理者代表”中，

将“最高管理者应指定一名管理者”

改为“最高管理者应指定一名本组织的管理者”，明确管理者代表应是组织的内部人员。

(7) 有关人力资源方面。在“ 6.2 .2 能力、培训和意识b) ”中，

将“提供培训或采取其他措施以满足这些需求”

改为“适用时，提供培训或采取其他措施以获得所需的能力”；在“ 6.2.2 能力、培训和意

识c) ”中，

将“评价所采取措施的有效性”

改为“确保已经获得了所需的能力”，明确是对从事影响产品符合要求的人员所必要的能力的

直接要求，而不是对所采取措施有效性的间接要求。

(8) 有关基础设施方面。在“ 6.3 基础设施C) ”中，

将“支持性服务 ( 如运输或通讯) ”

改为“支持性服务 ( 如运输、通讯或信息系统) ”，表明信息系统在基础设施方面的重要性。

(9) 有关工作环境方面。在“ 6.4 工作环境”中，增加了

“注：术语“工作环境”与达到产品符合要求所需的条件有关，包括物理的、环境的和其他

因素 ( 如噪音、温度、湿度、照明或天气) ”，表明质量管理要求与社会责任要求的侧重不

同。

(10) 有关交付后活动的方面。在“ 7.2.1 与产品有关的要求的确定”中，增加“注：

交付后活动可包括担保、合同规定的维护服务、回收或最终处置的附加服务等”，有助于明确

交付后活动的控制对象。

(11) 有关设计和开发策划方面。在“ 7.3.1 设计和开发策划”中，增加“注：设计

和开发评审、验证和确认具有各自明确的目的，根据产品和组织的具体情况，可以单独或一

起进行并记录”，表明了对实施设计和开发评审、验证和确认活动要求的灵活性。

(12) 有关设计和开发输出方面。在“ 7.3.3 设计和开发输出”中，增加了“注：生

产和服务提供的信息可能包括产品防护的细节”，表明设计输出不应忽视产品防护的细节。

(13) 有关监视和测量状态标识方面。在“ 7.5.3 标识和可追溯性”中，将“组织应针对监

视和测量要求识别产品的状态”

改为“组织应在产品实现的全过程中，针对监视和测量要求识别产品的状态”，进一步明确了

对监视和测量状态标识的要求。

(14) 有关顾客财产方面。在“ 7.5.4 顾客财产”中，

将“注：顾客财产可包括知识产权”

改为“注：顾客财产可包括知识产权和个人信息”，表明个人信息也属于顾客财产。

(15) 有关监视和测量装置的控制方面。在“ 7.6 监视和测量装置的控制”中，增加

了“注：确认计算机软件满足预期用途能力的典型方法包括验证和保持其适用性的技术状态

管理”，对使用计算机软件的情况给出了说明。

(16) 在顾客满意方面。在“ 8.2.1 顾客满意”中增加了“注：监视顾客感受可以包

括从诸如顾客满意调查、顾客对交付产品质量的数据、用户意见调查、业务损失分析、保证

承诺、经销商报告之类的来源获得输入”。对监视顾客感受方面给出了进一步的说明。

(17) 有关过程的监视和测量方面。在“ 8.2.3 过程的监视和测量”中，增加了“注：

当确定适宜的方法时，组织应当考虑适于监视或测量每个过程的形式和程度，这些过程是指

能够影响产品要求的符合性和质量管理体系的有效性的过程”，对识别和控制所需监视和测量

的过程做了说明。

(18) 有关放行产品和交付服务方面。在“ 8.2.4 产品的监视和测量”中将“除非得到有关

授权人员的批准，适用时得到顾客的批准，否则在策划的安

排 ( 见 7.1) 已圆满完成之前，不应放行产品和交付服务”

改为“除非得到有关授权人员的批准，适用时得到顾客的批准，否则在策划的安排 ( 见 7.1)

已圆满完成之前，不应向顾客放行产品和交付服务”和“注：能够记录符合接受准则的证据

或以其他方式在策划安排中予以规定”，强调向顾客放行产品和交付服务时应特别慎重，应得

到有关授权人员的批准，适用时得到顾客的批准，并记录符合接受准则的证据或以其他方式

在策划安排中予以规定。

三、实施新版 lSO 9001 标准的对策建议

1 ．注重改善组织质量管理体系中的薄弱环节，进一步提高质量管理体系的有效性

相对于 2000 版 ISO 9001 标准，新版标准的技术内容并没有实质性的变化，只是更

加明确地表述 2000 版 ISO 9001 标准的内容。所谓不明确的部分，也就是许多组织在实施

ISO 9001 标准过程中容易忽视的共性问题，并应在这些方面进一步加强，如关注与产品要求

有关的法律法规要求；加强对外包过程的控制；对人员能力的要求，不仅仅局限于招聘、培

认识标准差和标准误

计算方法怎么计算它的大小呢？由标准差的概念可知，标准差反映离散程度的大小，那么多次抽取样本，把这些样本的均值集中起来作为一个新样本，计算它们的标准差，就可以反映它们的离散程度，离散程度大，说明这些均值偏离总体均值“5”越远，也就是抽样误差越大，这就是标准误—standard error。这里的error就是“误差”的英文，所以标准误其实应叫做“标准误差”，我们可以理解为由“标准差”计算得出的“误差”。

到这里可能有的人会说，我实际中怎么可能这么多次抽样呢，书上的公式也不是这样算的啊。没错，实际中我们一般只会抽样一次，而教科书上给出的公式就是通过一次样本的数据来计算标准误，即用样本标准差除以样本量的平方根。至于为什么公式是这样，这个公式准不准，已有统计学家的前辈们研究过了，我们只要去用就行了。如果想了解其原理，可以去更做深一步的研究。举例标准误在统计学中的应用十分广泛，以最简单的t检验为例，虽然t检验是应用最广泛的统计学方法之一，但很少有人思考过t值的意义。以单样本t检验为例，我们发现t值公式的分母就是标准误，代表抽样误差，而分子是两均数的差值，也就是实际差异。所以t值就是实际差异与抽样误差的比值，如果实际差异大，t值就大，抽样误差大，t值就小。当t值大于某个临界值（可查表得出）时，我们更相信两组数据真的有差异，而不是抽样误差，结果就比较可靠，比如我们论文中常用的P＜0.05，反之亦然。需要注意的一点是，虽然我们用t检验来举例，教科书也把标准误放在t检验的章节，但不代表标准误是均数独有的，也可以是率或其他统计量，因此说标准误是“均数的标准差”是片面的，更合理的说法是“统计量的标准差”。 so，关于“标准差”和“标准误”的区别，你get了吗？扫码关注我们

标准误与标准差

sd Std Dev,Standard Deviation 标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) 一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。标准偏差公式：S = Sqr(∑(xn-x拨)^2 /(n-1)) 公式中∑代表总和，x拨代表x的算术平均值，^2代表二次方，Sqr代表平方根。例子：有一组数字分别是200、50、100、200，求它们的标准偏差。 Java代码 1.x拨 = (200+50+100+200)/4 = 550/4 = 137.5 2.S^2 = [(200-137.5)^2+(50-137.5)^2+(100-137.5)^2+(200-137.5)^2]/ (4-1) =[62.5^2+(-87.5)^2+(-37.5)^2+62.5^2]/3 =[3906.25+7656.25+ 1406.25+3906.25]/3 = 16875/3 = 5625 3.标准偏差 S = Sqr(5625) = 75 cv 变异系数（coefficient of variation），亦称离散系数（coefficient of dispersion）或相对偏差(rsd)，是标准偏差与平均值之比，用百分数表示，计算公式为： cv = sd/mean ×100% 200、50、100、200的cv=55% 在我用于本科毕业论文答辩的ppt里的某页赫然写着这么一行：“标准误：标准差除以样本量的平方根”。这是我对“数据处理”部分特地作出的一条说明。前些天打开看到的时候，我不禁有些囧。当年我们的《生物统计学》是一门选修课，授课的是生科院生物信息学方向的一个牛人，长得像藏人，不过一听口音就知道他家和我家肯定离不太远。不论生物还是药学，这门课历来就是门选修课。而且学的内容很浅，考试是开卷。我学得不咋地，学完的时候感觉，统计学说来就一句话：“有没有显著性差异”。你说这话啥意思，我也不太懂，能套公式把结果算出来就成。要说起来，有关统计学的基本知识，早在大一上分析化学的时候就专门讲过，很多实验报告也都要算平均数和标准差。等到做完毕设写论文要处理数据的时候，我突然就发现了一个问题，为什么我看的那么多paper里面，在算样本平均数的时候，有的附的是标准差，有的附的是标准误呢？而且国外的paper都是用的标准误。我又不懂，但是搜到有篇专门讲两者区别的文章说要用标准误，我也就用了。两者啥区别呢？标准差除以样本量的平方根就等于标准误。可这数学关系反映了什么实质？我还是不懂。只是记得上生物统计学的课的时候，老师特别强调说国内生命科学和医学方面的大部分paper都存在统计学错误。我就生怕我这么“正确地”使用标准误反而显得“错误”了，于是有了ppt上多此一举的那句话。其实统计学是很多学科都需要用到的，而且重要性不言而喻。可就我所了解的，如我们这些生、化、医、药专业出身的学生有多少真的理解了统计学呢？大部分都是停留在机械用软件、套公式、填结果的层面吧。当然了，这里存在一个学科差异的问题，也不是谁刻意地不想去理解统计学。比方说，去年国家就三聚氰胺出台了一个最低检测限的标准的时候，很多没有科学素养的记者就开始疯狂质疑了。其实对“检测限”这个概念我们就很理解，我想心理学专业的学生倒不见得认同，而“检测限”的本质同属统计学中的“概率”和“误差”的范畴。不过总的说来，我们的统计学训练比起心理学实在差得太多。终于进入正题了，因为统计学是心理学的基本功，所以我正儿八经地看起了考纲版的那本国内最经典的《现代心理与教育统计学》，等把第八章假设检验看完之后，我暂停了。我的基本感受是，一路看下来，条理是清晰的，逻辑是明白的，我也是理解的。如果说单纯应试的话，看到这样没问题。可这门课程当然不止是应试之用的，那么，我在想，我看了这么多，它讲的这些东西到底是在干嘛呢？对，我的意思很明白。这本书是在讲鱼不是在讲渔。我纵使把计算标准误的公式及其意义理解得化成灰也认识，可它到底是干嘛的呢？我暂停是为了找些paper来自己体会统计学的用处，这时发现了手头正读着的《行为科学统计》，如获至宝地读完第一章我就恨不得骂脏话了，差距怎么能

《标准差与标准误》word版

标准差标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，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，标准差未必相同。标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位。一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。标准计算公式假设有一组数值X1,X2,X3,......Xn（皆为实数），其平均值为μ，公式如图1. 图1 标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。图2 简单来说，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。例如，两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。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。

标准差和标准误的选择 (SD) 和 (SEM)

标准差和标准误的选择 (SD) 和 (SEM) Which error bar should you choose? It is easy to be confused about the difference between the standard deviation (SD) and standard error of the mean (SEM). The SD quantifies scatter - how much the values vary from one another. The SEM quantifies how accurately you know the true mean of the population. The SEM gets smaller as your samples get larger. This makes sense, because the mean of a large sample is likely to be closer to the true population mean than is the mean of a small sample. The SD does not change predictably as you acquire more data. The SD quantifies the scatter of the data, and increasing the size of the sample does not increase the scatter. The SD might go up or it might go down. You can't predict. On average, the SD will stay the same as sample size gets larger. If the scatter is caused by biological variability, your probably will want to show the variation. In this case, graph the SD rather than the SEM. You could also instruct Prism to graph the range, with error bars extending from the smallest to largest value. Also consider graphing every value, rather than using error bars. If you are using an in vitro system with no biological variability, the scatter can only result from experimental imprecision. In this case, you may not want to show the scatter, but instead show how well you have assessed the mean. Graph the mean and SEM or the mean with 95% confidence intervals. Ideally, the choice of which error bar to show depends on the source of the variability and the point of the experiment. In fact, many scientists always show the mean and SEM, to make the error bars as small as possible.

标准差和标准误区别及Excel中标准差公式的区别

标准差和标准误：两个容易混淆的概念标准误其实就是标准差的一种，不过二者的含义有所区别：标准差计算的是一组数据偏离其均值的波动幅度，不管这组数是总体数据还是样本数据。你看standard deviation，说的就是“偏离”，只是在翻译为中文时，失去了其英文涵义。而标准误(/ σ)，衡量的是我们在用样本统计量去推断相应的总体参数（常见如均值、方差等）的时候，一种估计的精度。样本统计量本身就是随机变量，每一次抽样，都可以根据抽出的样本情况计算出一个不同的样本统计量值。理论上来讲，从既定的总体中按照既定的样本规模n，穷尽所有可能抽出的样本（不妨假设为NN），根据这些样本可以计算出NN个样本统计量值，把这些统计量值分组绘成直方图（X轴为分组的统计量数值，Y轴为落在某一分组区间内的频率），则这个直方图就反应了样本统计量的分布情况（即抽样分布）。既然是分布，当然就有均值和方差。如果所有可能的样本统计量值的平均值就是总体均值，这就是无偏估计。如果所有可能的样本统计量值的方差在所有用于估计总体参数的统计量里最小，这就是有效估计。因此，抽样分布的标准差（也就是标准误）越小，则用样本统计量去估计总体参数时，精度就越高。所以，你明白为什么叫标准误（standard error）了。一般意义上讲，standard error反映的是用样本统计量去估计总体参数的时候，可能发生的平均“差错”。不妨这么理解吧，如果总体平均值是160，抽样误差是5，就是说用抽得的样本平均数去推断总体平均数时，平均差错可能在5左右；如果抽样误差是3，精度当然就比5要高啦。不同的总体、不同的样本规模，这个精度当然是不同的。如果总体的变异本身很小（也就是总体标准差小），样本规模越大，这种情况下精度当然就高啦。另外，根据大数定律，当样本规模大到一定程度的时候，不管总体是什么分布，样本平均数都会近似服从正态分布，这就为计算抽样误差（标准误）提供了理论依据。

标准差与标准误的区别

标准差与标准误的区别在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～N(μ, δ2),那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即～ N(μ,δ2/n)。这里δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离散程度；标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度（标准误）越大，抽样误差就越大。所以用标准误来衡量抽样误差的大小。在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一是用来对样本进行标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布；而是通过标准差来确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。标准误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。

计量资料的标准差和标准误有何区别与联系1

1、计量资料的标准差和标准误有何区别与联系标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。区别: ①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。 2、二项分布、Poission分布的应用条件二项分布的应用条件:医学领域有许多二分类记数资料都符合二项分布(传染病和遗传病除外)，但应用时仍应注意考察是否满足以下应用条件：(1) 每次实验只有两类对立的结果；(2) n次事件相互独立；(3) 每次实验某类结果的发生的概率是一个常数。 Poisson分布的应用条件:医学领域中有很多稀有疾病(如肿瘤,交通事故等）资料都符合Poisson分布，但应用中仍应注意要满足以下条件：（1) 两类结果要相互对立；（2) n次试验相互独立；（3) n应很大, P应很小。 3、极差、四分位数间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？答：这四个指标的相同点在于均用于描述计量资料的离散程度。其不同点为：极差可用于各种分布的资料，一般常用于描述单峰对称分布小样本资料的变异程度，或用于初步了解资料的变异程度。若样本含量相差较大，不宜用极差来比较资料的离散程度。四分位数间距适用于描述偏态分布资料、两端无确切值或分布不明确资料的离散程度。标准差常用于描述对称分布，特别是正态分布或近似正态分布资料的离散程度。变异系数适用于比较计量单位不同或均数相差悬殊的几组资料的离散程度。 4.中位数、均数、几何均数的适用条件有何异同。（1）均数适用于描述对称分布，特别是正态分布的数值变量资料的平均水平；（2）几何均数适用于描述原始数据呈偏态分布，但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的数值变量资料的平均水平；（3）中位数适用于描述呈明显偏态分布（正偏态或负偏态），或分布情况不明，或分布的末端有不确切数值的数值变量资料的平均水平。 5.第一类错误与第二类错误的区别与联系。

标准差与标准误关系与区别

标准差与标准误关系与区别在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～N(μ, δ2),那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即～ N(μ,δ2/n)。这里δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离散程度；标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度（标准误）越大，抽样误差就越大。所以用标准误来衡量抽样误差的大小。在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一是用来对样本进行标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布；而是通过标准差来确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。标准误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。

标准差和标准误的区别与联系

标准差和标准误的区别与联系在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～Nμ, δ2,那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即?～Nμ,δ2/n。这里 δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离散程度;标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度标准误越大，抽样误差就越大。所以用标准误来衡量抽样误差的大小。在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取 10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一是用来对样本进行标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布;而是通过标准差来确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。标准误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。标准偏差反映的是个体观察值的变异，标准误反映的是样本均数之间的变异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，标准误不是标准差，是样本平均数的标准差。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。在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。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，故又称为均方误差。设n个测量值的误差为ε1、ε2……εn，则这组测量值的标准误差ζ等于：

标准差与标准误的区别

标准差与标准误的区别一、标准差（standard deviation，缩写 SD或者S）在国家计量技术规范中，标准差的正式称是标准偏差,简称标准差，用符号σ表示。标准差的名称有10 余种,如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等。标准差的定义式为：如果用样本标准差s 的值作为总体标准差σ的估计值。样本标准差的计算公式为：二、标准误（标准误差，standard error，缩写Sx 或S E ) ）在抽样试验(或重复的等精度测量) 中, 常用到样本平均数的标准差,亦称样本平均数的标准误或简称标准误( standard error of mean) 。因为样本标准差s 不能直接反映样本平均数 x 与总体平均数μ究竟误差多少, 所以, 平均数的误差实质上是样本平均数与总体平均数之间的相对误。可推出样本平均数的标准误为，其估计值为，它反映了样本平均数的离散程度。标准误越小, 说明样本平均数与总体平均数越接近,否则,表明样本平均数比较离散。标准误，衡量的是我们在用样本统计量去推断相应的总体参数（常见如均值、方差等）的时候，一种估计的精度。样本统计量本身就是随机变量，每一次抽样，都可以根据抽出的样本情况计算出一个不同的样本统计量值。理论上来讲，从既定的总体中按照既定的样本规模n，穷尽所有可能抽出的样本（不妨假设为NN），根据这些样本可以计算出NN个样本统计量值，把这些统计量值分组绘成直方图（X轴为分组的统计量数值，Y轴为落在某一分组区间内的频率），则这个直方图就反应了样本统计量的分布情况（即抽样分布）。既然是分布，当然就有均值和方差。如果所有可能的样本统计量值的平均值就是总体均值，这就是无偏估计。如果所有可能的样本统计量值的方差在所有用于估计总体参数的统计量里最小，这就是有效估计。因此，抽样分布的标准差（也就是标准误）越小，则用样本统计量去估计总体参数时，精度就越高。所以，你明白为什么叫标准误（standard error）了。一般意义上讲，standard error反映的是用样本统计量去估计总体参数的时候，可能发生的平均“差错”。需要注意的是，标准误差不是测量值的实际误差，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠

标准差与标准误的区别

1 标准差标准差(S 或SD) ,是用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。即观察值围绕均数的分布较离散,均数的代表性较差。反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小,观察值围绕均数的分布较密集,均数的代表性较好。在医学研究中,对于标准差的大小,原则上应该控制在均值的12 %以内,如果标准差过大,将直接影响研究的准确性。数理统计表明,在标准正态分布曲线下的面积是有规律性的,根据这一规律,人们经常用均数加减标准差来计算样本观察值数量的理论分布,并以此来鉴定样本的代表性。即: x ±1.0 s 表示68.27 %的观察值在此范围之内; x ±1.96 s 表示95 %的观察值在此范围内; x ±2.58 s 表示99 %的观察值在此范围内。如果取得的样本资料的实际分布与理论分布非常接近,证明该样本具有代表性。反之,则需要重新修正抽样方法或样本含量。x ±1.96 s 是确定正常值的方法,经常在工作中被采用,也称为95 %正常值范围。 2 标准误标准误( Sx 或S E ) ,是样本均数的抽样误差。在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。数理统计证明,标准误的大小与标准差成正比,而与样本含量( n ) 的平分根成反比,即: Sx = S/ n 这就是标准误的计算方法。抽样研究的目的之一,是用样本指标来估计总体指标。例如:用样本均数来估计总体均数。由于两者间存在抽样误差,且不同的样本可能得到不同的估计值,因此,常用“区间估计”的方法,来估计总体均数的范围。即: X ±1.96 Sx 表示总体均数的95 %可信区间; X ±2.58 Sx 表示总体均数的99 %可信区间。95 %可信区间指的是:在X ±1.96 Sx 范围中,包括总体均数的可能性为95 % ,也就是说,在100 次抽样估计中,可能有95 次正确(包括总体均数) ,有5 次错误(不包括总体均数) 。99 %可信区间也是这个道理,只是包括的范围更大。在实际工作中,由于抽取的样本较小,不呈标准正态分布( u 分布) ,而遵从t 分布,所以常用t 值代替1.96 或2.58。可在t 值表上查出不同自由度( n ′) 下、不同界值时的t 值。可见到自由度越小, t 值越大,当自由度逐渐增大时, t 值也逐渐接近1196 或2158 ,当n ′= ∞时, t 值就完全被其代替了。所以,我们常用X ±t 0.05 Sx 表示总体均数的95 %可信区间,用x ±t 0.01 Sx 表示总体均数的99 %可信区间。综上所述,标准差与标准误尽管都是反映变异程度的指标,但这是两个不同的统计学概念。标准差描述的是样本中各观察值间的变异程度,而标准误表示每个样本均数间的变异程度,描述样本均数的抽样误差,即样本均数与总体均数的接近程度,也可以称为样本均数的标准差。二者不可混淆。

生物统计学-标准差和标准误有何区别

标准差与标准误郝拉娣1于化东21大连水产学院学报编辑部1160232数学研究与评论杂志编辑部116024:辽宁大连摘要对容易引起混淆的统计量“标准差”和“标准误”从意义、特征、计算公式、符号表示等方面作了准确描述与区分并对统计学结果表示中“平均数±标准差”“平均数±标准误”的符号表示进行了统计分析指出了存在问题。通过原因分析提出了避免二者混淆和不规范的符号表示的一些应对措施。关键词科技论文算术平均数标准差标准误中图分类号G237.5Standarddeviationandstandarderrorofarithmeticmean‖HaoLadiYuHuadongAbstract The“standarddeviation”and “standarderrorofarithmeticmean”thatbeingeasytocauseconfusionareaccuratelydescribedanddistinguishedfromthemeanin gcharacteristicformulaofcalculationandsymbolizationetc.Thesymbolizationof“mean ±standarddeviation”and“mean±standarderrorofmean”intheexpressionofstatisticsresultareanalyzed.Thensomecountermeasurestopreventthet wocasesfrombeingobscureandbeingexpressedwithabnormalsymbolsareputforward.Ke ywords sci2techpaperarithmeticmeanstandarddeviationstandarderrorofmeanFirst2author’saddress EditorialOfficeofJournalofDalianFisheriesCollege116023DalianChina在科学实验和工程实践中常遇到实验结果中包含的随机误差一般都需要在假定系统误差得到消除的情况下计算出实验结果可能达到的准确范围因此在科技论文中常有“平均数±标准差”与“平均数±标准误”本文中“平均数”均指“算术平均数”的统计学结果表达。虽然“标准差”与“标准误”均用来反映随机误差但一字之差如果分不清它们的实质含义很容易混淆这2种表达。1标准差与标准误1.1总体标准差与样本标准差标准差standarddeviation作为随机误差或真差的代表是随机误差绝对值的统计均值。在国家计量技术规范中标准差的正式名称是标准偏差简称标准差1用符号σ表示。标准差的名称有10余种如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等2。标准差的定义式为σ1N∑Ni1xi-μ21式中xi 为一组样本变量从总体中抽取的一部分个体的集合。由于式1中含有的参数———总体算术平均数μ亦称数学期望或称真值和总体数N是不能进行实际计算的

认识标准差和标准误

认识标准差和标准误概念标准差和标准误是统计分析中十分重要的统计量，两者有区别也有联系，但是很多初学者往往弄不清楚其中的差异，或进行一些错误的使用。统计学的教科书对两个概念的描述也不是很清楚。很多书上是这样表达的：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说...嗯...基本等于没有解释。但这往往还是考试的重点，着实让人摸不着头脑。本文不涉及复杂的计算，仅从理解的角度来介绍二者的区别。首先是标准差，如教科书所讲，反映数据的离散程度，是方差的开平方。为什么叫“标准”差呢？因为与方差相比，它的单位与原数据相同，使用更方便，应用广泛，成为了统计学中反映变异的标准，所以叫“标准”差。标准差越大，数据的离散程度越大，所谓离散，与“集中”相对，也就是分的更散，离中心更远，这个“中心”就是指均值。举例来说，有两组数据如下： A组 1 2 3 4 5 6 7 8 9 B组 4 4 4 4 5 6 6 6 6 靠拢，很明显，两组均值都为5，而A组数据的波动大得多，B组数据则更集中，更向“5” 通过计算可得A组标准差为 2.582，B组标准差为0.943，与上述描述完全符合。这就是标准差的直观含义。再看标准误，教科书上是这么说的，标准误表示抽样误差的大小。那抽样误差又是什么呢？仍以A组数据为例，我们从中随机抽取3个数字为一个样本，得到“２，7，9”，算得均值为不同，当然这是很容易理解的。再抽一组“３，5，8”，算得均值为6，与A组总体的均值“5” 5.333。我们发现，每次抽样得到的均值是不同的，它们与总体的均值也是不同的（当然也有极小概率相同），这就是“抽样误差”。计算方法怎么计算它的大小呢？由标准差的概念可知，标准差反映离散程度的大小，那么多次抽取样本，把这些样本的均值集中起来作为一个新样本，计算它们的标准差，就可以反映它们的离散程度，离散程度大，说明这些均值偏离总体均值“5” 越远，也就是抽样误差越大，这就是标准误—standard error。这里的error就是“误差”的英文，所以标准误其实应叫做“标准误差”，我们可以理解为由“标准差”计算得出的“误差”。

标准差与标准误关系与区别精编版

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标准误计算公式

标准误标准误差，也称标准误，是描述对应的样本统计量抽样分布的离散程度及衡量对应样本统计量抽样误差大小的尺度。对一个总体多次抽样，每次样本大小都为n，那么每个样本都有自己的平均值，这些平均值的标准差叫做标准误差。标准误计算公式但由于通常σ为未知，此时可以用研究中取得样本的标准差 (s) 来估计：标准差在统计中，标准差是一种用于量化一组数据值的变化或分散程度的度量。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。

在Excel中计算方差的公式为STDEV.P和STDEV.S（或STDEV）其中，STDEV.P 计算时，认为你给出的数据是总体，因此它的分母为N，而STDEV.S计算时，认为你给出的数据是样本，因此它的分母为N-1。在R中，用到的函数为sd，默认的就是样本，因此分母为N-1。标准误与标准差的区别从上面的描述我们就知道了，标准差与标准误的区别在于：

1.标准差是对一次抽样的原始数据进行计算的，而标准误则是对多次抽样的样本统计量进行计算的（这个统计量可以是均值）； 2.标准差只是一个描述性指标，只是描述原始数据的波动情况，而标准误是跟统计推断有关的指标，大多数的统计量计算都需要用到标准误。最后举个简单的例子：例如我们要调查地区A中10岁男孩的身高。如果全部都统计下来，直接测是最准确的数据。但是成本高，不现实。因此需要进行采样，一次测量100个男孩的身高，求这一次的均值M1与标准差S1，如果采样10次，每次都取100人，我们会得到10个均值，分别记为M1，M2，M3...M10，对这10个均值再求一个均值M以及标准差S，其中这个标准差S就是标准误(standard error)，即均值的标准误差(standard error of mean)。文章参考： https://https://www.360docs.net/doc/604908690.html,/p/b6b87da11c82 https://https://www.360docs.net/doc/604908690.html,/wiki/Standard_error https://https://www.360docs.net/doc/604908690.html,/wiki/Standard_deviation

标准差与标准误关系与区别

标准差与标准误关系与区别在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～N(μ, δ2),那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即?～ N(μ,δ2/n)。这里δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离散程度；标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度（标准误）越大，抽样误差就越大。所以用标准误来衡量抽样误差的大小。在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一是用来对样本进行标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布；而是通过标准差来确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。标准误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。

标准差与标准误关系与区别

标准差与标准误关系与区别标准差(SD):表示数据的离散程度—standard deviation 标准误(SE):表示抽样误差的大小-standard error 其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从(总体)均值为μ，(总体)标准差为δ的正态分布，即X～N(μ, δ2),那么样本均值μ服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即μ～ N(μ,δ2/n)。这里δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离散程度；标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度（标准误）越大，抽样误差就越大。所以用标准误来衡量抽样误差的大小。在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一是用来对样本进行标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布；二是通过标准差来确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。标准误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。

标准差和标准误差的比较

什么是标准差（standard deviation）呢？根据国际标准化组织（ISO）的定义：标准差σ是方差σ2的正平方根；而方差是随机变量期望的二次偏差的期望，这个就不用解释了。什么是标准误差（standard error）呢？看了些文献，有的还是大牛的，定义都不统一，通常来说有两种定义方式： 1、样本容量为的标准误差是样本的标准差除以。ps：这里还有人用样本的标准差除以n来作为标准误差（估计是弄错了，不过标准误差是基于总体均值来估计标准差，所以也没有必要说人家错）； 2、一个统计量的标准误差还可以用估计误差的标准差来刻画即：。下边来自编辑学报郝拉娣的《标准差与标准误》，相关性也比较大，希望对大家有帮助。标准差作为随机误差(或真差) 的代表,是随机误差绝对值的统计均值。在国家计量技术规范中,标准差的正式名称是标准偏差,简称标准差,用符号σ表示。标准差的名称有10 余种,如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等。标准差的定义式为：用样本标准差s 的值作为总体标准差σ的估计值。样本标准差的计算公式为：。在抽样试验(或重复的等精度测量) 中, 常用到样本平均数的标准差,亦称样本平均数的标准误或简称标准误( standard error of mean) 。因为样本标准差s 不能直接反映样本平均数 x 与总体平均数μ究竟误差多少, 所以, 平均数的误差实质上是样本平均数与总体平均数之间的相对误。可推出样本平均数的标准误为，其估计值为，它反映了样本平均数的离散程度。标准误越小, 说明样本平均数与总体平均数越接近,否则,表明样本平均数比较离散。标准差是表示个体间变异大小的指标,反映了整个样本对样本平均数的离散程度,是数据精密度的衡量指标;而标准误反映样本平均数对总体平均数的变异程度,从而反映抽样误差的大小,是量度结果精密度的指标。