标准差和标准误的选择 (SD) 和 (SEM)
标准差与标准误，傻傻的分不清楚
标准差与标准误，傻傻的分不清楚
一、mean±SEM
即均数加减标准误，前者表示定量资料抽样分布的均数的分布情况。
意即这种表述主要想表达的是总体均数的分布情况。
二、mean±SD
即均数加减标准差，表示定量资料（满足或近似满足正态分布）的个体测量值的分布情况，意义完全不同。
三、关系
SE=SD/sqrt（n），因此SE将永远小于SD。
四、误用
国内一些学者，生怕自己用mean±SD，SD太大，说明自己数据同质性不好，就采用mean±SEM，因为SEM永远小于SD，所以感觉数据好漂亮，其实自欺人，数据好坏就在哪里！
五、外文解释
The standard deviation, or SD, measures the amount of variability or dispersion for a subject set of data from the mean, while the standard error of the mean, or SEM, measures how far the sample mean of the data is likely to be from the true population mean. The SEM is always smaller than the SD. The formula for the SEM is the standard deviation divided by the square root of the sample size.。
SD、SE、SEM、pooles-SEM的计算
SD 、SE 、SEM 、Pooled SEM 的计算一、SD 、SE 和SEM1. Standard deviation ，SD 是标准偏差，描述的是样本中各观察值间的变异程度。
1)S SD 2--∑==n x x （Excel 中有计算SD 的函数（stdev()）。
2. Standard error ，SE 是标准误差，描述的是样本均数的抽样误差，即样本均数与总体均数的接近程度，是量度结果精密度的指标。
也可以称为样本平均数的标准差。
nSD S SE x == 注意：Excel 中没有直接计算SE 的函数，所以需要用户自己输入计算公式：SE=stdev(x)/sqrt(n)3. Standard error of the mean ，SEM -为平均数的标准。
要经方差分析后，才能得到SEM 。
【意义】国内发表论文时，试验结果通常给出平均值±SD ，有的要求给出显著性检验后的P 值，而有的杂志没有要求列出P 值；而国外文献中，试验结果表中需要列出：（1）各处理组的平均值；（2）然后给出总的SE 或SEM 或 pooled SE 或总的Average ± error standard ；（3）再列出P 值。
下面是几篇英文文献中的结果表达方式。
【文献1】Factors affecting the voluntary intake of food by sheep ——6. The effect of monosodium glutamate on the palatability. 该试验是5×5拉丁方设计：表中解释：SE=SQRT （误差均方/n ）= SQRT （MSe/n ）文献1表2中的SE 即是SEM ，就是方差分析表中的误差均方除以n 再开方，即SEM=，也即x s 即在进行邓肯氏多重比较时的检验样本平均数的标准误(n=5)此处。
SEM 的计算（1）SPSS 分析系统的输出结果中，SEM 为“估计边际均值”表中“标准 误差”项【例1】 四种饲料对仔猪增重的影响group gain （kg ） 2 33 39 41 33 34 35 3 23 25 23 29 28 20 42824252220231）当重复数相等（均衡数据）时，获得SEM 的操作是：选择“GLM ”，在“选项”，在“估计边际均值”框，将“group ”变量选入右侧“显著均值”框中。
关于excel计算标准差SD和标准误SE的方法
关于excel计算标准差SD和标准误SE的方法关于 Excel 计算标准差 SD 和标准误 SE 的方法在数据分析和处理中，标准差（SD）和标准误（SE）是两个非常重要的统计指标。
它们能够帮助我们更好地理解数据的分布特征和测量结果的可靠性。
而在 Excel 中，我们可以方便地计算这两个指标，下面就来详细介绍一下具体的方法。
首先，我们来了解一下标准差（SD）。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者说分布的宽度。
简单来说，就是数据相对于平均值的分散程度。
如果标准差较小，说明数据比较集中在平均值附近；反之，如果标准差较大，则表示数据较为分散。
在 Excel 中，计算标准差可以使用内置的函数“STDEVS”（用于样本数据）和“STDEVP”（用于总体数据）。
假设我们有一组数据，例如：10，12，15，18，20。
我们将这些数据输入到 Excel 的一列中，比如 A1 到 A5 单元格。
然后，在另一个单元格中输入“＝STDEV S(A1:A5)”，这将计算出这组样本数据的标准差。
如果要计算总体数据的标准差，则输入“＝STDEVP(A1:A5)”。
接下来，我们再看看标准误（SE）。
标准误是样本统计量（如样本均值）的标准差。
它反映了样本统计量的抽样误差。
标准误越小，说明样本统计量对总体参数的估计越准确。
在 Excel 中，计算标准误需要先计算标准差，然后除以样本量的平方根。
还是以上面的那组数据为例，我们已经算出了样本的标准差。
假设样本量为 5，那么标准误的计算公式就是“＝标准差／SQRT(5)”。
在实际操作中，我们可以先将计算标准差的公式写好，比如在 B1单元格中输入“＝STDEVS(A1:A5)”，然后在另一个单元格（比如 C1）中输入“＝B1/SQRT(COUNT(A1:A5)）”，这样就得到了标准误。
为了更好地理解标准差和标准误的应用，我们来看一个例子。
假设我们进行了一项实验，测量了 10 只小白鼠的体重，得到的数据如下：25g，28g，30g，26g，29g，31g，27g，24g，32g，28g。
关于excel计算标准差SD和标准误SE的方法
关于excel计算标准差SD和标准误SE的方法关于 Excel 计算标准差 SD 和标准误 SE 的方法在数据分析和统计学中，标准差（Standard Deviation，简称 SD）和标准误（Standard Error，简称 SE）是两个非常重要的概念。
它们能够帮助我们更好地理解数据的分布特征和测量结果的可靠性。
在 Excel 中，我们可以方便地计算这两个指标，下面就来详细介绍一下具体的方法。
首先，让我们来了解一下标准差和标准误的基本概念。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或分布的宽度。
简单来说，它反映了数据点相对于平均值的分散程度。
标准差越大，说明数据的分布越分散；标准差越小，说明数据的分布越集中。
标准误则是样本均值的标准差，它反映了样本均值与总体均值之间的差异程度。
在抽样研究中，由于我们通常只能获取样本数据，标准误可以帮助我们估计样本均值对总体均值的代表性。
接下来，我们看看在 Excel 中如何计算标准差。
在 Excel 中，计算标准差有两种常用的函数：STDEVS 和 STDEVP 。
STDEVS 函数用于计算样本标准差，适用于基于样本数据的计算。
假设我们有一列数据，例如 A1:A10 ，要计算这组数据的样本标准差，可以在一个空白单元格中输入“＝STDEVS(A1:A10)”，然后按下回车键，Excel 就会给出相应的样本标准差。
STDEVP 函数用于计算总体标准差，适用于总体数据已知的情况。
如果我们确定所处理的数据是总体数据，而不是样本数据，可以使用“＝STDEVP(A1:A10)”来计算总体标准差。
需要注意的是，在实际应用中，要根据数据的性质选择合适的函数。
如果不确定是样本还是总体，一般默认是样本，使用 STDEVS 函数。
然后，我们再看看如何计算标准误。
标准误的计算需要用到标准差和样本大小。
在 Excel 中，我们可以先计算出样本标准差，然后使用以下公式计算标准误：标准误＝样本标准差／ SQRT(样本数量) 。
SD、SE、SEM、pooles-SEM的计算
SD 、SE 、SEM 、Pooled SEM 的计算一、SD 、SE 和SEM1. Standard deviation ，SD 是标准偏差，描述的是样本中各观察值间的变异程度。
1)S SD 2--∑==n x x （Excel 中有计算SD 的函数（stdev()）.2。
Standard error ，SE 是标准误差，描述的是样本均数的抽样误差，即样本均数与总体均数的接近程度，是量度结果精密度的指标。
也可以称为样本平均数的标准差。
nSD S SE x == 注意:Excel 中没有直接计算SE 的函数,所以需要用户自己输入计算公式：SE=stdev(x ）/sqrt （n)3. Standard error of the mean,SEM -为平均数的标准。
要经方差分析后，才能得到SEM 。
【意义】国内发表论文时，试验结果通常给出平均值±SD ，有的要求给出显著性检验后的P 值，而有的杂志没有要求列出P 值；而国外文献中,试验结果表中需要列出:（1）各处理组的平均值；(2）然后给出总的SE 或SEM 或 pooled SE 或总的Average ± error standard ；（3)再列出P 值.下面是几篇英文文献中的结果表达方式。
【文献1】Factors affecting the voluntary intake of food by sheep —-6。
The effectof monosodium glutamate on the palatability. 该试验是5×5拉丁方设计:表中解释：SE=SQRT(误差均方/n ）= SQRT （MSe/n ）文献1表2中的SE 即是SEM ，就是方差分析表中的误差均方除以n 再开方,即也即x s (n=5)此处.SEM 的计算（1）SPSS 分析系统的输出结果中，SEM 为“估计边际均值”表中“标准 误差"项1）当重复数相等（均衡数据）时,获得SEM 的操作是：选择“GLM ”，在“选项"，在“估计边际均值”框，将“group ”变量选入右侧“显著均值"框中。
关于excel计算标准差SD和标准误SE的方法
关于excel计算标准差SD和标准误SE的方法标准差（Standard Deviation）和标准误（Standard Error）是统计学中常用的两个概念，用于衡量数据集的离散程度和估计参数的准确性。
在Excel中，计算标准差和标准误可以通过一些简单的函数来实现。
1. 计算标准差（SD）标准差是衡量一组数据的离散程度，代表着数据的波动范围。
在Excel中，可以使用STDEV函数来计算标准差。
下面是一个使用STDEV函数的例子：假设有一组数据，分别为10, 15, 20, 25, 30，需要计算这组数据的标准差。
步骤1：在Excel的一个空白单元格中输入以下函数：=STDEV(A1:A5)，其中A1:A5代表数据所在的单元格范围。
步骤2：按下回车键即可得到计算结果，即标准差为7.07。
2. 计算标准误（SE）标准误是对估计量的准确性进行评估的指标，用于衡量样本均值或参数估计值与真实值之间的偏差。
在Excel中，可以通过结合函数和运算符来计算标准误。
下面是一个使用标准差函数和公式的示例：假设有一组样本数据（样本量为n），需要计算这组数据的标准误。
步骤1：首先计算标准差，使用STDEV函数，例如：=STDEV(A1:A5)。
步骤2：然后计算样本量的平方根，使用SQRT函数，例如：=SQRT(COUNT(A1:A5))。
步骤3：最后将标准差除以样本量的平方根，使用除号/运算符计算，例如：=C1/B1。
步骤4：按下回车键即可得到计算结果，即标准误为3.16。
以上就是使用Excel计算标准差（SD）和标准误（SE）的方法。
注意，在计算标准差和标准误时，使用的数据范围必须是数字型数据，并且考虑样本量的大小对结果的影响。
若要更深入了解Excel的统计函数和运算符的使用方法，可以参考Excel的官方文档或其他可靠的学习资源。
通过这些简单的计算方法，可以方便地在Excel中获取数据集的离散程度和参数估计值的准确性，为后续的数据分析和决策提供可靠的依据。
标准差和标准误如何选择
标准差和标准误如何选择标准差和标准误是统计学中常用的两个概念，它们在数据分析和推断中起着重要的作用。
在实际应用中，选择合适的标准差和标准误对于数据分析的准确性至关重要。
那么，究竟在不同情况下应该如何选择标准差和标准误呢？接下来将从不同角度进行分析和探讨。
首先，标准差和标准误的定义和计算方法需要明确。
标准差是衡量一组数据的离散程度的指标，它表示数据的离散程度，标准差越大，数据的离散程度越高。
标准误则是对样本均值估计总体均值的精度的度量，它表示样本均值与总体均值之间的差异程度，标准误越小，样本均值对总体均值的估计越准确。
在选择标准差和标准误时，需要考虑以下几个方面：1. 样本容量大小。
样本容量的大小对于选择标准差和标准误有着重要的影响。
当样本容量较大时，通常会选择标准误作为估计总体均值的精度度量，因为大样本容量可以更准确地估计总体均值，此时标准差的影响相对较小。
而在样本容量较小时，通常会选择标准差来描述数据的离散程度，因为小样本容量下标准误的估计可能不够准确。
2. 数据分布的形状。
数据的分布形状也是选择标准差和标准误的重要考虑因素。
当数据呈现正态分布时，通常会选择标准差作为数据的离散程度的度量，因为正态分布下标准差能够有效地描述数据的离散程度。
而在非正态分布的情况下，选择标准误更为合适，因为标准误能够更准确地估计总体均值的精度。
3. 研究目的和问题。
研究的具体目的和问题也会影响选择标准差和标准误的决策。
如果研究的主要目的是描述数据的离散程度，那么选择标准差更为合适；如果研究的主要目的是估计总体均值的精度，那么选择标准误更为合适。
总的来说，选择标准差和标准误需要根据具体的研究问题和数据特点来进行综合考虑。
在实际应用中，可以根据样本容量大小、数据分布形状以及研究目的和问题来灵活选择标准差和标准误，以提高数据分析的准确性和可靠性。
综上所述，标准差和标准误在数据分析中有着不可替代的作用，选择合适的标准差和标准误对于数据分析的准确性至关重要。
标准差和标准误
标准差和标准误标准差和标准误是统计学中常用的两个概念，它们在数据分析和推断中起着重要的作用。
本文将对标准差和标准误进行详细的介绍和比较，帮助读者更好地理解它们的含义和用途。
标准差是衡量一组数据离散程度的指标，它表示数据点与均值之间的平均距离。
标准差越大，数据的离散程度就越大；标准差越小，数据的离散程度就越小。
标准差的计算公式为，σ=√(Σ(xi-μ)²/n)，其中σ表示标准差，Σ表示求和，xi表示第i个数据点，μ表示数据的均值，n表示数据的个数。
标准误是样本均值与总体均值之间的差异的标准差。
在统计推断中，我们通常使用样本数据来估计总体参数，而标准误则是衡量这种估计的精确程度的指标。
标准误的计算公式为，SE=σ/√n，其中SE表示标准误，σ表示总体标准差，n表示样本容量。
标准差和标准误之间有着密切的关系，它们都是衡量数据变异程度的指标，但所针对的对象和用途有所不同。
标准差主要用于描述一组数据的离散程度，而标准误则用于估计样本均值与总体均值之间的差异的精确程度。
在实际应用中，我们常常使用标准误来进行参数估计和假设检验，以判断样本均值与总体均值之间的差异是否显著。
在进行数据分析和推断时，正确理解和使用标准差和标准误是非常重要的。
它们可以帮助我们更准确地描述数据的特征、进行参数估计和假设检验，从而得出科学可靠的结论。
因此，熟练掌握标准差和标准误的计算方法和应用技巧，对于提高数据分析的准确性和可靠性具有重要意义。
总之，标准差和标准误是统计学中两个重要的概念，它们在数据分析和推断中具有不可替代的作用。
通过本文的介绍和比较，相信读者对标准差和标准误的含义和用途有了更清晰的认识，能够更好地应用它们进行数据分析和推断，取得更加可靠的研究结论。
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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.。