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标准误和标准差的区别?

标准误和标准差都是统计学中的概念,用于描述样本或总体数据的离散程度,但它们的具体含义和应用场景略有不同。

标准差(Standard Deviation,简称SD)是衡量一组数据离散程度的常用指标,表示样本或总体数据的平均值与每个观测值的偏离程度。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(Standard Error,简称SE)则是指样本均值的抽样分布的标准差,表示样本均值的稳定程度。在统计学中,由于我们无法得到整个总体的数据,因此必须通过样本均值来估计总体均值。而由于样本具有随机性,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。

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。

总之,标准差和标准误都是衡量数据离散程度的指标,但它们的具体含义和应用场景略有不同。标准差用于描述样本或总体数据的分散程度,而标准误用于描述样本均值的稳定性,并且常常被用于统计推断问题中。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20230426A03FI700?refer=cp_1026
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