sem均數的標准差

1、SD與SEM有區別嗎

SD：標准差（Standard Deviation） ，中文環境中又常稱均方差，但不同於均方誤差（mean squared error，均方誤差是各數據偏離真實值的距離平方的平均數，也即誤差平方和的平均數，計算公式形式上接近方差，它的開方叫均方根誤差，均方根誤差才和標准差形式上接近），標准差是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。

標准差（Standard Deviation），在概率統計中最常使用作為統計分布程度（statistical dispersion）上的測量。標准差定義是總體各單位標准值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根。它反映組內個體間的離散程度。

假設有一組數值X1,X2,X3,......XN（皆為實數），其平均值（算術平均值）為μ，

標准差也被稱為標准偏差，或者實驗標准差，公式為

sem（標准誤）

英文：Standard Error of Mean

標准誤，即樣本均數的標准差，是描述均數抽樣分布的離散程度及衡量均數抽樣誤差大小的尺度，反映的是樣本均數之間的變異。標准誤不是標准差，是多個樣本平均數的標准差。

標准誤用來衡量抽樣誤差。標准誤越小，表明樣本統計量與總體參數的值越接近，樣本對總體越有代表性，用樣本統計量推斷總體參數的可靠度越大。因此，標准誤是統計推斷可靠性的指標。

標准差與標准誤都是數理統計學的內容，兩者不但在字面上比較相近，而且兩者都是表示距離某一個標准值或中間值的離散程度，即都表示變異程度，但是兩者是有著較大的區別的。

首先要從統計抽樣的方面說起。現實生活或者調查研究中，我們常常無法對某類欲進行調查的目標群體的所有成員都加以施測，而只能夠在所有成員（即樣本）中抽取一些成員出來進行調查，然後利用統計原理和方法對所得數據進行分析，分析出來的數據結果就是樣本的結果，然後用樣本結果推斷總體的情況。一個總體可以抽取出多個樣本，所抽取的樣本越多，其樣本均值就越接近總體數據的平均值。

標准差：表示的就是樣本數據的離散程度。標准差就是樣本平均數方差的開平方，標准差通常是相對於樣本數據的平均值而定的，通常用M±SD來表示，表示樣本某個數據觀察值相距平均值有多遠。從這里可以看到，標准差受到極值的影響。標准差越小，表明數據越聚集；標准差越大，表明數據越離散。標准差的大小因測驗而定，如果一個測驗是學術測驗，標准差大，表示學生分數的離散程度大，更能夠測量出學生的學業水平；如果一個測驗測量的是某種心理品質，標准差小，表明所編寫的題目是同質的，這時候的標准差小的更好。標准差與正態分布有密切聯系：在正態分布中，1個標准差等於正態分布下曲線的68.26%的面積，1.96個標准差等於95%的面積。這在測驗分數等值上有重要作用。

標准誤：表示的是抽樣的誤差。因為從一個總體中可以抽取出無數多種樣本，每一個樣本的數據都是對總體的數據的估計。標准誤代表的就是當前的樣本對總體數據的估計，標准誤代表的就是樣本均數與總體均數的相對誤差。標准誤是由樣本的標准差除以樣本容量的開平方來計算的。從這里可以看到，標准誤更大的是受到樣本容量的影響。樣本容量越大，標准誤越小，那麼抽樣誤差就越小，就表明所抽取的樣本能夠較好地代表總體。

2、統計學SEM什麼意思

標准誤(SEM)
英文：Standard Error of Mean標准誤
標准誤，即樣本均數的標准差，是描述均數抽樣分布的離散程度及衡量均數抽樣誤差大小的尺度，反映的是樣本均數之間的變異。
標准誤用來衡量抽樣誤差。標准誤越小，表明樣本統計量與總體參數的值越接近，樣本對總體越有代表性，用樣本統計量推斷總體參數的可靠度越大。因此，標准誤是統計推斷可靠性的指標。
此外，還需要特別指出的是，標准誤還可以指樣本標准差、方差等統計量的標准差，不僅僅只是樣本均數的標准差。

3、一些文獻上為什麼一組數據統計之後，用「均數±標准差」表示？或者說均數±標准差」代表什麼意思？

只是個描述統計結果而已啊。意思就是均值和標准差，中間是正負號。可以讓人對這個變數的分布情況有個概括的認識。若是正態分布的變數，知道了這倆數就可以大略設想出它分布的「高矮胖瘦」

4、如何通過均數，標准差計算統計值

平均值用公式Average可以實現，輸入公式=average(數值區域),括弧里的為你需要求平均值的數值區域
標准差用公式stdevp可以實現，同AVERAGE用法

5、SPSS 23 怎樣求P 只有均數標准差

一組數抄據，你要求什麼p值？
如果是兩組數據，分別有均數、標准差、樣本量。
SPSS 23.0以上：
Analyze分析->Compare Means比較平均值->summary Indepdent-Samples Test摘要獨立樣本t檢驗，
填寫相關內容就可以做了。

6、均數標准差怎麼計算

標准差可以描述樣本中的數據分布。計算標准差首先要做一些其他計算。按照這些步驟就可以快速簡便地建立等式。

方法 1 的 2:
計算方差
以Calculate Standard Deviation Step 1為標題的圖片
1
找出平均數。平均數是樣本的平均值，把樣本數據加起來然後除以樣本數據個數就可以得到。例如：
樣本：53, 61, 49, 67, 55, 63
53 + 61 + 49 + 67 + 55 + 63 = 348
348 / 6 = 58
平均數 = 58
以Calculate Standard Deviation Step 2為標題的圖片
2
找出方差。方差是數據偏離平均數的程度。得到方差首先要計算單個樣本數據和平均數的差，然後平方，再求平均數。例如：
53 – 58 = -5; 61 – 58 = 3; 49 – 58 = -9; 67 – 58 = 9; 55 – 58 = -3; 63 – 58 = 5
(-5)2 + 32 + (-9)2 + 92 + (-3)2 + 52 = 230
230 / 6 = 38.33333
注意，如果樣本數據很大，可以除以n-1。所以這里方差可以被計算為：
230 / (6 – 1) = 46
以Calculate Standard Deviation Step 3為標題的圖片
3
方差開方即得到標准差。標准差會告訴你數據域平均數的離散程度，約68%的樣本數據在一個標准差范圍內，如：
√38.3333 = 6.19139
每6個數，就有4個與平均數的偏差在6.19139范圍內
方法 2 的 2:
用excel計算方差
以Calculate Standard Deviation Step 4為標題的圖片
1
在單元格里輸入數據。每個數據都要單獨成為單元格。
以Calculate Standard Deviation Step 5為標題的圖片
2
選中空單元格。這里要展示最後的標准差結果。
以Calculate Standard Deviation Step 6為標題的圖片
3
輸入公式。有兩種公式可以輸入：
「=STDEV(A1:Z99)」把A1變成第一個數據的單元格名稱，把Z99變為最後一個數據的單元格名稱。
「=STDEVP(A1:Z99)」 這就可以用上面的方法計算方差了。

7、樣本均值的標准差是什麼

抽樣誤差的大小用均數的標准差描述，即樣本均數的標准差，簡稱標准誤。

從總專體中抽出一個樣本，這個樣本有屬一個均值。具有相同容量的樣本不止一個，每次抽的的樣本的均值也可能不同，即所抽樣本的均值也構成一個統計量。

如果總體的分布一定，那麼抽的的樣本的均值也服從一個固定的分布。所以，樣本均值的期望等於總體期望，標准差根據總體是否有限及其總體分布可計算出。

(7)sem均數的標准差擴展資料：

標准差表示的就是樣本數據的離散程度。標准差就是樣本平均數方差的開平方，標准差通常是相對於樣本數據的平均值而定的，通常用M±SD來表示，表示樣本某個數據觀察值相距平均值有多遠。從這里可以看到，標准差受到極值的影響。

標准差越小，表明數據越聚集；標准差越大，表明數據越離散。標准差的大小因測驗而定，如果一個測驗是學術測驗，標准差大，表示學生分數的離散程度大，更能夠測量出學生的學業水平。

8、高分求如何計算「均數±標准差」？統計高手進

均數：是表示數據集中趨勢的測度，它的典型公式是：
均數A=（x1+x2+x3+......+xn）/n
標准差：是表示數據專離散性趨勢的測屬度，它的典型公式是：
標准差D=√{[（x1-A)^2+(x2-A)^2+(x3-A)^2+......+(xn-A)^2]/n}