semsd_SD與SEM有區別嗎

1、mean±SEM，mean±SD，mean±SE有何區別，都是可使用的嗎

　　mean to do和mean doing的區別如下：
一。means doing
mean當做意思意味講時，是及物動詞，refusingto have anything to do with something or somebody這個動名詞短語做mean的賓語。
二。mean to do一般理解為打算做某事
聯合抵制這個詞的意思是拒絕用某物來對付一些事或者一些人~
mean to do和mean doing的具體意思如下：
⑴mean to do
英 [mi:n tu: :] 美 [min tu ]
詞典意思為：
打算做；有意做
網路意思為：
打算；打算做某事；打算/想做某事

2、科學論文里經常出現的Means and s.e.m是什麼意思

mean±SD或 mean±SEM平均數±標准差或標准誤
standard error of measurement

The standard deviation (SD) represents variation in the values of a variable, whereas the standard error of the mean (SEM) represents the spread that the mean of a sample of the values would have if you kept taking samples. So the SEM gives you an idea of the accuracy of the mean, and the SD gives you an idea of the variability of single observations. The two are related: SEM = SD/(square root of sample size).

簡單地說就是平均數的抽樣誤差，反映平均數的抽樣准確性，國內用標准偏移值SD的較多，SEM=SD除以（樣本數的平方根）……

3、graphpad prism中sem什麼意思

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。

4、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。

5、mean ± S.E.M.和 mean ± SD有什麼區別

一、含義不同

mean表示都是平均數。

SEM是standard error of mean是平均數的抽樣誤差，反應平均數的抽樣准確性。

SD全稱standard deviation標准差，又常稱均方差，是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。

二、用法不同

SEM計估計值的准確性無法度量，但可以用統計方法來測量。

測試的誤差來源包括系統誤差和采樣誤差，這些誤差很容易克服，采樣誤差是由許多無法控制的內部和外部因素引起的，這些因素都是偶然的，即使在測試中非常小心也很難消除，但可以通過增加重復次數來減少。

小樣本（n≤30）取平均值±標准差，大樣本（n>30）取平均值±標准差。