标准误差怎么算，标准差计算实例( 三 )
扩展资料：
标准差也被称为标准偏差 ， 标准差(Standard Deviation)描述各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数 ， 它是离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 ， 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 。 平均数相同的两个数据集 ， 标准差未必相同 。
例如 ， A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验 ， A组的分数为95、85、75、65、55、45 ， B组的分数为73、72、71、69、68、67 。
这两组的平均数都是70 ， 但A组的标准差应该是18.708分,B组的标准差应该是2.366分 ， 说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多 。
参考资料：
标准误差的计算公式是什么啊？ 公式：设n个测量值的误差为 ,则这组测量值的标准误差 等于：
其中E为误差=测定值—真实值 。
标准误差一般用SE表示 ， 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 。
标准差与标准误差的意义、作用和使用范围均不同 。 标准差（亦称单数标准差）一般用SD表示 ， 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 。
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标准误差的注意点：
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性的估计 。 标准误差小 ， 测量的可靠性大一些 ， 反之 ， 测量就不大可靠 。
进一步的分析表明 ， 根据偶然误差的高斯理论 ， 当一组测量值的标准误差为σ时 ， 则其中的任何一个测量值的误差Ei有68.3%的可能性是在（-σ ， +σ）区间内 。
世界上多数国家的物理实验和正式的科学实验报告都是用标准误差评价数据的 ， 现在稍好一些的计算器都有计算标准误差的功能 ， 因此 ， 了解标准误差是必要的 。
标准误差随着样本数（或测量次数）n的增大 ， 标准差趋向某个稳定值 ， 即样本标准差s越接近总体标准差σ ， 而标准误差则随着样本数（或测量次数）n的增大逐渐减小 ， 即样本平均数越接近总体平均数μ；故在实验中也经常采用适当增加样本数（或测量次数）使n增大的方法来减小实验误差 ， 但样本数太大意义也不大 。
标准差是最常用的统计量 ， 一般用于表示一组样本变量的分散程度；标准误差一般用于统计推断中 ， 主要包括假设检验和参数估计 ， 如样本平均数的假设检验、参数的区间估计与点估计等 。
标准差能反映一个数据集的离散程度 ， 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 。 平均数相同的两个数据集 ， 标准差未必相同 。
例如 ， A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验 ， A组的分数为95、85、75、65、55、45 ， B组的分数为73、72、71、69、68、67 。 这两组的平均数都是70 ， 但A组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.160分 ， 说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多 。
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