SD和SE的区别

标准差（SD）强调raw data的Variation，而标准误（SE）强调平均数的可信程度。

例如

在毒理学实验中，可能少数个体出现不良反应也很重要，需要给予关注，因此这时SD比SE更重要。表述时应用mean+sd，表示可能出现的范围。

而在一般的生物实验中，如果我们主要关心的不是少数样本的特殊反应(即个别情况)，我们主要关心的是整个群体对的平均状况，需要了解整体数据的可信度时，SE比SD更重要。用mean+se表述，表示平均值出现的范围。

SD强调raw data的Variation，不随n变化，而SE强调的是平均数的可信程度。SE反比于n的平方根。n越大，SE越小，对应的平均数越可信。

se=sd/√n      n是样本量。公式意思是：标准误等于标准差除以样本量的平方根。

参考：http://blog.sciencenet.cn/blog-41454-844564.html