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

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