在SAS软件中已知数据的MSE，如何通过MSE计算数据的SD? 还有SD和SEM是一回事么？

SD 是标准偏差，是看你样本中观测值的变异程度的；SEM 是均值标准误，值越小，说明你的样本观测值越接近总体样本，说明你的观测值具有代表性，值越大，反之。MSE 是做完方差分析所得出来的，通过MSE可计算SEM，SEM=MSE/根号n；这里的n代表你观测值当中的重复数。

sas中linearmodels操作方法：

1、打开操作页面，导入要操作的数据。

2、在数据集test中，含有学生姓名name，班级class，课程course和成绩score，现在来求出每个学生的总成绩分别是多少，代码，Datanew。setold(keep=a)。run。

3、求出两个班的平均成绩分别的数据。

4、两个班的每一科的平均成绩。

5、groupby后面的变量就是需要进行分组的变量，可以根据自己的需要进行修改，分组汇总排序就完成。

当各处理组重复数不等（非均衡数据）时，SEM要表示为“pooled SEM”

论文中pooled SEM如何计算？

【文献3】

在SPSS分析中：

（1）当重复数不等（非均衡数据）时，SEM即是S SPSS“选项-描述性统计”输出结果中的“标准 误差”的平均值（因各处理组不相等）。如【例2】，Pooled SEM=(1.388+1.267+1.267+1.388)/4=1.328  

在SAS分析中：

（2）当重复数不等（非均衡数据）时，SEM即是SAS“最小二乘均值”输出结果中的“标准误差”的平均值（因各处理组不相等）  

【例2】 4种饲料对仔猪增重的影响

group    gain（kg）  

1    47    47    44    42    42  

2    33    39    41    33    34    35  

3    23    25    23    29    28    20  

4    28    24    25    20    23  

SPSS输出结果：

只截取的一部分，内容很长，可以去原文章看一下，SD、SE、SEM、Pooled SEM的计算

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