SD与SEM有区别吗

SD是标准偏差，反映的是样本变量值的离散程度。SEM是标准误差，反映的是样本均数之间的变异。

SD为样本标准差 ，根据标准差SD能反映变量值的离散程度 。正负值就是在计算好的SD上加个正负号， 表示在这个范围内波动；在平均值上加上或者减去这个数字，都认为在正常范围内 。

标准差的统计学常用符号为s，医学期刊常用SD表示。标准差是一个极为重要的离散度指标，常用于表示变量分布的离散程度 。对于一组变量，只用平均数来描写其集中趋势是不全面的，还需要用标准差来描写其离散趋势。标准差用公式表示为:s= ∑（x-ˉx） 2 n-1由上式可见，标准差的基本内容是离均差，即（x-ˉx）。它说明一组变量值（x）与其算术均数（ˉx）的距离，故能描述变异大小。s小表示个体间变异小，即变量值分布较集中、整齐s大表示个体间变异大，即各变量值分布较分散。

SEM是样品标准差，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。

拓展资料

生物统计学是生物数学中最早形成的一大分支，它是在用统计学的原理和方法研究生物学的客观现象及问题的过程中形成的，生物学中的问题又促使生物统计学中大部分基本方法进一步发展。生物统计学是应用统计学的分支，它将统计方法应用到医学及生物学领域，在此，数理统计学和应用统计学有些重叠。

参考资料百度百科—生物统计学

单因素分析（monofactor analysis）是指在一个时间点上对某一变量的分析。目的在于描述事实。例如：师生年龄构成、性别构成，学生社会出身分布，学业成绩分布等。据此可分析学校或班级某方面的情况。描述单变量数据的基本形式通常有 5 种：（1）列数全部个案的情况，即开列每个研究对象的变量取值，如某一学校教师的年龄构成为 35 岁、40 岁、41 岁等；（2）复合相同变量，有利于数据处理但不致失去全部细节，如有几位教师年龄为 40 岁；（3）描述频数分布，更易处理但失去部分细节，如 20 位教师年龄低于 50 岁，8 位介于 50 到 60 岁之间；（4）运用百分比描述数据分布，如百分之几的教师年龄在 30 岁以下；（5）用集中趋势（众数、算术平均数、中位数）、离散趋势（全距、标准差）描述数据情况。

举例分析编辑

单因素实验即实验处理仅为一个方向，如研究肥料对作物产量的影响、生长素对植物苗高的影响等，试验中的肥料因素和生长素因素均为单一的实验处理。

设计方法编辑

1、试验单元编号

2、随机分组

应用编辑

单因素完全随机实验设计的应用

1、单因素的盆栽试验；温室内、实验室内的实验等，应用该设计

2、若实验中获得的数据各处理重复数相等，采用重复数相等的单因素资料方差分析法分析

3、若实验中获得的数据各处理重复数不相等，则采用重复数不等的单因素资料方差分析法分析

F值是F检验的统计量，也就是组间和组内的离差平方和与自由度的比值，显著性就是与F统计量对应的显著性水平，0.001说明拒绝原假设，即单因素的不同水平之间有显著差异。

在方差分析的体系中，F测验可用于检测某项变异因素的效应或方差是否存在。F越大，越说明组间方差是主要方差来源，处理的影响越显著。 F越小，越说明随机方差是主要的方差来源，处理的影响越不显著。

F值的大小与样本数据本身的大小没关系，样本数据值的范围是14-18，而F值21吗，这个F值完全没问题。

扩展资料

方差分析，对多个（两个以上）处理平均数进行假设检验的方法，而单因素是指该实验中只有一个实验因素。单因素方差分析是用来判断这一实验因素对各处理的优劣情况。

简单而言，如果实验，只有一种影响因素，而又有多个不同的处理水平，最后得到的数据就可以用单因素方差分析来分析数据。F值是用于判断显著性的。

例如结果显示F值为20.571，将这一数值与显著性水平的F进行比较，若大于显著性的F值，那么P则小于该显著性的概率，F>F（0.05），那么P<0.05，说明处理间差异显著。

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