SEM和SD有什么区别?

SEM和SD有什么区别?,第1张

一、含义不同

mean表示都是平均数。

SEM是standard error of mean是平均数的抽样误差,反应平均数的抽样准确性。

SD全称standard deviation标准差,又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。

二、用法不同

SEM计估计值的准确性无法度量,但可以用统计方法来测量。

测试的误差来源包括系统误差和采样误差,这些误差很容易克服,采样误差是由许多无法控制的内部和外部因素引起的,这些因素都是偶然的,即使在测试中非常小心也很难消除,但可以通过增加重复次数来减少。

样本(n≤30)取平均值±标准差,大样本(n>30)取平均值±标准差。

三、类型不同

标准差是方差的算术平方根。标准差可以反映数据集的离散程度。如果平均值相同,则标准差可能不相同。

标准误差是用样品的标准偏差除以样品容量的平方根来计算的,标准误差受样本量影响较大,样本量越大,标准误差越小,抽样误差越小,说明样本能够更好地代表种群。

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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


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