如下参考:
1.首先选择最后一个标准偏差来显示复制的单元格,如下图所示。
2.点击[start]-[autosum]旁边的三角形,就会出现一个下拉菜单。点击【其他功能】如下图所示。
3.出现[insertfunction]窗口,点击[selectcategory],选择[all],找到standarddeviation[STDEVP]函数,如下图所示。
4.单击ok后,单击箭头所指的位置并选择数据,如下图所示。
5.选择后,点击“ok”,可以看到计算出的标准差,如下图所示。
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。
小样本(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。
sem 结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟,可惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域,有时需处理多个原因、多个结果的关系,或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量),这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来,结构方程模型迅速发展,弥补了传统统计方法的不足,成为多元数据分析的重要工具。 结构方程模型分析:结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量,也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
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