什么是标准误差？
统计的标准误差（SE）是统计样本总体的近似标准差。 标准误差是一个统计术语，用于通过使用标准偏差来衡量样本分布表示总体的准确性。 在统计中，样本均值偏离总体的实际均值-此偏差是均值的标准误差。
标准误差
重要要点
- 标准误差是统计样本总体的近似标准偏差。标准误差可以包括总体的计算平均值与被认为是已知的或被认为是准确的平均值之间的差异。意思是，标准误差往往越小。
了解标准误差
术语“标准误差”用于表示各种样本统计数据的标准偏差，例如平均值或中位数。 例如，“平均值的标准误差”是指从总体中抽取的样本平均值分布的标准偏差。 标准误差越小，样本在总体人群中的代表性就越高。
标准误差和标准偏差之间的关系使得，对于给定的样本量，标准误差等于标准差除以样本量的平方根。 标准误差也与样本量成反比。 样本量越大，标准误差就越小，因为统计量将接近实际值。
标准错误被视为描述性统计的一部分。 它代表数据集中平均值的标准偏差。 这用作随机变量变化的量度，提供了价差的量度。 价差越小，数据集越准确。
标准误差和标准偏差是变异性的量度，而集中趋势量度包括均值，中位数等。
标准误差要求
抽样总体时，通常会计算平均值或平均值。 标准误差可以包括计算出的总体平均值与被认为是已知的或公认的准确值之间的差异。 这有助于补偿与样本采集有关的任何偶然误差。
如果收集了多个样本，则每个样本的平均值可能会与其他样本略有不同，从而在各个变量之间产生分布。 这种差异通常被测量为标准误差，考虑了整个数据集之间均值之间的差异。
平均值计算中涉及的数据点越多，标准误差趋向于越小。 当标准误差较小时，可以说该数据更能代表真实均值。 在标准误差较大的情况下，数据可能会有一些明显的不规则性。
标准偏差表示每个数据点的扩展。 标准偏差用于基于在每个标准偏差级别显示的数据点数来帮助确定数据的有效性。 标准误差更多地是通过分析均值内的偏差来确定样本准确性或多个样本准确性的一种方式。
