在统计数据中，相对标准误差（RSE）等于测量估算值的标准误差除以测量估算值，然后乘以100。该数字乘以100，因此可以表示为百分比。 RSE不一定代表超出标准误差的任何新信息，但它可能是表示统计置信度的一种较好方法。
相对标准误差与标准误差
标准误差衡量的是调查估计数可能与实际人口的差异。 用数字表示。 相比之下，相对标准误差（RSE）是表示为估算值的一小部分的标准误差，通常以百分比显示。 RSE为25％或更高的估计值会遭受较高的采样误差，因此应谨慎使用。
调查估计和标准误差
调查和标准误是概率论和统计学的关键部分。 统计学家使用标准误差从其调查数据中构建置信区间。 这些估计的可靠性也可以根据置信区间进行评估。 置信区间对于确定经验检验和研究的有效性很重要。
置信区间是一种区间估计值，它是根据观察到的数据的统计数据计算得出的，可能包含未知总体参数的真实值。 置信区间表示人口值可能位于的范围。 它们是使用总体值的估计值及其相关的标准误差构造的。 例如，总体值位于估计值的两个标准误差内的可能性大约为95％（即20中有19个机会），因此95％的置信区间等于估计值加上或减去两个标准误差。
用外行的术语来说，数据样本的标准误是对样本与整个总体之间可能的差异的度量。 例如，一项涉及10, 000名吸烟成年人的研究所产生的统计结果可能与对每个可能的吸烟成年人进行调查的结果略有不同。
较小的样本误差表示结果更可靠。 推论统计中的中心极限定理表明，大样本倾向于具有近似正态分布和低样本误差。
标准偏差和标准误差
数据集的标准偏差用于表示调查结果的集中程度。 数据变化少会导致标准差降低。 品种更多可能会导致更高的标准偏差。
标准误差有时会与标准偏差相混淆。 标准误差实际上是指平均值的标准偏差。 标准偏差是指任何给定样本内部的变异性，而标准误差是样本分布本身的变异性。
相对标准误差
标准误差是样本调查和总人口之间的绝对标准。 相对标准误差表示标准误差相对于结果是否较大； 较大的相对标准误差表明结果不显着。 相对标准误差的公式为：
</ s> </ s> </ s> 相对标准误差=估计标准误差×100其中：标准误差=平均样本的标准偏差估计=样本均值
