1樓：通雲德豐雪
標準誤差定義為各測量值誤差的平方和的平均值的平方根，故又稱為均方誤差。
標準偏差反映的是個體觀察值的變異，標準誤反映的是樣本均數之間的變異（即樣本均數的標準差，是描述均數抽樣分布的離散程度及衡量均數抽樣誤差大小的尺度），標準誤不是標準差。
標準誤用來衡量抽樣誤差。標準誤越小，表明樣本統計量與總體引數的值越接近，樣本對總體越有代表性，用樣本統計量推斷總體引數的可靠度越大。因此，標準誤是統計推斷可靠性的指標。
在相同測量條件下進行的測量稱為等精度測量，例如在同樣的條件下，用同乙個游標卡尺測量銅棒的直徑若干次，這就是等精度測量。對於等精度測量來說，還有一種更好的表示誤差的方法，就是標準誤差。
標準差是各資料偏離平均數的距離的平均數，它是離均差平方和平均後的方根，標準差能反映乙個資料集的離散程度。
標準差與標準誤都是心理統計學的內容，兩者不但在字面上比較相近，而且兩者都是表示距離某乙個標準值或中間值的離散程度，即都表示變異程度，但是兩者是有著較大的區別的。
首先要從統計抽樣的方面說起。現實生活或者調查研究中，我們常常無法對某類欲進行調查的目標群體的所有成員都加以施測，而只能夠在所有成員（即樣本）中抽取一些成員出來進行調查，然後利用統計原理和方法對所得資料進行分析，分析出來的資料結果就是樣本的結果，然後用樣本結果推斷總體的情況。乙個總體可以抽取出多個樣本，所抽取的樣本越多，其樣本均值就越接近總體資料的平均值。
標準差（standard
deviation,
std）
表示的就是樣本資料的離散程度。標準差就是樣本平均數方差的開平方，標準差通常是相對於樣本資料的平均值而定的，通常用m±sd來表示，表示樣本某個資料觀察值相距平均值有多遠。從這裡可以看到，標準差收到極值的影響。
標準差越小，表明資料越聚集；標準差越大，表明資料越離散。標準差的大小因測驗而定，如果乙個測驗是學術測驗，標準差大，表示學生分數的離散程度大，更能夠測量出學生的學業水平；如果乙個側樣測量的是某種心理品質，標準差小，表明所編寫的題目是同質的，這時候的標準差小的更好。標準差與正態分佈有密切聯絡：
在正態分佈中，1個標準差等於正態分佈下曲線的68.26%的面積，1.96個標準差等於95%的面積。
這在測驗分數等值上有重要作用。
標準誤（standard
error,
se)表示的是抽樣的誤差。因為從乙個總體中可以抽取出無多個樣本，每乙個樣本的資料都是對總體的資料的估計。標準誤代表的就是當前的樣本對總體資料的估計，標準誤代表的就是樣本均數與總體均數的相對誤差。
標準誤是由樣本的標準差除以樣本人數的開平方來計算的。從這裡可以看到，標準誤更大的是受到樣本人數的影響。樣本人數越大，標準誤越小，那麼抽樣誤差就越小，就表明所抽取的樣本能夠較好地代表樣本。
希望能幫到你
祝你學習順利！
滿意請採納
順便贊同一下
o(∩_∩)o~
2樓：覃萱來淑
區別：①概念不同；標準差是描述觀察值(個體值)之間的變異程度；標準誤是描述樣本均數的抽樣誤差；
②用途不同；標準差與均數結合估計參考值範圍，計算變異係數，計算標準誤等。標準誤用於估計引數的可信區間，進行假設檢驗等。
③它們與樣本含量的關係不同：當樣本含量n足夠大時，標準差趨向穩定；而標準誤隨n的增大而減小，甚至趨於0
。聯絡：
標準差，標準誤均為變異指標，當樣本含量不變時，標準誤與標準差成正比。
標準差,方差有什麼公式和關係式，方差和標準差的公式分別是什麼？ 40
小高清呀 如果有n個資料x1,x2,x3.xn，資料的平均數為x，那麼方差s 2 x1 x 2 x2 x 2 xn x 2 n，標準差屬方差的算術平方根。標準差是離均差平方的算術平均數 即 方差 的算術平方根，用 表示，標準差也被稱為標準偏差，或者實驗標準差，在概率統計中最常使用作為統計分佈程度上的...
正態分佈和哪個是標準差,正態分佈標準差是還是的平方
我看不出你這兩個 有什麼不同。在統計中,確實有兩個標準差,乙個是s n 叫樣本標準差,乙個是 n 1 叫總體標準差。其中後者 才是正態總體標準差的無偏估計量。正態分佈標準差是 還是 的平方 甚麼分布的標準差都可以用 表示 方差可用 2 表示,跟分布沒關係。隨機變數x服從均值為 方差為 2的正態分佈,...
標準差為0有什麼意義，標準差的數值的大小代表什麼意義 標準差大好還是小好
表示一批資料基本無波動 標準差 standarddeviation 樣本內各變數變異程度的度量。由樣本計算標準差的公式為 為求和符號。從上可知標準差是反映樣本內各個變數與平均數差異大小的乙個統計引數。從s可了解樣本內各變數的變異程度及樣本平均數代表性的可 反之亦然。此外，在生物統計中，還用樣本標準差...