2022年标准差与标准误关系与区别 .pdf
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1、标准差与标准误关系与区别在日常的统计分析中,标准差和标准误是一对十分重要的统计量,两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异, 经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别,很多书上这样表达:标准差表示数据的离散程度,标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下:如果样本服从均值为,标准差为 的正态分布,即 XN(, 2), 那么样本均值服从均值为0,标准差为 2/n 的正态分布,即 ? N( , 2/n) 。这里 为标准差, /n1/2为标准误。明白了吧,用统计学的方法解释起来就是这么简单。可是,实际使用
2、中总体参数往往未知,多数情况下用样本统计量来表示。那么,关于这两者的区别可以这样表述:标准差是样本数据方差的平方根,它衡量的是样本数据的离散程度; 标准误是样本均值的标准差, 衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中, 习惯用样本均值来推断总体均值,那么样本均值的离散程度(标准误) 越大,抽样误差就越大。 所以用标准误来衡量抽样误差的大小。在此举一个例子。比如,某学校共有500名学生,现在要通过抽取样本量为30 的一个样本,来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息,计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本,而是10 个样本,每个样本 30 人,那么每个样本都可以计算出均
3、值,这样就会有 10 个均值。 也就是形成了一个 10 个数字的数列, 然后计算这 10 个数字的标准差, 此时的标准差就是标准误。但是,在实际抽样中我们不可能抽取10 个样本。所以,标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然,这样的结论也不是随心所欲,而是经过了统计学家的严密证明的。在实际的应用中, 标准差主要有两点作用, 一是用来对样本进行标准化处理,即样本观察值减去样本均值,然后除以标准差, 这样就变成了标准正态分布; 而是通过标准差来确定异常值, 常用的方法就是样本均值加减n 倍的标准差。 标准误的作用主要是用来做区间估计,常用的估计区间是均值加减n 倍的标准误。名师资料总结 - -
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