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实验数据的表述——SD和SE的区别

已有 36850 次阅读 2014-11-19 11:08 |系统分类:科研笔记|关键词:实验数据| 实验数据

很多刚进入实验室的同学对实验数据的标准差(SD)与标准误(SE)的含义搞不清,不知道自己的数据报告到底该用SD还是SE。这里对这两个概念进行一些介绍。

标准差(SD)强调raw data的Variation,而标准误(SE)强调平均数的可信程度。例如在毒理学实验中,可能少数个体出现不良反应也很重要,需要给予关注,因此这时SD比SE更重要。而在一般的生物实验中,如果我们主要关心的不是少数样本的特殊反应(即个别情况),我们主要关心的是整个群体对的平均状况,需要了解整体数据的可信度时,SE比SD更重要。SD强调raw data的Variation,不随n变化,而SE强调的是平均数的可信程度。SE反比于n的平方根。n越大,SE越小,对应的平均数越可信。

标准误=标准差/√n      n是样本量。公式意思是:标准误等于标准差除以样本量的平方根。


简单的说,SD描述的是sample的离散程度的。SE描述的是精确度,也就是说从sample里你所得到的这个参数(一般是平均值)和真正的population的差别大小。



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