excel計算平均值和sem

1、sem如何統計轉化效果？計算ROI

需要在你賬戶中每個關鍵詞的url中添加監測跟蹤代碼，並且需要在目標網站頁面中設置到相應的跟蹤系統。目前常用的有百度統計，谷歌統計，admaster等
在布置好代碼（結算或者咨詢頁面已正確設置到轉化統計目標），並且在關鍵詞跳轉鏈接中加上統計欄位，即可在你的SEM廣告被點擊後，從你的監測系統中（百度統計，谷歌GA等）中看到SEM的點擊訪問，跳出率，咨詢量，購買轉化等數據。

2、如何報告SEM統計結果

sem數據一般值的是競價推廣的後台數據，比如賬戶、計劃、單元、關鍵詞不同周期、日期的展現量、點擊量、點擊率等數據。百度統計數據，主要是方便統計競價賬戶、計劃等的抵達率、瀏覽量、跳出率等效果。Sem數據需要和百度統計的數據結合起來一起分析，才能知道推廣的效果。

3、在SAS軟體中已知數據的MSE，如何通過MSE計算數據的SD? 還有SD和SEM是一回事么？

SD 是標准偏差，是看你樣本中觀測值的變異程度的；SEM 是均值標准誤，值越小，說明你的樣本觀測值越接近總體樣本，說明你的觀測值具有代表性，值越大，反之。MSE 是做完方差分析所得出來的，通過MSE可計算SEM，SEM=MSE/根號n；這里的n代表你觀測值當中的重復數。

4、請教Excel 如何在均數，SEM的柱形圖上對P值作圖

字元串形式連接1）用函數average和stdev分別計算均值和方差2）用text函數轉變為文本形式，3）再用「&」連接。例如：a1中置入=「平均值：」text(round(average(a2:a11),2),"0.00")&「，方差：」&text(round(stdev(a2:a11),2),"0.00")建立柱形圖，標題=a1

5、如何計算 pooled SEM

當各處理組重復數不等（非均衡數據）時，SEM要表示為「pooled SEM」

論文中pooled SEM如何計算？

【文獻3】

在SPSS分析中：

（1）當重復數不等（非均衡數據）時，SEM即是S SPSS「選項-描述性統計」輸出結果中的「標准 誤差」的平均值（因各處理組不相等）。如【例2】，Pooled SEM=(1.388+1.267+1.267+1.388)/4=1.328  

在SAS分析中：

（2）當重復數不等（非均衡數據）時，SEM即是SAS「最小二乘均值」輸出結果中的「標准誤差」的平均值（因各處理組不相等）  

【例2】 4種飼料對仔豬增重的影響

group  gain（kg）  

1  47  47  44  42  42  

2  33  39  41  33  34  35  

3  23  25  23  29  28  20  

4  28  24  25  20  23  

SPSS輸出結果：

只截取的一部分，內容很長，可以去原文章看一下，SD、SE、SEM、Pooled SEM的計算

6、如何計算SEM中的自由度

計算SEM自由度有兩種方法:
1、 一種是計算數據中observed variables indicators (變數)
之間的相關系數（correlations）的個數，一般用k來表示變數的個數，其相關系數的個數則為 k X
(k–1) / 2。如你的例子中有12個變數，它們之間的相關系數應該有12 X 11 / 2 = 66。

2、另一種是計算數據所有變數之間的variance-covariance (方差－協方差) 的個數，公式為 k X (k + 1) / 2。在本例中，共有
12 X 13 /2 = 78。

3、「模型所需的信息」也有兩種對應的演算法。與相關系數對應的演算法是模型中所需估計的parameters
(參數)，包括factor loadings (因子負荷，即λ，本例中有12個)、coefficients of exogenous factors
(自變數因子對因變數因子的影響系數，即γ,本例中有2個)、 coefficients of endogenous factors
(因變數因子對因變數因子的影響系數，即в,本例中有1個)，三者相加共有 12 + 2 + 1 = 15個參數需要被估計。

如果按方差-協方差計算的話，那麼需要被估計的參數，除了以上的λ、γ和в以外，還需要加上每個errors
of indicators（變數的殘差，即δ和ε，本例中有12個），四者相加為 12 + 2 + 1 + 12 = 27。

7、請問excel中標准誤（SEM）的公式是什麼？

如下參考：

1．首先選擇最後一個標准偏差來顯示復制的單元格，如下圖所示。

2．點擊［start］－［autosum］旁邊的三角形，就會出現一個下拉菜單。點擊【其他功能】如下圖所示。

3．出現［insertfunction］窗口，點擊［selectcategory］，選擇［all］，找到standarddeviation［STDEVP］函數，如下圖所示。

4．單擊ok後，單擊箭頭所指的位置並選擇數據，如下圖所示。

5．選擇後，點擊「ok」，可以看到計算出的標准差，如下圖所示。