误差值SEM

1、请问excel中标准误（SEM）的公式是什么？

如下参考：

1．首先选择最后一个标准偏差来显示复制的单元格，如下图所示。

2．点击［start］－［autosum］旁边的三角形，就会出现一个下拉菜单。点击【其他功能】如下图所示。

3．出现［insertfunction］窗口，点击［selectcategory］，选择［all］，找到standarddeviation［STDEVP］函数，如下图所示。

4．单击ok后，单击箭头所指的位置并选择数据，如下图所示。

5．选择后，点击“ok”，可以看到计算出的标准差，如下图所示。

2、企业为什么要建网站

网站是强流量入口、是未来商业竞争的主流方向。

流量在哪里，企业客户自然会回去到哪里，现在每天答都会有成千上万家的企业推出自己的网站。无论是现在、还是未来，人们了解一个公司会最先在网上搜索。有了自己的网站就能提升企业形象，吸引更多的用户流量。

网站是pc互联网时代所有企业的天然应用。

网站是pc时代所有企业的必备，app无疑是移动互联网时代企业最自然的转型，然而由于app高昂的开发成本、复杂的访问路径，昂贵的推广费用，让大多数企业对app的应用避之不及，所以企业网站是低成本高性能的选择。

可以轻易获得用户数据

由于网上搜索，网站能够深度分析用户群体，提供一步到位的强大的数据分析，帮助你分析用户，发现用户，最终营销客户。

3、Excel中计算标准误

数据如图

1、如果是要计算标准偏差，可用公式 =STDEVP(C2:C11)

2、如果是要计算与某个值的标准误差，如图数据要计算数据与20的标准误差，则可用数组公式：{=SQRT(AVERAGE((C2:C11-20)^2))}  (输入公式后同时按下Ctrl+Shift+Enter完成输入，{}是自动生成的，不是人工输入的）

4、如何计算 pooled SEM

当各处理组重复数不等（非均衡数据）时，SEM要表示为“pooled SEM”

论文中pooled SEM如何计算？

【文献3】

在SPSS分析中：

（1）当重复数不等（非均衡数据）时，SEM即是S SPSS“选项-描述性统计”输出结果中的“标准 误差”的平均值（因各处理组不相等）。如【例2】，Pooled SEM=(1.388+1.267+1.267+1.388)/4=1.328  

在SAS分析中：

（2）当重复数不等（非均衡数据）时，SEM即是SAS“最小二乘均值”输出结果中的“标准误差”的平均值（因各处理组不相等）  

【例2】 4种饲料对仔猪增重的影响

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输出结果：

只截取的一部分，内容很长，可以去原文章看一下，SD、SE、SEM、Pooled SEM的计算

5、SD与SEM有区别吗

SD：标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。

标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。

假设有一组数值X1,X2,X3,......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，

标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为

sem（标准误）

英文：Standard Error of Mean

标准误，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。

标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。

标准差与标准误都是数理统计学的内容，两者不但在字面上比较相近，而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度，即都表示变异程度，但是两者是有着较大的区别的。

首先要从统计抽样的方面说起。现实生活或者调查研究中，我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测，而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查，然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析，分析出来的数据结果就是样本的结果，然后用样本结果推断总体的情况。一个总体可以抽取出多个样本，所抽取的样本越多，其样本均值就越接近总体数据的平均值。

标准差：表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积，1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。

标准误：表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，标准误越小，那么抽样误差就越小，就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。