用sd怎么计算SEM

1、求助，统计值SEM是什么，怎么算出来的

标准误(SEM)
英文：Standard Error of Mean标准误
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。
此外，还需要特别指出的是，标准误还可以指样本标准差、方差等统计量的标准差，不仅仅只是样本均数的标准差。

2、怎么用计算机算sd

各种型号的具体操作可能不尽相同，但大致差不多。

如果是老式卡西欧，按2ndf再按Min即可
如果是新式的，先按shift再按方向键紧靠右的那个，最后按=
按mode,再按1，就可以去掉sd

3、EXCEL里如何计算SD值

材料/工具：Excel2010

1、 打开Excel软件，在软件中制作如图所示的表格文档。

2、 在表格中选择“G4”单元格，并在单元格中输入“=A4*B4+C4*D4+E4*F4”。

3、用填充手柄把G列中的其它单元格也填充上公式

4、现在我们来求总人数，把光标移动到“H4”单元格，并输入公

式“=SUM(B4:B13,D4:D13,F4:F13)”。

5、现在来制作SD值，选择“I4”单元格，并输入公式“=SUM(G4:G13)/H4”，单击回车键。

4、统计学问题：请问图表中的“sd(%)”是什么意思，怎么计算出来的！

SD是标准差（Standard Deviation）。是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。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。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。

标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。

(4)用sd怎么计算SEM扩展资料：

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。

5、SD的计算公式是什么？

样本标准偏差：

，

代表所采用的样本X1,X2,...,Xn的均值。

总体标准偏差：

，

代表总体X的均值。

标准差描述各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离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。

(5)用sd怎么计算SEM扩展资料

标准差可以反映数据集的分散程度。标准差越小，与平均值的偏差越小，反之亦然。标准差的大小可以通过标准差与平均值之间的乘数关系来衡量。对于具有相同平均值的两个数据集，标准偏差可能不相同。

例如，A组和B组的3名学生参加了同一个语言测试。a组为65、55、45分，b组为69、68、67分。两组平均为70，但a组的标准差应为17.8，b组的标准差应为2.16，说明a组学生之间的差距远大于b组学生之间的差距。

6、在SAS软件中已知数据的MSE，如何通过MSE计算数据的SD? 还有SD和SEM是一回事么？

SD 是标准偏差，是看你样本中观测值的变异程度的；SEM 是均值标准误，值越小，说明你的样本观测值越接近总体样本，说明你的观测值具有代表性，值越大，反之。MSE 是做完方差分析所得出来的，通过MSE可计算SEM，SEM=MSE/根号n；这里的n代表你观测值当中的重复数。

7、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。

8、怎样使用 graphpad 计算mean +sem

一、两组独立样本的比较1.选择Column栏。因为该栏默认输入的都是原始数据，因此没有输入样本数的地方,只需选择默认的第一项即可，然后按最下方的Create键。2.在Data分栏中输入以下数据3.再点击菜单栏上Insert——NewGraphofExistingData…。其中Kindofgraph里选择柱状图，Columnbargraph中选择MeanwithSD。软件就会自动帮你算出均值和误差值，并做好柱状图。4.点击OK,倒出柱状图，这就OK了。二、两组样本配对比较这里只有两个不同，首先是要选择Grouped，再选择第二项。因为Grouped栏并不是像Column栏一样默认输入的是原始数据，因此有输入样本数的地方，这边的样本数是2，因此我们相应地设置样本为2。1.设置样本为2。2.和刚才一样的输入数据，同样再选择NewGraphofExistingData…，设置MeanwithSD。这里面的各部分也是像折线图那样能进行双击后调节的。