动物实验作图用sd还是sem

1、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。

2、效价测定动物实验一般采用什么级别的动物

实验过程的描述，又分为药物研究的动物试验、免疫研究的动物试验、有关感染研究的动物试验、有关生殖与胚胎研究的动物试验这几方面。主要从具体试验要求，试验准备，观察指标以及结果分析与评价来说明。比如在药物长期毒性观察的动物试验方法中，需要对试验要求、观察指标和指标检测时间与恢复期观察三方面考虑，又如动物免疫血清的制备方法中，应对试验准备、免疫程序与效价测定和免疫血清的采集和提纯阐述，再如病毒增殖的动物接种试验里，应该对病毒增殖的鸡胚接种方法和动物感染病毒的接种方法作一描述。

3、知乎 硕论选细胞培养好还是动物实验

动物细胞工程常用的技术手段有：
动物细胞培养、动物细胞融合、单克隆抗体、胚胎移植、核移植等。动物细胞培养是其他技术（如单克隆抗体、胚胎移植、核移植等）的基础，其价值更多的是通过其他技术成果来体现的。而动物细胞融合技术目前较为成熟的最重要的用途便是制备单克隆抗体。
动物细胞培养
1、概念：动物细胞培养就是从动物有机体中取出相关的组织,将它分散成单个细胞,然后,放在适宜的培养基中,让这些细胞生长和增殖.
2、原理：细胞增殖
3、动物细胞培养的条件:
1）.无菌无毒的环境
2）.营养
3）.温度和pH
4）.气体环境

4、动物细胞培养技术的应用:
1）.蛋白质生物制品的生产
如病毒疫苗、干扰素、单克隆抗体
2）.健康细胞培养
培养健康细胞用于烧伤病人皮肤移植
3）.细胞的生理、理、病理研究

4、动物模型是体外实验还是体内实验

体内体外说的是人体，
换在动物身上那就看是给动物口服注射还是外用

5、实验动物与实验用的动物的区别

实验动物：是指经人工饲养、繁育，对其携带的微生物及寄生虫实行控制、遗传背景明确或者来源清楚，应用于科学研究、教学、生产和检定以及其它科学实验的动物。实验用动物：是指用于科学实验的所有动物，它包括实验动物，也包括野生动物、经济动物和家畜等。………………
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详细资料请参考：on
http://proct.bio1000.com/100087/

6、作图时添加的误差线应该用sd还是se？

sd 是standard deviation 翻译成标准差
se是standard error 翻译成 标准误
SE=SD/根号下n
在实验中单次测量总是难免会产生误差，为此我们经常测量多次，然后用测量值的平均值表示测量的量，并用误差条来表征数据的分布，其中误差条的高度为±标准误。
标准差（standard deviation, STD）
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，标准差收到极值的影响。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；如果一个侧样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（standard error, SE)
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人数的开平方来计算的。从这里可以看到，标准误更大的是受到样本人数的影响。样本人数越大，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样本。

7、关于用动物来做实验的利弊

很简单。好处在于能帮助我们更好的了解到地球上的生物，这样对地球的探索也就更深入一些；而坏处就是这样杀害了动物，会使得原本就正在减少的动物减少的更快，生物链会遭到破坏，生态环境也回遭到破坏，这样地球环境遭到进一步的破坏了。
以上是我的观点。谢谢。