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总体有三种办法：PPT photoshop maya简单的静态的图可以用PPT。photoshop可以用来做复杂一点的图谱。maya可以设置高达上的效果图。个人建议：如果使用过photoshop的话建议使用，这里是教学网址：%BD%CC%B3%CC&fr=shortSpa&f=www&wd=ps%BD%CC%B3%CC&tid=3628&bl=top_title
有多少人知道标准差和标准误的概念?又有多少人知道它们之间的区别以及联系?今天整理了一篇关于标准差和标准误的区别和联系的文章，希望更多的人知道这两个概念。首先两者的概念不同。标准误主要是用来衡量抽样误差的，一般来标准误越小，则说明样本统计量与总参数的数值越接近，样本越具有代表性，用样本的统计量可以判断数据的可靠性。因此，标准误则是推断可靠性标准的。标准差则是每个数据偏离平均数的距离的平均数，其实离均差的平方和平均后的方根，这个标准差主要是用来反应一个数据的离散程度。标准差和标准误的用途也是不一样的，标准差一半是和均数一起结合起来估计参考值的范围，从而计算出变异的系数。标准误则主要用来评估参数的可信的区间，对假设进行检验。他们之间的样本的含量关系是不一样的，如果样本含量n越大的时候，标准差相对更加稳定，而标准误随着n的不断增大，使得标准误的值逐渐趋于零。标准误和标准差也有联系，其两者都是变异指标，一般样本的含量n不变的时候，标准误和标准差是正相关的。标准误和标准差之间区别，主要在于标准差是用来衡量数值的稳定性，而标准误则是用来衡量数值的可靠性的。它们之间的联系是都属于变异的指标，在样本的含量不变的情况下，它们是正相关的关系。
一、性质不同1、标准误（standard error），样本平均数的标准差。2、标准差（Standard Deviation），是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。二、作用不同1、标准误的作用主要是用来做区间估计，常用的估计区间是均值加减n倍的标准误。2、标准差主要有两点作用，（1）是用来对样本进行标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布；（2）是通过标准差来确定异常值，常用的方法就是样本均值加减n倍的标准差。三、离散程度不同1、标准误：用SEx表示。描述样本均值对总体期望值的离散程度。2、标准差能反映一个数据集的离散程度。
标准差表示的是样本数据的离散程度（样本中各个数据与样本均值的差别），标准误表示的是抽样的误差（样本与总体的差别）。标准误= 标准差/根号下总人数。
标准差反应的是数据的离散程度，数据都减去了一个数，离散程度是没有变化的。每个数据都被减了1，平均数也减了哪么他们的方差就没有发生变化，相应的，标准差也就不变了
只是个描述统计结果而已啊。意思就是均值和标准差，中间是正负号。可以让人对这个变量的分布情况有个概括的认识。若是正态分布的变量，知道了这俩数就可以大略设想出它分布的“高矮胖瘦”
误差条 error bar。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。标准差与标准误的区别
两种都可以用。误差线是通常用于统计或科学数据，显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度。误差线可以用标准差（平均偏差）或 标准误差，一般通用的是这两个，如果是发英文文章，在caption中加以上bars donate SD（标准差）or SE(标准误差），中文文章可以不用说明。标准差（ deviation）和 标准误（），两者的侧重点不一样，一般常用标准差（ deviation）。标准差是离均差平方和平均后的方根，标准误是标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根；两者用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等；它们与样本含量的关系不同: 当样本含量 n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
中间的原点表示均值，上下两根横线表示标准误（注意不是标准差，不是方差。标准误=标准差除以(样本量的平方根)）
1 标准差标准差(S 或SD) ,是用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。即观察值围绕均数的分布较离散,均数的代表性较差。反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小,观察值围绕均数的分布较密集,均数的代表性较好。在医学研究中,对于标准差的大小,原则上应该控制在均值的12 %以内,如果标准差过大,将直接影响研究的准确性。数理统计表明,在标准正态分布曲线下的面积是有规律性的,根据这一规律,人们经常用均数加减标准差来计算样本观察值数量的理论分布,并以此来鉴定样本的代表性。即: x ±110 s 表示68127 %的观察值在此范围之内; x ±1196 s 表示95 %的观察值在此范围内; x ±2158 s 表示99 %的观察值在此范围内。如果取得的样本资料的实际分布与理论分布非常接近,证明该样本具有代表性。反之,则需要重新修正抽样方法或样本含量。x ±1196 s 是确定正常值的方法,经常在工作中被采用,也称为95 %正常值范围。2 标准误标准误( Sx 或S E ) ,是样本均数的抽样误差。在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。数理统计证明,标准误的大小与标准差成正比,而与样本含量( n ) 的平分根成反比,即: Sx = S/ n 这就是标准误的计算方法。抽样研究的目的之一,是用样本指标来估计总体指标。例如:用样本均数来估计总体均数。由于两者间存在抽样误差,且不同的样本可能得到不同的估计值,因此,常用“区间估计”的方法,来估计总体均数的范围。即: X ±1196 Sx 表示总体均数的95 %可信区间; X ±2158 Sx 表示总体均数的99 %可信区间。95 %可信区间指的是:在X ±1196 Sx 范围中,包括总体均数的可能性为95 % ,也就是说,在100 次抽样估计中,可能有95 次正确(包括总体均数) ,有5 次错误(不包括总体均数) 。99 %可信区间也是这个道理,只是包括的范围更大。在实际工作中,由于抽取的样本较小,不呈标准正态分布( u 分布) ,而遵从t 分布,所以常用t 值代替1196 或2158。可在t 值表上查出不同自由度( n ′) 下、不同界值时的t 值。可见到自由度越小, t 值越大,当自由度逐渐增大时, t 值也逐渐接近1196 或2158 ,当n ′= ∞时, t 值就完全被其代替了。所以,我们常用X ± t 0105 Sx 表示总体均数的95 %可信区间,用x ± t 0101 Sx 表示总体均数的99 %可信区间。综上所述,标准差与标准误尽管都是反映变异程度的指标,但这是两个不同的统计学概念。标准差描述的是样本中各观察值间的变异程度,而标准误表示每个样本均数间的变异程度,描述样本均数的抽样误差,即样本均数与总体均数的接近程度,也可以称为样本均数的标准差。二者不可混淆。由此可见,在众多的医刊上出现的x ±s 的表示方法是错误的。原因就是混淆了二者的概念。当两样本均数进行比较时,正确的用法应该是x ±t0105( n′) Sx 。
标准差表示数据的离散程度，或者说数据的波动大小。标准误表示抽样误差的大小。 统计教材上一般都写标准误表示均数的抽样误差，这对于初学者很难理解。这里通过举例来说明含义。 比如，有一个学校，学校中共有1000名学生，则这1000名学生可以作为这个学校学生的总体。如果我想了解所有学生的身高，采用随机抽样，抽取了50人。这50人就是一个样本。这里需要注意：一个样本并不是指一个人，而是指一次抽样。一个样本可以是1个人，也可以是100人，这里的1和100就是样本大小。 从理论上讲，抽样误差表示这样的意思：即如果不止抽样一次，而是抽样10次，每次都50人，那么我就有10个均数和标准差。例如大圈套有十个小圈，大圈代表总体1000人，一个小圈代表一个样本，即50人。每个样本都能计算计算一个均数和标准差。 以这10个均数作为原始数据，仍然能计算出一个均数和标准差，以这10个均数计算出的标准差就称之为标准误。这是理论上的含义，实际的含义就代表抽样误差的大小，即抽取的样本代表性好不好，抽样误差越小，代表性越好，反之，代表性越差。 如果我对学校中的1000人都测量了身高，那理论上就没有标准误，也就是没有抽样误差了，因为我测量了总体，这时就不存在标准误了。但是标准差是存在的，因为这1000人的身高肯定不同，肯定会有波动。这里就充分表明了标准差和标准误的区别了。
区别： ①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差； ②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。 ③它们与样本含量的关系不同：当样本含量n足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。 联系： 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
标准误差用来衡量抽样误差。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。1,标准误差一般用来判定该组测量数据的可靠性，在数学上它的值等于测量值误差的平方和的平均值的平方根。2,标准误差在正态分布中表现出正态分布曲线的陡峭程度，标准误差越小，曲线越陡峭，反之，曲线越平坦。3,标准误差在实际的计算中使用的是标准误差估算值。4,标准误差不是实际误差。标准差，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数，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。平均数相同的两组组数据，标准差未必相同。标准差：