论文作图标准差还是标准误差

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。