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均数加减标准差是点估计，直接用样本均数作为总体均数的点估计值。标准差反映了样本中各个测量值之间的差距，即变异程度。标准差越大，表明数据之间差别越大，这说明可能你选取的样本不稳定，或者说代表性不好，可能不能真实的反映总体参数。而均数的95%可信区间是区间估计，考虑到了抽样误差的大小，它克服了点估计的缺点。在论文中，这两种都可以用的。
标准差可以描述样本中的数据分布。计算标准差首先要做一些其他计算。按照这些步骤就可以快速简便地建立等式。方法 1 的 2:计算方差以Calculate Standard Deviation Step 1为标题的图片1找出平均数。平均数是样本的平均值，把样本数据加起来然后除以样本数据个数就可以得到。例如：样本：53, 61, 49, 67, 55, 6353 + 61 + 49 + 67 + 55 + 63 = 348348 / 6 = 58平均数 = 58以Calculate Standard Deviation Step 2为标题的图片2找出方差。方差是数据偏离平均数的程度。得到方差首先要计算单个样本数据和平均数的差，然后平方，再求平均数。例如：53 – 58 = -5; 61 – 58 = 3; 49 – 58 = -9; 67 – 58 = 9; 55 – 58 = -3; 63 – 58 = 5(-5)2 + 32 + (-9)2 + 92 + (-3)2 + 52 = 230230 / 6 = 注意，如果样本数据很大，可以除以n-1。所以这里方差可以被计算为：230 / (6 – 1) = 46以Calculate Standard Deviation Step 3为标题的图片3方差开方即得到标准差。标准差会告诉你数据域平均数的离散程度，约68%的样本数据在一个标准差范围内，如：√ = 每6个数，就有4个与平均数的偏差在范围内方法 2 的 2:用excel计算方差以Calculate Standard Deviation Step 4为标题的图片1在单元格里输入数据。每个数据都要单独成为单元格。以Calculate Standard Deviation Step 5为标题的图片2选中空单元格。这里要展示最后的标准差结果。以Calculate Standard Deviation Step 6为标题的图片3输入公式。有两种公式可以输入：“=STDEV(A1:Z99)”把A1变成第一个数据的单元格名称，把Z99变为最后一个数据的单元格名称。“=STDEVP(A1:Z99)” 这就可以用上面的方法计算方差了。
在一个正态分布的总体中抽取n个样本，会有n个样本均数，这n个样本均数仍服从正态分布，这n个样本均数的均数仍是μ，标准差是σ／√n，此标准差即是样本均数的标准差，又名标准误。总体标准差σ通常未知，需用样本标准差S估计，样本均数标准差（标准误）：S／√n
平均数加减标准差的范围内代表大概率事件，范围外代表小概率事件。用成绩为样本，则范围内的成绩为正常的大部分考生的成绩，范围外的为特殊的少部分考生的成绩（包括特别好的和特别差的）。通常，一次考试的成绩都是成正态分布的，平均数加减标准差的范围内的成绩应该达到85%以上。如果没有成正态分布，则说明试卷没有出好，出得太难或者太简单了。对某一个人所有考试的成绩看平均数和标准差就够了，对平均数加减标准差的分析没有多大意义。但是，某一个人在一段时间内某一特定科目的所有考试成绩又可以用平均数加减标准差来分析了。
1、平均值加减标准差怎么表示。 2、均值加减标准差代表什么。 3、平均值加减标准偏差什么意思。 4、平均值加减标准差还是标准误差。1.平均值加减标准差表示的是在随机误差正态分布曲线中作为标准来描述其分散程度，平均值的标准偏差是相对于单次测量标准偏差而言的。 2.详细解释：在一定测量条件下，对同一被测几何量进行多组测量，则对应每组N次测量都有一个算术平均值，各组的算术平均值不相同。 3.不过它们的分散程度要比单次测量值的分散程度小得多，描述它们的分散程度同样可以用标准偏差作为评定指标。
平均值加减标准偏差表示的是单测量标准偏差与随机误差态布曲线作标准描述其离散程度。
A的值在A+和A-之间表示的是这一组数据相对于平均值a的离散程度,标准差b是离散程度的判定指标。
给定测量条件(真值未知)同测几何量进行组测量(每组皆测量N)，则对于每组N测量的算术平均值，各组算术平均值相同散程度要比单测量值散程度描述散程度，同用标准偏差作评定指标，根据误差理论测量，算术平均值标准偏差σχ与测量列单测量值标准偏差σ存在关系σχ=σ/√n
扩展资料
标准偏差(StdDev,StandardDeviation)-统计学名词。一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
标准差也被称为标准偏差，标准差(StandardDeviation)描述各数据偏离平均数的距离（离均差）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。标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。
参考资料百度百科-标准偏差
算数均数，几何均数，中位数
16---34岁的平均岁，数学上就是求这两个数的平均数，结果是25岁，医学上也是一样。计算方法是：（16+34）/2=25
好的，我帮你，。
16-34岁 年龄段的平均岁 是把这个年龄段的所有人的年龄 相加 再求得平均值，而不是把16和34这两个数字求平均
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
小伙伴们知道什么是标准差与标准误吗?这两者有何关系?有何区别?下面就跟着我一起来看看吧。 标准差与标准误关系与区别 在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。 其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～N(μ, δ2),那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即?～ N(μ,δ2/n)。这里δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。 可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离散程度;标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度(标准误)越大，抽样误差就越大。所以用标准误来衡量抽样误差的大小。 在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。 在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一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;而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。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。 标准偏差反映的是个体观察值的变异，标准误反映的是样本均数之间的变异(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)，标准误不是标准差，是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。 在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。 标准误差定义 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，故又称为均方误差。 设n个测量值的误差为ε1、ε2……εn，则这组测量值的标准误差ζ等于： (此处为一公式，显示不出来，你看下文字就可以知道这个公式是什么样的。) 由于被测量的真值是未知数，各测量值的误差也都不知道，因此不能按上式求得标准误差。测量时能够得到的是算术平均值()，它最接近真值(N)，而且也容易算出测量值和算术平均值之差，称为残差(记为v)。理论分析表明①可以用残差v表示有限次(n次)观测中的某一次测量结果的标准误差ζ，其计算公式为 (此处为一公式，显示不出来，你看下文字就可以知道这个公式是什么样的。) 对于一组等精度测量(n次测量)数据的算术平均值，其误差应该更小些。理论分析表明，它的算术平均值的标准误差。有的书中或计算器上用符号s表示)与一次测量值的标准误差ζ之间的关系是 (此处为一公式，显示不出来，你看下文字就可以知道这个公式是什么样的。) 标准误差 需要注意的是，标准误差不是测量值的实际误差，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠性的估计。标准误差小，测量的可靠性大一些，反之，测量就不大可靠。进一步的分析表明，根据偶然误差的高斯理论，当一组测量值的标准误差为ζ时，则其中的任何一个测量值的误差εi有的可能性是在(-ζ，+ζ)区间内。 世界上多数国家的物理实验和正式的科学实验报告都是用标准误差评价数据的，现在稍好一些的计算器都有计算标准误差的功能，因此，了解标准误差是必要的。 猜你喜欢 1. 论文写作常见统计学问题处理技巧 2. 关于体育统计学论文 3. 统计类论文投稿 4. sci论文写作解析 5. 医学论文表格的规范化标准 6. 医学论文写作格式
医学类毕业论文格式要求
论文一般由题名、作者、目录、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成(例如附录)可有可无。论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献、附录和致谢。以下是我为您整理的医学类毕业论文格式要求，欢迎参考阅读。
篇一：医学类毕业论文格式要求
1.题目：
题目应简洁、明确、有概括性，，字数不宜超过20个字(不同院校可能要求不同)。本专科毕业论文一般无需单独的题目页，硕博士毕业论文一般需要单独的题目页，展示院校、领导教师、答辩光阴等信息。英文部分一般需要应用TimesNewRoman字体。
2.版权声明：
一般而言，硕士与博士钻研生毕业论文内均需在正文前附版权声明，独立成页。个别本科毕业论文也有此项。
3.摘要：
要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100-200字(不同院校可能要求不同)医学教导网编辑整|理。
4.关键词：
从论文标题或正文中挑选3~5个(不同院校可能要求不同)最能表达主要内容的词作为关键词。关键词之间需要用分号或逗号分开。
5.目录：
写出目录，标明页码。正文各一级二级标题(根据实际情况，也可以标注更低级标题)、参考文献、附录、致谢等。
6.正文：
专科毕业论文正文字数一般应在5000字以上，本科文学学士毕业论文通常要求8000字以上，硕士论文可能要求在3万字以上(不同院校可能要求不同)。
毕业论文正文：包括前言、本论、结论三个部分医学教导网编辑整|理。
前言(引言)是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所钻研问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。
本论是毕业论文的主体，包括钻研内容与法子、实验材料、实验结果与分析(讨论)等。在本部分要运用各方面的钻研法子和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。
结论是毕业论文的收尾部分，是环抱本论所作的收场语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。
7.致谢：
简述自己通过做毕业论文的体会，并应对领导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。
8.参考文献：
在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的所有专著、论文及其他资料，所列参考文献可以按文中参考或引证的先后顺序排列，也可以遵照音序排列(正文中则采纳相应的哈佛式参考文献标注而不出现序号)。
9.注释：
在论文写作历程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明医学教导网编辑整|理。
10.附录：
对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。有时也常将个人简介附于文后。
篇二：医学类毕业论文格式要求
一. 题目
题目是文章最首要和最先看到的部分，应能吸引读者，并给人以最简明的提示。
1.应尽量做到简洁明了并紧扣文章的主题，要突出论文中特别有独创性、有特色的内容，使之起到画龙点睛' 启发读者兴趣的作用。
2.字数不应太多，一般不宜超过20个字。
3.应尽量避免应用化学结构式、数学公式或不太为同行所熟识的符号、简称、缩写以及商品名称等。题目中尽量不要用标点符号。
4.必要时可用副标题来做补充说明，副标题应在正题下加括号或破折号另行书写。
5.若文章属于“资助课题”项目' 可在题目的右上角加注释角号(如 ※、#等)' 并在脚注处(该文左下角以横线分隔开)书写此角号及其加注内容。
6.为了便于对外交流' 应附有英文题名' 所有字母均用大写，放在中文摘要与关键词的下面。
二. 作者
署名是论文的必要组成部分' 要能反映实际情况。
1.作者应是论文的撰写者' 是指直接参与了整个或部分主要工作' 对该项钻研作出实质性贡献' 并能对论文的内容和学术问题负责者。
2.钻研工作主要由个别人设计完成的' 署以个别人的`姓名; 合写论文的署名应按论文工作贡献的多少顺序排列; 学生的毕业论文应注明领导老师的姓名和职称。作者的姓名应给出全名。
3.作者的下一行要写明所在的工作单位(应写全称)，并注上邮政编码。
4.为了便于领会与交流' 论文的最后应附有通迅作者的详细通讯地址、电话、传真以及电子信箱地址。
三. 摘要
摘要是科研论文主要内容的简短、扼要而连贯的重述，必须将论文本身新的、最具特色的内容表达出来(重点是结果和结论)。
1.具体写法有“结构式摘要” 和“非结构式摘要”两种，前者一般分成目的、法子、结果和结论四个栏目，规定250字左右;后者不分栏目' 规定不超过150个字，目前国内大多数的医学、药学期刊都采纳“结构式摘要”。
2.摘要具有独立性和完整性，结果要求列出主要数据及统计学显著性。
3.一般以第三人称的语气写，避免用“本文”、“我们”、“本钻研”等作为文摘的开头。
四.关键词
关键词也叫索引词' 主要为了图书情报工作者编写索引' 也为了读者通过关键词查阅需要的论文。
1.关键词是从论文中选出来用以表示全文主题内容的单词或术语，要求尽量应用《医学主题词表》(MeSH) 中所列的规范性词(称叙词或主题词)。
2.关键词一般选取3～8个词' 并标注与中文一一相对应的英文关键词。每个词之间应留有空格以差别之。
3.关键词通常位于摘要之后，引言之前。
五.引言
(导言、序言)作为论文的起头' 起纲领的作用，主要回答“为什么钻研”这个课题。
1.引言的内容主要介绍论文的钻研背景、目的、范围' 简要说明钻研课题的意义以及前人的主张和学术观点' 已经取得的后果以及作者的意图与分析依据'包括论文拟解决的问题、钻研范围和技巧方案等。
2.引言应言简意赅' 不要等同于文摘或成为文摘的注释。如果在正文中采纳对比专业化的术语或缩写词时' 最好先在引言中定义说明。
3.字数一般在300字以内。
六. 正文
正文是科研论文的主体' 包括材料、法子、结果、讨论四部分内容' 其中某些部分(特别是法子和结果)还需列出小标题' 以使层次更加清晰。
1.材料 材料是科学钻研的物质根基' 需要详细说明钻研的对象、药品试剂、仪器设备等。
(1)如属动物实验钻研' 材料中需说明实验动物的名称、种类、品系、分级、数量、性别、年(月)龄、体重、健康状态、分组法子、每组的例数等;如属用药的临床观察' 应说明观察对象的例数、性别、年纪、职业、病例种类、症状体征、诊断标准、分组法子、治疗措施、临床观察指标及疗效判定标准(如痊愈、显效、好转、无效的标准)等。
(2)说明受试药的来源、批号、配制法子等，中药应注明学名、来源，粗提物应标明有效部位或成分的含量和初步的质量标准，若是作者本实验室自行提取的应简述提取历程。
(3)标明主要仪器设备的生产单位、名称、型号、主要参数与精密度等。
(4)标明主要药品、试剂的名称(尽量用国际通用的化学名' 不用商品名)、成分、批号、纯度、用量、生产单位、出厂日期及配制法子等。
2.方法
(1)采纳已有报道的法子只要注明文献的出处即可，不必详述其历程;若为有创意的法子' 要详细介绍创新之处，便于读者依此重复验证;若是对惯例方法作出改进的' 应具体描述改进部分及改进的理由' 同时也要注明原法的文献出处。
(2)对于实验条件可变因素的把持方法(如放射免疫法的质量把持)要加以详细说明' 以显示本文结果的可靠性和准确性。
(3)实验钻研论文要设立阴性对照组和阳性药物对照组，前者一般采纳溶剂作为对照，后者选用被公认的、确有疗效的药物，以验证实验法子的可靠性。
(4)在进行药效学和毒理学钻研时，通常要设高、中、低三个剂量组，以体现出药物的量-效关系。
(5)实验设计时应考虑到每组有足够的样本数以满足统计学处理的需要，，一般地说，小动物(如大、小鼠)每组至少8～10只，大动物(如狗)每组至少4～6只。同时应说明数据处理的统计学法子，统计学处理结果一般用P>、P<、P<三档表示。
3.结果 试验结果是论文的核心部分' 这一部分要求将钻研中所得到的各种数据进行分析、归纳' 并将经统计学处理后的结果用文字或图表的形式予以表达。
(1)表格
①表格设计要清晰、简练、规范。每个表格除有栏头、表身外，还要有表序(如表1、表2、表3……)和表题' 表题与表序居中写' 中间空一格将两者分开。在正文中要明确提及见表×。②表随文放' 一般应列在“见表×”文字的自然段落的下面。
③表格一般采纳三线表。
④表题应有自明性。若表中数据均用“均数±标准差”表示，则在表题的后面注上( ±S);若表中各组的例数相等，则在表题后面统一注上(n=X)，若例数不等应另加一列，分辨注上各组的例数;表中计量单位若一致' 可写在表题的后面'若不一致应分辨写在每个栏头之下' 不加括号。
⑤表内阿拉伯数字高低各行的个位数对齐' 未发现的数据用“-”表示' 未测或无此项用空白表示' 实测结果为零用“0”表示。
(2)插图
①图包括示意图、曲线图、照片图等。
②图要求大小比例适中' 粗细均匀' 数字清晰' 照片黑白比较分明。与表一样图也要随文字放' 先见文字' 后见图。
③每幅图都要有图序和图题' 通常写在图的下方。图题要有自明性。
(3)结果处理时要尊重事实' 要求结果中的数据精确完整、可靠无误，同时要注意不应忽视偶然发生的现象和数据。
(4)药物的临床疗效钻研结果，要注意交待与药物有关的整个信息' 如疗效、毒副作用及注意事项等。
EVIEWS也可以算出来
小伙伴们知道什么是标准差与标准误吗?这两者有何关系?有何区别?下面就跟着我一起来看看吧。 标准差与标准误关系与区别 在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。 其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～N(μ, δ2),那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即?～ N(μ,δ2/n)。这里δ为标准差，δ/n1/2为标准误。明白了吧，用统计学的方法解释起来就是这么简单。 可是，实际使用中总体参数往往未知，多数情况下用样本统计量来表示。那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据方差的平方根，它衡量的是样本数据的离散程度;标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。而在实际的抽样中，习惯用样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度(标准误)越大，抽样误差就越大。所以用标准误来衡量抽样误差的大小。 在此举一个例子。比如，某学校共有500名学生，现在要通过抽取样本量为30的一个样本，来推断学生的数学成绩。这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。如果我们抽取的不是一个样本，而是10个样本，每个样本30人，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。也就是形成了一个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。但是，在实际抽样中我们不可能抽取10个样本。所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表示。当然，这样的结论也不是随心所欲，而是经过了统计学家的严密证明的。 在实际的应用中，标准差主要有两点作用，一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;而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。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。 标准偏差反映的是个体观察值的变异，标准误反映的是样本均数之间的变异(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)，标准误不是标准差，是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。 在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。 标准误差定义 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，故又称为均方误差。 设n个测量值的误差为ε1、ε2……εn，则这组测量值的标准误差ζ等于： (此处为一公式，显示不出来，你看下文字就可以知道这个公式是什么样的。) 由于被测量的真值是未知数，各测量值的误差也都不知道，因此不能按上式求得标准误差。测量时能够得到的是算术平均值()，它最接近真值(N)，而且也容易算出测量值和算术平均值之差，称为残差(记为v)。理论分析表明①可以用残差v表示有限次(n次)观测中的某一次测量结果的标准误差ζ，其计算公式为 (此处为一公式，显示不出来，你看下文字就可以知道这个公式是什么样的。) 对于一组等精度测量(n次测量)数据的算术平均值，其误差应该更小些。理论分析表明，它的算术平均值的标准误差。有的书中或计算器上用符号s表示)与一次测量值的标准误差ζ之间的关系是 (此处为一公式，显示不出来，你看下文字就可以知道这个公式是什么样的。) 标准误差 需要注意的是，标准误差不是测量值的实际误差，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠性的估计。标准误差小，测量的可靠性大一些，反之，测量就不大可靠。进一步的分析表明，根据偶然误差的高斯理论，当一组测量值的标准误差为ζ时，则其中的任何一个测量值的误差εi有的可能性是在(-ζ，+ζ)区间内。 世界上多数国家的物理实验和正式的科学实验报告都是用标准误差评价数据的，现在稍好一些的计算器都有计算标准误差的功能，因此，了解标准误差是必要的。 猜你喜欢 1. 论文写作常见统计学问题处理技巧 2. 关于体育统计学论文 3. 统计类论文投稿 4. sci论文写作解析 5. 医学论文表格的规范化标准 6. 医学论文写作格式
‘标准差’是数理统计学中常用的一个公式，详细了解请看《数理统计学》一书。标准差的意义：用平均数作为样本的代表，其代表性的强弱受样本资料中各观测值变异程度的影响。如果各观测值变异小，则平均数对样本的代表性强；如果各观测值变异大，则平均数代表性弱。因而仅用平均数对—个资料的特征作统计描述是不全面的，还需引入—个表示资料中观测值变异程度大小的统计量。论文中的标准差应该是通过抽样调查得到数据，经过数理统计学的计算得到的结果。记得论文检测哦，paperfree就很适用于检测初稿，paperfree论文检测
标准差的公式没法写出来格尼看，这个是一个基本东西，在excel、spss等软件都会很轻松的实现