mean和SEM有什么区别？

Question

如题所述

Answer 1

一、意思不同

mean都是平均数。

SD全称standard deviation标准差，又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。

SEM是standard error of mean是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性。

二、用法不同

SEM计估计值的准确性无法度量，但利用统计学方法可以度量精确性。试验的误差来源有系统误差和抽样误差，系统误差易于克服，抽样误差由许多无法控制的内因和外因，带有偶然性，在试验中即使十分小心也难以消除，但可以通过增加重复数来来降低。 

对于重复数少的小样本（n≤30）用mean ± S.E.M.，重复数多的大样本（n＞30）用 mean ± SD。

三、类型不同

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。

标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。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。

Answer 2

Mean和SEM是用于描述数据集中集中趋势的两个重要统计量。
Mean(均值)是指将所有数据相加后得到的总和,代表了数据集中的“中心点”。在统计学中,Mean通常被用来评估一组数据的总体表现,例如一组产品的市场价格、一组员工的薪资水平等。
SEM(标准差平方和)是指样本数据离散程度对均值的影响程度。SEM是Mean的一种估计方法,通过计算样本数据的离散程度(方差)与Mean之间的差异,来估计Mean的方差。因此,SEM表示样本数据离散程度对数据平均值的影响程度。
具体来说,SEM的计算公式为:
SEM = (1/n) * √(s^2/(n-1))
其中,s是样本标准差,n是样本容量。
相比之下,Mean没有考虑数据离散程度的影响,因此可能会产生偏误。SEM则可以帮助消除这种偏误,提高估计的准确性。
Mean和SEM是两个重要的统计量,用于描述数据集中的趋势和分布。理解它们的区别可以帮助更好地理解数据分析和估计的过程。