“标准误”是描述样本简单分布偏离情况的数据。换句话说，它可以用来描述一个样本的准确度。很多情况下，使用标准误需要假设数据服从正态分布。如果你需要计算标准误，那你应该看看本文。 ## 步骤 ### 1 标准误的概念。 一组数据的标准误，可以描述数据的分散程度。样本的标准误通常是用“s”来表示的。标准误的计算公式如上。 ### 2 总体均值的概念。 总体均值是包括样本在内的所有数字的平均值——换句话说，是所有数据的均值，不是一个样本的均值。 ### 3 算术平均数的计算方法。 算术平均数就是简单的“平均”：一组数据的和，除以数据的个数。 ### 4 样本均值。 来自统计总体中的一个样本的算数平均值，就称为“样本均值”。它是总体的一部分的算数平均值，表示方法如下： ### 5 正态分布的概念。 正态分布，是最常用的分布。它是中心对称的，峰值是数据的平均数。正态分布的图形像个钟，均值两侧图形平缓向下。平均值左侧数据占百分之五十，右侧数据占百分之五十。正态分布图形的扩散程度是由标准误决定的。 ### 6 基本公式。 上图就是样本均值的标准误的计算公式。 ## 步骤 ### 1 计算样本平均值。 要求标准误，你要先求出标准差（因为标准差s，是计算标准误公式的一部分）。先求出样本的均值，样本均值是x1、x2…xn的算数平均值。计算公式见上图。 例如，计算5个硬币重量的标准误，数据见表格： 你要将每个硬币的重量带入公式中，像这样： ### 2 用每个数据减去平均值，然后再平方。 求出平均值后，你要用表中的每个数据减去平均值，然后再求平方。 在上例中，你可以这样做： ### 3 由样本均值，计算总偏差。 总偏差是这些平方差的均值。将所有的平方值加起来。 在上例中，你要这样计算： 方程给出了由样本均值计算总的二次偏差的方法。注意，差值的符号没有影响。 ### 4 由样本均值计算总的二次偏差。 知道总的偏差之后，你就可以除以n-1，计算出平均偏差。注意，n是数据的数量。 上例中，你有5个数据，所以n-1的结果就是4。计算过程如下： ### 5 求出标准差。 现在，你已经有了计算标准差s的所有必需数据。 在上例中，计算标准差的过程如下： Your standard deviation is therefore 0.0071624. ## 步骤 ### 1 使用公式，用标准差求出标准误。 上例中，计算方法如下： 因此，标准误（样本均值的标准差）是0.0032031克。