|
|
★
math105(金币+1): 欢迎参加讨论 2011-04-24 21:40:34
网上查询各种解释，提炼并分享如下：
1.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。
2.标准误用来衡量抽样误差的大小和了解用样本平均数来推论总体平均数的可靠程度。即如果多次重复同一个试验, 它们之间的变异程度用。显然它越小，样本平均数变异越小，越稳定，用样本平均数估计总体均数越可靠。
3.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。如果没有标准差，人们就无法看出一组观察值间变异程度有多大，这些数字到底有无代表性，如果没有标准误又很难看出我们的样本平均数是否可以代表总体平均数。
针对我所分析数据而言，需要就不同参数（样本）几组数据均数分布进行比较，而非同一样本几组数据均数比较，是否应该采用平均数±标准差的统计方法？ |
|
回复此楼
+1/86
