标准误差是多少？
标准误=标准差 / N的根号。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，故又称为均方根误差。标准误，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，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个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。扩展资料：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σ时，则其中的任何一个测量值的误差εi有68．3%的可能性是在（－σ，＋σ）区间内。信度系数与信度指数：除了测量标准误，通常在理测量中会使用信度系数和信度指数作为指标。1、信度系数：即信度，一种相关性系数。常为同一受测者样本所得的两组资料的相关。2、信度指数：也可作为信度系数。信度指数的平方就是信度系数。参考资料：百度百科-se
标准误差是指什么？
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.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.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.标准差是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,标准差能反映一个数据集的离散程度.标准差与标准误都是心理统计学的内容,两者不但在字面上比较相近,而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度,即都表示变异程度,但是两者是有着较大的区别的.首先要从统计抽样的方面说起.现实生活或者调查研究中,我们常常无法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测,而只能够在所有成员（即样本）中抽取一些成员出来进行调查,然后利用统计原理和方法对所得数据进行分析,分析出来的数据结果就是样本的结果,然后用样本结果推断总体的情况.一个总体可以抽取出多个样本,所抽取的样本越多,其样本均值就越接近总体数据的平均值.标准差（standard deviation, STD）表示的就是样本数据的离散程度.标准差就是样本平均数方差的开平方,标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的,通常用M±SD来表示,表示样本某个数据观察值相距平均值有多远.从这里可以看到,标准差收到极值的影响.标准差越小,表明数据越聚集；标准差越大,表明数据越离散.标准差的大小因测验而定,如果一个测验是学术测验,标准差大,表示学生分数的离散程度大,更能够测量出学生的学业水平；如果一个侧样测量的是某种心理品质,标准差小,表明所编写的题目是同质的,这时候的标准差小的更好.标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中,1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积,1.96个标准差等于95%的面积.这在测验分数等值上有重要作用.标准误（standard error, SE)表示的是抽样的误差.因为从一个总体中可以抽取出无多个样本,每一个样本的数据都是对总体的数据的估计.标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计,标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差.标准误是由样本的标准差除以样本人数的开平方来计算的.从这里可以看到,标准误更大的是受到样本人数的影响.样本人数越大,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样本.
误差值怎么算的？
误差值计算方法：(A-E)/(E/100)。A表示测量值，E表示正常值；1、比方测的数值A为538，正常值应为505计算方式如下：（538-505）/（505/100）=百分之6.534（误差值）2、比方你测的数值A为482，正常值应为505计算方式如下：（482-505）/（505/100）=负百分之4.554（误差值）扩展资料当测定值大于真值时，误差为正，表明测定结果偏高；反之，误差为负，表明测定值偏低。在测定的绝对误差相同的条件下，待测组分含量越高，相对误差越小；反之，相对误差越大。因此，在实际工作中，常用相对误差表示测定结果的准确度。有时也采用中位数来表示分析结果。中位数即一组测定数据从小至大进行排列时，处于中间的那个数据或中间相邻两个数据的平均值。用中位数表示分析结果比较简单，但存在不能充分利用数据的缺点。由于误差不可避免地存在于测定中，所以任何真值都难以得知。在实际工作中，通常将纯物质中元素的理论含量等理论真值，国际计量大会上确定的长度、质量和物质的量单位等计量数约定真值，或公认的机构发售的标准参考物质（也成为标准试样）给出的参考值等当作真值来使用。
如何计算标准误差？
标准误=标准差/n1/2。n是样本量，公式打不上，只能这么写了。公式意思是：标准误等于标准差除以样本量的平方根。标准误，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，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。标准误用来衡量抽样误差。标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中，做重复性测量时，测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值，测量值的标准差占有决定性重要角色：如果测量平均值与预测值相差太远（同时与标准差数值做比较），则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解，因为如果测量值都落在一定数值范围之外，可以合理推论预测值是否正确。以上内容参考：百度百科-标准差
