sd值和sem值哪个好，SD和SEM

　　　　sd值和sem值哪个好，SD和SEM

　　　　sd和sem的差异_生物统计学-标准偏差( sd )和标准误差( sem )的差异是什么？ 其中，标准偏差(标准偏差，也称为均方误差，英文： SD )、数学符号) ((sigma )最常用于在概率统计中测量一组数值的离散度。 一个总体可以提取多个样本，提取的样本越多，其样本平均值越接近总体数据的平均值。

　　　　在很多paper中，meanSD(SE )这个表达很常见。 另外，图表中用SD或SE表示error bar，多使用SD，但也不少使用SE。 标准差和标准差都是数理统计学的内容，两者不仅字面上比较接近，而且都表示与某一标准值或中间值的离散程度，即变异程度，但两者有很大的差异。

　　　　标准偏差是样品平均值方差的平方。 标准偏差通常由样本数据的平均值决定。 通常用MSD表示，表示样品某个数据的观察值距离平均值有多远。 Standard deviation，SD为标准差，描述样本中各观察值之间的变异程度。 SD全名1653standard deviation标准差，常被称为均方误差，用来自均方的算术平均的平方根来表示。

　　　　SEM描述了多个平均样本的标准差，表示平均样本分布的离散度，反映了样本的平均值。 s小意味着个体间变异小，即变量值分布集中，整齐的s大，意味着个体间变异大，即各变量值分布分散。 充值统计学中标准偏差( SD )和平均值标准误差( SEM )的差异。

　　　　表中的平均值错误标准。 其中，平均值是此指标的所有处理组中所有数据的平均值，而错误标准是此指标的所有组中所有处理组中所有数据的标准错误。 正负的值是指在计算出的SD上加上正负的符号，表示在这个范围内的变动会在平均值上增加或减去这个数字，可以认为都在正常范围内。

　　　　下图的3个组(正态分布曲线)的测定值的平均值相同) x=u )，但测定值的偏差不同)标准偏差不同)。 标准偏差( SD )表示变量值的变化，平均值的标准误差( SEM )表示继续采样时采样平均值所具有的分布。 假设有一组数值X1，X2，X3，其平均值(算术平均值)为。 因此，SEM给出了关于平均值正确性的概念，标准偏差给出了关于各个观测值偏差的概念。

　　　　SD是给定样本的标准差，SEM是重新计算多个样本平均值(假设多个样本总体分布)的标准误差，SE是标准误差，样本平均数的采样误差，即样本平均数和总体平均数接近多少