计量资料的标准差和标准误有何区别与联系1
标准误跟标准差区别
标准误跟标准差区别标准误与标准差是统计学中常见的两个概念，它们在数据分析和推断中起着重要的作用。
虽然它们都是用来衡量数据的离散程度，但它们的计算方法和应用场景有所不同。
在本文中，我将详细介绍标准误和标准差的区别，帮助读者更好地理解和运用这两个概念。
首先，让我们来了解一下标准差。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者波动程度的统计量。
它的计算方法是先求出每个数据与平均值的差值，然后将这些差值求平方，再将平方和除以数据的个数，最后再开平方。
标准差越大，代表数据的波动越大；标准差越小，代表数据的波动越小。
在实际应用中，标准差通常用来衡量一组数据的稳定性和可靠性，例如股票的波动率、收入的波动等。
而标准误则是用来衡量统计量的不确定性的统计量。
标准误的计算方法是将标准差除以样本容量的平方根。
标准误的大小与样本容量有关，样本容量越大，标准误越小；样本容量越小，标准误越大。
在实际应用中，标准误通常用来衡量统计量的精确性和可信度，例如均值的置信区间、回归系数的显著性检验等。
可以看出，标准误和标准差在计算方法和应用场景上有所不同。
标准差主要用来衡量一组数据的离散程度，而标准误主要用来衡量统计量的不确定性。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体的问题和目的来选择使用标准差还是标准误。
在数据分析和推断中，正确理解和运用标准误和标准差是非常重要的。
如果混淆了这两个概念，就可能导致错误的结论和决策。
因此，我们在使用这两个统计量时，需要仔细分辨它们的含义和作用，确保在实际应用中能够正确地运用它们。
总之，标准误和标准差是统计学中常见的两个概念，它们分别用来衡量数据的不确定性和离散程度。
虽然它们有着共同的作用，但在计算方法和应用场景上有所不同。
正确理解和运用这两个概念，对于数据分析和推断是非常重要的。
希望本文能够帮助读者更好地理解和运用标准误和标准差，提高数据分析的准确性和可靠性。
标准差的标准误是什么
标准差的标准误是什么标准差和标准误是统计学中常用的两个概念，它们在数据分析和推断中起着重要的作用。
在实际应用中，很多人会对标准差和标准误产生混淆，甚至将它们视为同一概念。
本文将对标准差的标准误进行详细解释，帮助读者更好地理解这两个概念。
首先，我们先来了解一下标准差和标准误的定义。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者波动程度的统计量，它衡量的是每个数据点与平均值的偏离程度。
标准差越大，说明数据的离散程度越大；标准差越小，说明数据的离散程度越小。
而标准误则是用来衡量样本均值与总体均值之间的差异，它是对样本均值的精度进行估计的一种方法。
那么，标准差的标准误又是什么呢？标准差的标准误是指用样本标准差估计总体标准差时所引入的误差，它是对标准差进行估计时的一个标准误差。
在统计推断中，我们往往只能获得样本数据，而无法得知整个总体的数据。
因此，我们需要通过样本数据来估计总体的参数，如总体均值、总体标准差等。
而标准误则是用来衡量我们通过样本数据所估计出的参数与真实总体参数之间的差异。
在实际应用中，标准误通常用来计算置信区间和进行假设检验。
通过计算标准误，我们可以对样本均值进行区间估计，从而对总体均值进行推断。
此外，标准误还可以用来计算 t 统计量，进行 t 检验，判断样本均值与总体均值之间是否存在显著差异。
因此，标准误在统计推断中扮演着非常重要的角色。
在计算标准误时，我们需要注意样本容量的影响。
样本容量越大，标准误越小，估计结果的精度越高；样本容量越小，标准误越大，估计结果的精度越低。
因此，当我们进行统计推断时，需要根据实际情况来选择合适的样本容量，以确保我们得到的估计结果具有一定的可靠性。
总之，标准差的标准误是用来衡量样本统计量与总体参数之间差异的一种指标。
它在统计推断中具有重要的作用，可以帮助我们对总体参数进行估计和推断。
在实际应用中，我们需要充分理解标准差和标准误的概念，合理选择样本容量，以确保我们得到的统计推断具有一定的可靠性和精度。
标准差与标准误
标准差标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），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，用σ表示。
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。
标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。
标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。
测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：为非负数值，与测量资料具有相同单位。
一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式假设有一组数值X1,X2,X3,......Xn（皆为实数），其平均值为μ，公式如图1.图1标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式如图2。
图2简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。
一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。
例如，两组数的集合{0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。
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。
标准差应用于投资上，可作为量度回报稳定性的指标。
标准差数值越大，代表回报远离过去平均数值，回报较不稳定故风险越高。
相反，标准差数值越细，代表回报较为稳定，风险亦较小。
例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。
标准差一定小于标准误
标准差一定小于标准误标准差和标准误是统计学中常用的两个概念，它们都是用来衡量数据的离散程度和误差范围的。
在实际应用中，很多人容易混淆这两个概念，甚至错误地认为标准差一定大于标准误。
本文将从理论和实际案例两个方面，详细解释标准差一定小于标准误的原因。
首先，我们来看一下标准差和标准误的定义。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度的统计量，它表示的是数据点相对于平均值的偏离程度。
标准误则是用来衡量样本均值与总体均值之间的误差范围的统计量，它表示的是样本均值的抽样变异性。
可以看出，标准差和标准误是两个不同的概念，分别用于衡量数据的离散程度和样本均值的误差范围。
其次，我们来看一下标准差一定小于标准误的理论依据。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度的统计量，它是根据所有数据点与平均值的偏离程度计算得出的。
而标准误是用来衡量样本均值与总体均值之间的误差范围的统计量，它是根据样本均值的抽样变异性计算得出的。
由于样本均值是由一组数据计算得出的，因此样本均值的抽样变异性一定小于所有数据点与平均值的偏离程度，即标准误一定小于标准差。
接下来，我们通过一个实际案例来进一步说明标准差一定小于标准误的原因。
假设我们对某个班级学生的身高进行了抽样调查，得到了一组数据，160、165、170、175、180。
首先，我们计算这组数据的标准差，得到结果为6.71。
然后，我们计算样本均值的标准误，得到结果为3.00。
可以看出，标准差的数值（6.71）大于标准误的数值（3.00），这与我们的理论依据相符合。
综上所述，标准差一定小于标准误是统计学中的一个基本原理，它是由标准差和标准误的定义和理论依据决定的。
在实际应用中，我们需要正确理解和使用这两个概念，避免混淆和错误的认识。
希望本文能够帮助读者更好地理解标准差和标准误，提高统计学的应用水平。
总之，标准差一定小于标准误是一个基本的统计学原理，它是由标准差和标准误的定义和理论依据决定的。
正确理解和使用这两个概念对于统计学的应用至关重要，希望本文能够帮助读者更好地掌握这一知识点。
标准差与标准误的区别与联系
标准差与标准误的区别与联系标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者波动程度的指标。
它的计算方法是先求出每个数据点与平均值的差值，然后将这些差值平方、求和、再除以数据的个数，最后取平方根。
标准差越大，说明数据的离散程度越高；标准差越小，说明数据的离散程度越低。
在实际应用中，标准差常常用来描述一组数据的分布形状，以及用来比较不同组数据之间的差异性。
而标准误则是用来衡量样本统计量与总体参数之间的差异的指标。
它的计算方法是将总体标准差除以样本容量的平方根。
标准误的大小取决于样本容量的大小，样本容量越大，标准误越小；样本容量越小，标准误越大。
在实际应用中，标准误常常用来估计总体参数的精确性，以及用来进行假设检验和置信区间估计。
可以看出，标准差和标准误在计算方法和应用场景上存在明显的区别。
标准差主要用来描述一组数据的离散程度，而标准误主要用来估计样本统计量与总体参数之间的差异。
但是，它们之间也存在着联系。
首先，标准误的计算方法中包含了标准差的计算方法，因此标准差可以看作是标准误的一种特殊情况。
其次，标准误的大小受到样本容量的影响，而样本容量的大小也会影响到数据的离散程度，因此标准差和标准误在一定程度上是相关的。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和研究目的来选择使用标准差还是标准误。
如果我们关注的是一组数据的离散程度，或者想要比较不同组数据之间的差异性，那么就应该使用标准差；如果我们关注的是样本统计量与总体参数之间的差异，或者想要进行总体参数的估计和推断，那么就应该使用标准误。
综上所述，标准差和标准误虽然在计算方法和应用场景上有所不同，但是它们又有着一定的联系。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和研究目的来选择使用标准差还是标准误，以便更好地描述数据的特征和进行统计推断。
希望本文能够帮助读者更好地理解和运用这两个重要的统计概念。
医学统计学__问答题
1、标准正态分布（u分布）与t分布有何异同？相同点：集中位置都为0，都是单峰分布，是对称分布，标准正态分布是t分布的特例（自由度是无限大时）不同点：t分布是一簇分布曲线，t 分布的曲线的形状是随自由度的变化而变化，标准正态分布的曲线的形状不变，是固定不变的，因为它的形状参数为1。
3、简述直线回归与直线相关的区别。
1资料要求上不同：直线回归分析适用于应变量是服从正态分布的随机变量，自变量是选定变量；直线相关分析适用于服从双变量正态分布的资料。
2 两种系数的意义不同：回归系数是表明两个变量之间数量上的依存关系，回归系数越大回归直线越陡峭，表示应变量随自变量变化越快；相关系数是表明两个变量之间相关的方向和紧密程度的，相关系数越大，两个变量的关联程度越大。
第一章医学统计中的基本概念2、抽样中要求每一个样本应该具有哪三性？从总体中抽取样本，其样本应具有“代表性”、“随机性”和“可靠性”。
（1）代表性: 就是要求样本中的每一个个体必须符合总体的规定。
（2）随机性: 就是要保证总体中的每个个体均有相同的几率被抽作样本。
（3）可靠性: 即实验的结果要具有可重复性，即由科研课题的样本得出的结果所推测总体的结论有较大的可信度。
由于个体之间存在差异, 只有观察一定数量的个体方能体现出其客观规律性。
每个样本的含量越多，可靠性会越大，但是例数增加，人力、物力都会发生困难，所以应以“足够”为准。
需要作“样本例数估计”。
3、什么是两个样本之间的可比性？可比性是指处理组（临床设计中称为治疗组）与对照组之间，除处理因素不同外，其他可能影响实验结果的因素要求基本齐同，也称为齐同对比原则。
实习一统计研究工作的基本步骤1、什么叫医学统计学？医学统计学与统计学、卫生统计学、生物统计学有何联系与区别？医学统计学：是运用统计学原理和方法研究生物医学资料的搜索、整理、分析和推断的一门学科统计学：是研究数据的收集、整理、分析与推断的科学。
卫生统计学：是把统计理论、方法应用于居民健康状况研究、医疗卫生实践、卫生事业管理和医学科研的一门应用学科。
标准差和标准误
标准误
• 所谓的标准误是指样本平均数的标准误 • 概念：样本平均数的标准误是指样本平均数与总体 平均数的误差，反映了样本平均数的离散程度。标 准误越小，说明样本平均数与总体平均数越接近。 反之，则样本平均数越离散。
• 样本平均数的计算公式：
s sx n
标准差和标准误的区别
1、意义不同：标准差（也称单数标准差）一 般用s表示，表示各观测值之间变异大小的指 标，反映了样本观测值 xi 对样本平均值 x 的离散程度。是数据精密度的衡量指标。而 标准误是一般用 s x表示，反映样本平均数对 总体平均数 的变异程度，从而反映抽样误 差的大小，是量度结果精密度的指标。 2、用途不同：标准差是最常用的统计量，一 般用于表示一组样本样本变量的分散程度， 标准误一般用于统计推断中，主要包括假设 检验和参数估计
• 随着样本容量（或测量次数）的增加，标准 差趋向某个稳定值，也就是样本标准差越来 越接近于总体标准差。标准误随着样本容量 （或测量次数）的增加逐渐减小，即样本平 均数越来越接近于总体平均数。故在实验中 经常采用适当增加样本容量减小标准误的方 法来减小试验误差。
• 标准误是标准差的 ，二者都是衡量样本变 量随机性的指标，只是从不同的角度来反映 误差。
• 标准差(standard deviation)：作为随机误差的代 表，是随机误差绝对值的平均值。在国家计量技 术规范中，标准差的正式名称为标准偏差，用符 号σ表示，其他别名：总体标准差，母体标准差， 均方根误差，均方根偏差，均方误差，均方差， 单次测量标准差和理论标准差等
标准差
n 1 2 • 样本标准差的定义 s （xi表示一组样本样本变量的分散程度般用于表示一组样本样本变量的分散程度标准误一般用于统计推断中主要包括假设标准误一般用于统计推断中主要包括假设检验和参数估计检验和参数估计随着样本容量或测量次数的增加标准差趋向某个稳定值也就是样本标准差越来越接近于总体标准差
计量资料的标准差和标准误有何区别与联系1
1、计量资料的标准差和标准误有何区别与联系标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。
区别: ①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。
标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。
③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
2、二项分布、Poission分布的应用条件二项分布的应用条件:医学领域有许多二分类记数资料都符合二项分布(传染病和遗传病除外)，但应用时仍应注意考察是否满足以下应用条件：(1) 每次实验只有两类对立的结果；(2) n次事件相互独立；(3) 每次实验某类结果的发生的概率是一个常数。
Poisson分布的应用条件:医学领域中有很多稀有疾病(如肿瘤,交通事故等）资料都符合Poisson分布，但应用中仍应注意要满足以下条件：（1) 两类结果要相互对立；（2) n次试验相互独立；（3) n应很大, P应很小。
3、极差、四分位数间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？答：这四个指标的相同点在于均用于描述计量资料的离散程度。
其不同点为：极差可用于各种分布的资料，一般常用于描述单峰对称分布小样本资料的变异程度，或用于初步了解资料的变异程度。
若样本含量相差较大，不宜用极差来比较资料的离散程度。
四分位数间距适用于描述偏态分布资料、两端无确切值或分布不明确资料的离散程度。
标准差常用于描述对称分布，特别是正态分布或近似正态分布资料的离散程度。
变异系数适用于比较计量单位不同或均数相差悬殊的几组资料的离散程度。
4.中位数、均数、几何均数的适用条件有何异同。
（1）均数适用于描述对称分布，特别是正态分布的数值变量资料的平均水平；（2）几何均数适用于描述原始数据呈偏态分布，但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的数值变量资料的平均水平；（3）中位数适用于描述呈明显偏态分布（正偏态或负偏态），或分布情况不明，或分布的末端有不确切数值的数值变量资料的平均水平。
标准差与标准误的区别
标准差与标准误的区别一、标准差（standard deviation，缩写 SD或者S）在国家计量技术规范中，标准差的正式称是标准偏差,简称标准差，用符号σ表示。
标准差的名称有10 余种,如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等。
标准差的定义式为：如果用样本标准差s 的值作为总体标准差σ的估计值。
样本标准差的计算公式为：二、标准误（标准误差，standard error，缩写Sx 或S E ) ）在抽样试验(或重复的等精度测量) 中, 常用到样本平均数的标准差,亦称样本平均数的标准误或简称标准误( standard error of mean) 。
因为样本标准差s 不能直接反映样本平均数 x 与总体平均数μ究竟误差多少, 所以, 平均数的误差实质上是样本平均数与总体平均数之间的相对误。
可推出样本平均数的标准误为，其估计值为，它反映了样本平均数的离散程度。
标准误越小, 说明样本平均数与总体平均数越接近,否则,表明样本平均数比较离散。
标准误，衡量的是我们在用样本统计量去推断相应的总体参数（常见如均值、方差等）的时候，一种估计的精度。
样本统计量本身就是随机变量，每一次抽样，都可以根据抽出的样本情况计算出一个不同的样本统计量值。
理论上来讲，从既定的总体中按照既定的样本规模n，穷尽所有可能抽出的样本（不妨假设为NN），根据这些样本可以计算出NN个样本统计量值，把这些统计量值分组绘成直方图（X轴为分组的统计量数值，Y轴为落在某一分组区间内的频率），则这个直方图就反应了样本统计量的分布情况（即抽样分布）。
既然是分布，当然就有均值和方差。
如果所有可能的样本统计量值的平均值就是总体均值，这就是无偏估计。
如果所有可能的样本统计量值的方差在所有用于估计总体参数的统计量里最小，这就是有效估计。
因此，抽样分布的标准差（也就是标准误）越小，则用样本统计量去估计总体参数时，精度就越高。
【最新精选】标准差与标准误区别
std.error：标准误差std.deviation：标准差标准误：是样本统计量的标准差，如样本均数的标准差也称为均数的标准误，它反映了样本均数间的离散程度，也反映了样本均数与总体均数的差异，说明均数抽样误差的大小。
在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标。
样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示。
标准差：是方差的算术平方根，是描述数据分布的离散程度的指标。
实际应用中，总体标准差一般未知，常用样本标准差来估计。
用来反映变异程度,当两组观察值在单位相同、均数相近的情况下,标准差越大,说明观察值间的变异程度越大。
即观察值围绕均数的分布较离散,均数的代表性较差。
反之,标准差越小,表明观察值间的变异较小。
标准差与标准误有何区别和联系?标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。
区别:①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。
标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。
③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n 的增大而减小，甚至趋于0 。
联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
标准差是表示个体间变异大小的指标,反映了整个样本对样本平均数的离散程度,是数据精密度的衡量指标;而标准误反映样本平均数对总体平均数的变异程度,从而反映抽样误差的大小,是量度结果精密度的指标。
标准误其实就是标准差的一种，不过二者的含义有所区别：标准差计算的是一组数据偏离其均值的波动幅度，不管这组数是总体数据还是样本数据。
你看standard deviation，说的就是“偏离”，只是在翻译为中文时，失去了其英文涵义。
而标准误，衡量的是我们在用样本统计量去推断相应的总体参数（常见如均值、方差等）的时候，一种估计的精度。
标准差标准误
标准差标准误标准差和标准误。
标准差和标准误是统计学中常用的两个重要概念，它们在数据分析和推断中起着非常重要的作用。
虽然它们都是衡量数据离散程度的指标，但它们的含义和用途却有所不同。
下面我们将分别介绍标准差和标准误的概念、计算方法以及在实际应用中的意义。
标准差（Standard Deviation）。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者波动程度的指标。
它的计算公式为，标准差 = 平方根(∑(Xi-μ)²/n)，其中Xi代表每个数据点，μ代表数据的平均值，n 代表数据的个数。
标准差越大，代表数据的离散程度越大，反之则离散程度越小。
标准差的大小可以帮助我们判断数据的稳定性和一致性，对于比较不同数据集的离散程度也非常有帮助。
标准差在实际应用中有着广泛的用途，比如在金融领域中，标准差被用来衡量资产的风险程度；在质量管理中，标准差可以用来评估产品质量的稳定性；在科学研究中，标准差可以帮助我们分析实验数据的稳定性和可靠性。
标准误（Standard Error）。
标准误是用来衡量样本统计量与总体参数之间的差异的指标。
在统计推断中，我们通常是根据样本统计量来推断总体参数，而标准误可以帮助我们评估样本统计量与总体参数之间的差异程度。
标准误的计算公式为，标准误 = 标准差/√n，其中标准差是总体的标准差，n代表样本的大小。
标准误在实际应用中也有着重要的作用。
比如在假设检验中，我们可以利用标准误来计算置信区间，评估统计推断的置信度；在回归分析中，标准误可以帮助我们评估回归系数的显著性；在实验设计中，标准误可以帮助我们评估实验结果的可靠性。
总结。
标准差和标准误虽然都是衡量数据离散程度的指标，但它们的用途和计算方法却有所不同。
标准差主要用来衡量一组数据的离散程度，而标准误主要用来评估样本统计量与总体参数之间的差异程度。
在实际应用中，我们需要根据具体的情况选择合适的指标，并且结合其他统计方法来进行综合分析。
希望本文对您理解标准差和标准误有所帮助。
标准差与标准误的关系是
标准差与标准误的关系是标准差与标准误的关系。
标准差和标准误是统计学中常用的两个概念，它们在数据分析和推断中扮演着重要的角色。
虽然它们都与数据的离散程度有关，但它们的概念和应用却有所不同。
本文将就标准差与标准误的关系进行探讨，以帮助读者更好地理解和运用这两个概念。
首先，我们来简单介绍一下标准差和标准误的概念。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者波动程度的统计量，它的计算公式为数据值与均值的差的平方和的平均数再开方。
标准差越大，代表数据的离散程度越高；标准差越小，代表数据的离散程度越低。
而标准误则是用来衡量样本均值与总体均值之间的差异程度的统计量，它的计算公式为标准差除以样本容量的平方根。
标准误的大小反映了样本均值与总体均值之间的差异程度，标准误越小，代表样本均值与总体均值之间的差异越小；标准误越大，代表样本均值与总体均值之间的差异越大。
那么，标准差与标准误之间究竟有怎样的关系呢？简单来说，标准误是标准差的一种推断，它反映了样本均值与总体均值之间的差异程度。
标准误的计算中包含了标准差和样本容量两个要素，因此可以说标准误是标准差在样本推断中的应用。
在实际的数据分析中，我们通常会使用标准误来估计样本均值与总体均值之间的差异程度，进而进行统计推断。
因此，可以说标准差和标准误是紧密相关的，它们在数据分析中相辅相成，共同发挥作用。
在进行统计推断时，我们通常会使用标准误来计算置信区间和进行假设检验。
置信区间是用来估计总体参数的区间估计，而假设检验则是用来检验总体参数的假设。
在这两种情况下，标准误都扮演着重要的角色。
通过标准误的计算，我们可以对总体参数进行推断，从而得出对总体的结论。
因此，可以说标准误在统计推断中具有重要的意义。
总之，标准差和标准误都是统计学中常用的概念，它们在数据分析和推断中发挥着重要的作用。
标准差是用来衡量数据的离散程度，而标准误则是用来衡量样本均值与总体均值之间的差异程度。
二者之间存在着紧密的关系，可以说标准误是标准差在统计推断中的应用。
标准差和标准误的联系
标准差和标准误的联系标准差和标准误是统计学中两个重要的概念，它们都是用来衡量数据的离散程度和可靠性的指标。
虽然它们的名称相似，但它们的含义和用途却有所不同。
在本文中，我们将探讨标准差和标准误之间的联系，并解释它们在统计学中的作用。
首先，让我们来了解一下标准差的概念。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者说是数据的分散程度的一种统计量。
它的计算公式是对每个数据点与平均值的差的平方进行求和，然后再除以数据点的个数，最后再对结果进行开方。
标准差的数值越大，代表数据的离散程度越高，反之则越低。
而标准误则是用来衡量样本均值与总体均值之间的偏差的一种统计量。
标准误的计算公式是将标准差除以样本量的平方根。
标准误的数值越小，代表样本均值与总体均值之间的偏差越小，反之则越大。
可以看出，标准差和标准误之间存在着一定的联系。
首先，它们都是用来衡量数据的离散程度的指标，只是标准差是对一组数据的离散程度进行测量，而标准误则是对样本均值与总体均值之间的偏差进行测量。
其次，标准误的计算中包含了标准差，因此在一定程度上可以说标准误是标准差的一种推广。
在实际应用中，标准差和标准误都具有重要的意义。
标准差可以帮助我们了解一组数据的分散程度，从而判断数据的稳定性和可靠性。
而标准误则可以帮助我们评估样本均值与总体均值之间的偏差，从而判断样本数据对总体数据的代表性和可靠性。
在进行数据分析和统计推断时，我们经常会用到标准差和标准误。
比如在进行假设检验时，我们可以利用标准误来计算置信区间，从而对总体均值进行估计。
而在进行抽样调查时，我们也可以利用标准差和标准误来评估样本数据的可靠性和代表性。
总的来说，标准差和标准误在统计学中都具有重要的作用，它们都是用来衡量数据的离散程度和可靠性的指标。
虽然它们在计算方法和应用场景上有所不同，但它们之间又存在着一定的联系。
因此，在进行数据分析和统计推断时，我们需要同时考虑到标准差和标准误，从而更准确地评估数据的特征和可靠性。
医学统计学简答题
医学统计学简答题1.简述标准差、标准误得区别与联系？区别:(１)含义不同:标准差S表示观察值得变异程度,描述个体变量值(ｘ)之间得变异度大小,S越大,变量值(ｘ)越分散;反之变量值越集中,均数得代表性越强、标准误。
.估计均数得抽样误差得大小,就是描述样本均数之间得变异度大小,标准误越大,样本均数与总体均数间差异越大,抽样误差越大;反之,样本均数越接近总体均数,抽样误差越小。
（2）与ｎ得关系不同: ｎ增大时,S趋于σ(恒定),标准误减少并趋于0(不存在抽样误差)。
(3)用途不同:标准差表示x得变异度大小、计算变异系数、确定医学参考值范围、计算标准误等,标准误用于估计总体均数可信区间与假设检验。
联系:二者均为变异度指标,样本均数得标准差即为标准误,标准差与标准误成正比。
2.简述假设检验得基本步骤。
1.建立假设,确定检验水准。
2.选择适当得假设检验方法,计算相应得检验统计量、3、确定P值,下结论3.正态分布得特点与应用:特点: １、集中性:正态曲线得高峰位于正中央,即均数所在得位置;2、对称性:正态分布曲线位于直角坐标系上方,以x=u为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交;３、均匀变动性:正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降;4、正态分布有两个参数,即均数μ与标准差σ,可记作N(μ,σ):均数μ决定正态曲线得中心位置;标准差σ决定正态曲线得陡峭或扁平程度、σ越小,曲线越陡峭;σ越大,曲线越扁平;5、u变换:为了便于描述与应用,常将正态变量作数据转换;应用: 1。
估计医学参考值范围２、质量控制３。
正态分布就是许多统计方法得理论基础4.简述参考值范围与均数得可信区间得区别与联系可信区间与参考值范围得意义、计算公式与用途均不同、１。
从意义来瞧95％参考值范围就是指同质总体内包括95％个体值得估计范围,而总体均数95%可信区间就是指95%可信度估计得总体均数得所在范围2、从计算公式瞧若指标服从正态分布,95％参考值范围得公式就是:±1.96s。
标准差和标准误是什么意思
标准差和标准误是什么意思标准差和标准误是统计学中两个重要的概念，它们在数据分析和推断中起着至关重要的作用。
在进行数据分析和统计推断时，我们经常会遇到这两个概念，因此了解它们的含义和区别对于正确理解数据的变异性和推断的准确性至关重要。
首先，让我们来了解一下标准差的概念。
标准差是衡量一组数据的离散程度或变异程度的统计量。
它衡量的是每个数据点与平均值的偏离程度，也就是数据集合中数据点的分散程度。
标准差越大，代表数据点相对平均值的偏离程度越大，数据的变异程度也就越大；反之，标准差越小，代表数据点相对平均值的偏离程度越小，数据的变异程度也就越小。
标准差的计算公式如下：\[ \sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i \bar{x})^2}{n}} \]其中，\( \sigma \) 代表标准差，\( x_i \) 代表每个数据点，\( \bar{x} \) 代表数据的平均值，\( n \) 代表数据点的个数。
通过计算每个数据点与平均值的偏离程度的平方和的平均值再开方，就可以得到标准差。
接下来，我们来了解一下标准误的概念。
标准误是用来衡量样本均值与总体均值之间的差异的统计量。
在统计推断中，我们通常使用样本数据来估计总体参数，而标准误则是用来衡量这种估计的准确性。
标准误的计算公式如下：\[ SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \]其中，\( SE \) 代表标准误，\( \sigma \) 代表总体标准差，\( n \) 代表样本容量。
可以看出，标准误与样本容量呈反比，样本容量越大，标准误越小，估计的准确性也就越高。
总结来说，标准差是用来衡量数据的离散程度或变异程度的统计量，而标准误是用来衡量样本均值与总体均值之间差异的统计量。
它们分别在描述数据的变异性和进行统计推断中起着重要的作用。
在实际应用中，我们可以根据数据的特点和研究的目的来选择使用标准差还是标准误。
卫生统计学总结
卫生统计学总结王玉林石河子大学医学院预防医学系（一）简答题一.方差分析的基本思想是什么？方差分析的基本思想就是把全部观察值间的变异（总变异）按设计和需要分解成两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较，以判断各部分的变异是否具有统计学意义，总自由度也分解成相应的几个部分，再做分析。
分解的每一部分代表不同的含义，其中至少有一部分代表各均数间的变异情况，另一部分代表误差。
二.标准差和标准误的区别与联系？标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。
1.区别：①概念不同：标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同：标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。
标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。
③它们与样本含量的关系不同：当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
2.联系：标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
三.假设检验的原理是什么？假设检验：统计学中的一种推论过程，通过样本统计量得出的差异作为一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异。
假设检验的实质是对可置信性的评价，是对一个不确定问题的决策过程，其结果在一定概率上正确的，而不是全部。
1.两类假设对于任何一种研究而言，其结果无外乎有两种可能,即是否符合我们预期。
一般来说证伪一件事情比证实一件事容易，在行为科学的研究中，由于我们无法了解总体中除样本以外的个体情况，因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证明备择假设。
备则假设：因变量的变化、差异确实是由于自变量的作用往往是我们对研究结果的预期，用H1表示。
虚无假设：实际上什么也没有发生，我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在观察到的差异只是随机误差在起作用，用H0表示。
2.小概率原理小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的至于什么就算小概率事件，那就是我们在计算前明确的决策标准，也就是显著性水平α。
标准误和标准差的联系
标准误和标准差的联系
首先，让我们来了解一下标准误和标准差的定义。
标准差是一组数据的离散程
度的度量，它衡量的是每个数据点与平均值的偏离程度，标准差越大，数据的离散程度越大。
而标准误是样本均值与总体均值之间的差异的度量，它衡量的是样本均值的稳定性，标准误越小，样本均值与总体均值的差异越小。
标准误和标准差之间的联系在于它们都是用来衡量数据的稳定性和离散程度的。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度，而标准误是用来衡量样本均值的稳定性。
在实际应用中，标准误和标准差经常一起使用，特别是在进行假设检验和置信区间估计时。
在统计学中，我们经常需要对数据进行推断，比如对总体均值的估计。
这时候，我们通常会使用样本均值来估计总体均值，并计算标准误来衡量样本均值的稳定性。
而在进行假设检验时，我们也会使用标准差来计算检验统计量，从而判断总体均值是否满足我们的假设。
此外，标准误和标准差还可以帮助我们进行数据的比较和分析。
比如在医学研
究中，我们经常需要比较不同药物的疗效，这时候就可以使用标准误和标准差来衡量不同药物的效果稳定性和离散程度。
总的来说，标准误和标准差在统计学中都扮演着重要的角色，它们都是用来衡
量数据的稳定性和离散程度的。
虽然它们有着不同的计算方法和解释方式，但是在实际应用中经常是一起使用的。
希望本文能帮助读者更好地理解标准误和标准差的联系，以及它们在统计学中的应用。
标准差 标准误差
标准差标准误差标准差与标准误差是统计学中常用的两个概念，它们都是用来衡量数据的离散程度和数据估计值的精确程度的。
虽然它们的名字相似，但其含义和用途却有所不同。
在本文中，我们将详细介绍标准差和标准误差的定义、计算方法以及实际应用。
首先，让我们来了解一下标准差。
标准差是用来衡量一组数据的离散程度或者波动程度的统计量。
它的计算方法是先求出每个数据与平均值的差，然后将这些差的平方求和，最后再除以数据的个数，然后再开平方。
标准差越大，代表数据的分散程度越大，反之亦然。
在实际应用中，标准差经常被用来衡量一组数据的稳定性和可靠性，例如股票的波动率、产品质量的稳定性等。
与标准差相似的是标准误差。
标准误差是用来衡量一个统计量的抽样分布的离散程度的统计量。
它的计算方法是将标准差除以样本量的平方根。
标准误差越小，代表样本均值的估计值越精确，反之亦然。
在实际应用中，标准误差经常被用来估计样本均值的置信区间、进行假设检验等。
在实际应用中，标准差和标准误差经常被用来对数据进行分析和比较。
例如，假设我们要比较两组数据的差异，我们可以先计算它们的标准差，然后再计算它们的标准误差，最后再比较它们的大小，从而得出结论。
又如，假设我们要对一个样本均值进行估计，我们可以先计算它的标准差，然后再计算它的标准误差，从而得出一个置信区间。
总之，标准差和标准误差是统计学中常用的两个概念，它们都是用来衡量数据的离散程度和数据估计值的精确程度的。
虽然它们的名字相似，但其含义和用途却有所不同。
在实际应用中，我们可以根据具体的情况选择使用标准差还是标准误差，以便更好地分析和比较数据。
希望本文能够帮助大家更好地理解标准差和标准误差的概念和应用。
标准差和标准误的区别与联系
标准差和标准误的区别与联系 ⼩伙伴们知道什么是标准差与标准误吗?这两者有何关系?有何区别?下⾯就跟着店铺⼀起来看看吧。
标准差与标准误关系与区别 在⽇常的统计分析中，标准差和标准误是⼀对⼗分重要的统计量，两者有区别也有联系。
但是很多⼈却没有弄清其中的差异，经常性地进⾏⼀些错误的使⽤。
对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表⽰数据的离散程度，标准误表⽰抽样误差的⼤⼩。
这样的解释可能对于许多⼈来说等于没有解释。
其实这两者的区别可以采⽤数据分布表达⽅式描述如下：如果样本服从均值为µ，标准差为δ的正态分布，即X～N(µ, δ2),那么样本均值服从均值为0，标准差为δ2/n的正态分布，即?～ N(µ,δ2/n)。
这⾥δ为标准差，δ/n1/2为标准误。
明⽩了吧，⽤统计学的⽅法解释起来就是这么简单。
可是，实际使⽤中总体参数往往未知，多数情况下⽤样本统计量来表⽰。
那么，关于这两者的区别可以这样表述：标准差是样本数据⽅差的平⽅根，它衡量的是样本数据的离散程度;标准误是样本均值的标准差，衡量的是样本均值的离散程度。
⽽在实际的抽样中，习惯⽤样本均值来推断总体均值，那么样本均值的离散程度(标准误)越⼤，抽样误差就越⼤。
所以⽤标准误来衡量抽样误差的⼤⼩。
在此举⼀个例⼦。
⽐如，某学校共有500名学⽣，现在要通过抽取样本量为30的⼀个样本，来推断学⽣的数学成绩。
这时可以依据抽取的样本信息，计算出样本的均值与标准差。
如果我们抽取的不是⼀个样本，⽽是10个样本，每个样本30⼈，那么每个样本都可以计算出均值，这样就会有10个均值。
也就是形成了⼀个10个数字的数列，然后计算这10个数字的标准差，此时的标准差就是标准误。
但是，在实际抽样中我们不可能抽取10个样本。
所以，标准误就由样本标准差除以样本量来表⽰。
当然，这样的结论也不是随⼼所欲，⽽是经过了统计学家的严密证明的。
在实际的应⽤中，标准差主要有两点作⽤，⼀是⽤来对样本进⾏标准化处理，即样本观察值减去样本均值，然后除以标准差，这样就变成了标准正态分布;⽽是通过标准差来确定异常值，常⽤的⽅法就是样本均值加减n倍的标准差。
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1、计量资料的标准差和标准误有何区别与联系标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。
区别: ①概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。
标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。
③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时，标准误与标准差成正比。
2、二项分布、Poission分布的应用条件二项分布的应用条件:医学领域有许多二分类记数资料都符合二项分布(传染病和遗传病除外)，但应用时仍应注意考察是否满足以下应用条件：(1) 每次实验只有两类对立的结果；(2) n次事件相互独立；(3) 每次实验某类结果的发生的概率是一个常数。
Poisson分布的应用条件:医学领域中有很多稀有疾病(如肿瘤,交通事故等）资料都符合Poisson分布，但应用中仍应注意要满足以下条件：（1) 两类结果要相互对立；（2) n次试验相互独立；（3) n应很大, P应很小。
3、极差、四分位数间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？答：这四个指标的相同点在于均用于描述计量资料的离散程度。
其不同点为：极差可用于各种分布的资料，一般常用于描述单峰对称分布小样本资料的变异程度，或用于初步了解资料的变异程度。
若样本含量相差较大，不宜用极差来比较资料的离散程度。
四分位数间距适用于描述偏态分布资料、两端无确切值或分布不明确资料的离散程度。
标准差常用于描述对称分布，特别是正态分布或近似正态分布资料的离散程度。
变异系数适用于比较计量单位不同或均数相差悬殊的几组资料的离散程度。
4.中位数、均数、几何均数的适用条件有何异同。
（1）均数适用于描述对称分布，特别是正态分布的数值变量资料的平均水平；（2）几何均数适用于描述原始数据呈偏态分布，但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的数值变量资料的平均水平；（3）中位数适用于描述呈明显偏态分布（正偏态或负偏态），或分布情况不明，或分布的末端有不确切数值的数值变量资料的平均水平。
5.第一类错误与第二类错误的区别与联系。
当假设检验拒绝了实际上成立的零假设时，所犯的错误称为第一类错误，其概率用α表示。
当假设检验接受实际上不成立的零假设时，所犯的错误称为第二类错误，其概率用β表示。
当样本含量一定时，α愈大，β愈小，反之，α愈小，β愈大。
1－β称为检验效能或把握度，其意义是两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。
6.运用相对数时要注意哪些问题？应用相对数时应注意以下几个事项（1）计算率和构成比时观察单位不宜过小；（2）注意正确区分构成比和率，不能以比代率；（3）对率和构成比进行比较时，应注意资料的可比性；（4）当比较两个总率时，若其内部构成不同，需要进行率的标准化；（5）两样本率比较时应进行假设检验。
7.方差分析后进行两两比较能否用t检验？为什么？t检验仅用在单因素两水平设计（包括配对设计和成组设计）和单组设计（给出一组数据和一个标准值的资料）的定量资料的均值检验场合；而方差分析用在单因素k水平设计（k≥3）和多因素设计的定量资料的均值检验场合。
方差分析有十几种，不同的方差分析取决于不同的设计类型。
t检验进行两两比较其一，将多因素各水平的不同组合、简单地看作单因素的多个水平（即视为单因素水平），混淆了因素与水平之间的区别，从而错误地确定了实验设计类型；其二，分析资料时，常错误用单因素多水平设计或仍采用多次t检验进行两两比较。
误用这两种方法的后果是，不仅无法分析因素之间的交互作用的大小，而且，由于所选用的数学模型与设计不匹配，易得出错误的结论。
8.均数的参考值范围与可信区间的区别？(1)意义不同: 参考值范围是指同质总体中包括一定数量(如95%或99%) 个体值的估计范围。
可信区间是指按一定的可信度来估计总体参数所在范围。
(2)计算方法不同: 参考值范围用计算。
可信区间用或计算,前者用标准差，后者用标准误。
10.参数检验与非参数检验的区别何在？各有何优缺点？（1）区别：参数检验：以已知分布（如正态分布）为假定条件，对总体参数进行估计或检验。
非参数检验：不依赖总体分布的具体形式，检验分布位置是否相同。
（2）优缺点：参数检验：优点是符合条件时，检验效能高。
缺点是对资料要求严格，如等级资料、分布不明或末端有不明确数据的资料不能用参数检验，要求资料的分布类型已知且总体方差相等。
非参数检验：优点是应用范围广、简便；缺点是对于符合参数统计的资料，如果用非参数统计会造成资料信息的丢失，致使检验效能下降，犯第二类错误的概率增大。
故符合参数统计条件的资料，要首先选用参数统计的方法。
当参数统计的应用条件得不到满足时，应选用非参数统计。
11.对于同一资料，又出自同一研究目的，用参数检验和非参数检验所得结果不一致时，应以何种结果为准。
当资料满足参数检验方法的条件时，应使用参数检验方法，当资料不满足参数检验方法的条件时，必须采用非参数检验方法。
12、常见的统计图有哪些？如何根据资料的性质选用适当的统计图？常用的统计图及适用条件是: ①条图，适用于相互独立的资料，以表示其指标大小；②百分条图及远圆图，适用于构成比资料，反映各组成部分的大小；③普通线图: 适用于连续性资料，反映事物在时间上的发展变化的趋势，或某现象随另一现象变迁的情况。
④半对数线图，适用于连续性资料，反映事物发展速度(相对比)。
⑤直方图: 适用于连续性变量资料，反映连续变量的频数分布。
⑥散点图: 适用于成对数据，反映散点分布的趋势。
13.简述方差分析的基本思想。
方差分析的基本思想是: 根据研究资料设计的类型及研究目的，把全部观察值总变异分解为两个或多个组成部分，其总自由度也分解为相应的几个部分。
例如完全随机设计的方差分析，可把总变异分解为组间变异和组内变异，即SS总＝SS组内＋SS组间，总的自由度也分解为相应的两部分，即ν总=ν组内＋ν组间。
离均差平方和除以自由度得均方MS，组间均方(MS组间)与误差均方(MS误差)之比为F值；如果各组处理的效应一样，则组间均方等于组内均方，即F＝1；但由于抽样误差，F值不正好等于1，而是接近1；如果F值较大，远离1，说明组间均方大于误差均方，反映各处理组的效应不一样，即各组均数差别有意义，至于F值多大才能认为差别有意义，可查F 界值表(方差分析用)来确定。
14. 极差、四分位数间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？答：这四个指标的相同点在于均用于描述计量资料的离散程度。
其不同点为：极差可用于各种分布的资料，一般常用于描述单峰对称分布小样本资料的变异程度，或用于初步了解资料的变异程度。
若样本含量相差较大，不宜用极差来比较资料的离散程度。
四分位数间距适用于描述偏态分布资料、两端无确切值或分布不明确资料的离散程度。
标准差常用于描述对称分布，特别是正态分布或近似正态分布资料的离散程度。
变异系数适用于比较计量单位不同或均数相差悬殊的几组资料的离散程度。
名词解释1.总体与样本：总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
更确切地说，它是根据研究目的确定的同质观察单位某种变量值的集合。
样本：由总体中随机抽取部分观察单位的变量值组成。
样本是总体中有代表性的一部分。
2.中位数：将数据排序后，位置在最中间的数值。
即将数据分成两部分，一部分大于该数值，一部分小于该数值。
中位数的位置：当样本数为奇数时，中位数=第(N+1)/2个数据 ; 当样本数为偶数时，中位数为第N/2个数据与第N/2+1个数据的算术平均值。
3、计量资料：又称数值变量,指用定量的方法测定某观察对象的某项特征,并以数值表示大小,所得资料,称为计量资料4、计数资料：又称为定性资料或无序分类变量资料，也称名义变量资料，是将观察单位按某种属性或类别分组计数，分别汇总各组观察单位数后而得到的资料，其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。
5、等级资料：指有一定级别的数据,如临床疗效分为治愈、显效、好转、无效,临床检验结果分为-、+、++、+++,疼痛等症状的严重程度分为0(无疼痛)、1(轻度)、2(中度)、3(重度)等,等级资料又称为半定量资料。
6.变异系数：标准差与平均数的比值称为变异系数，又称“标准差率”，记为C.V。
变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。
是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。
当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。
如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。
7、抽样误差：抽样方法本身所引起的误差。
当由总体中随机地抽取样本时，哪个样本被抽到是随机的，由所抽到的样本得到的样本指标x与总体指标μ之间偏差，称为实际抽样误差。
8、第一类错误与第二类错误：Ⅰ型错误又称第一类错误：拒绝了实际上成立的，为“弃真”的错误，其概率通常用表示。
可取单尾也可取双尾，假设检验时研究者可以根据需要确定值大小，一般规定＝0.05或＝0.01，其意义为：假设检验中如果拒绝时，发生Ⅰ型错误的概率为5％或1％，即100次拒绝的结论中，平均有5次或1次是错误的。
Ⅱ型错误又称第二类错误：不拒绝实际上不成立的，为“存伪”的错误，其概率通常用表示。
只取单尾，假设检验时值一般不知道，在一定情况下可以测算出，如已知两总体的差值（如）、样本含量和检验水准。
当假设检验拒绝了实际上成立的零假设时，所犯的错误称为第一类错误，其概率用α表示。
当假设检验接受实际上不成立的零假设时，所犯的错误称为第二类错误，其概率用β表示。
当样本含量一定时，α愈大，β愈小，反之，α愈小，β愈大。
1－β称为检验效能或把握度，其意义是两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力9、统计表与统计图：统计表和统计图是统计描述的重要方法。
医学科学研究资料经过整理和计算各种统计指标后，所得结果除了用适当的文字说明外，常将统计资料及其指标以表格列出（称为统计表），或将统计资料形象化，利用点的位置、线断的升降、直条的长短或面积的大小等形式直观表示事物间的数量关系（称为统计图，）。
统计表与统计图可以代替冗长的文字叙述，表达清楚，对比鲜明。
10、相关系数：相关系数是变量之间相关程度的指标。
样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。
|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；|r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低。
11、决定系数：表依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.R2=.相关系数的平方即为决定系数。