生物统计里的se和sd有何区别?

生物统计中，SE（标准误）和SD（标准差）都是描述数据离散程度的指标，但用途不同。SD反映单个样本数据的波动大小，SE则反映样本均值估计总体均值的精确度。SD越大，数据越分散；SE越小，样本均值越可靠。

区别

SD（标准差）：衡量一组数据内部个体与均值的偏离程度。比如测量10个人的身高，SD显示这些身高数值的离散范围，数值大说明个体差异明显。计算时基于样本数据本身，不受样本量直接影响。

SE（标准误）：衡量样本均值与总体均值的接近程度。比如用10个人的身高均值估计全体人群的身高，SE越小，说明样本均值越稳定，结果越可靠。SE的计算依赖SD和样本量，样本量越大，SE越小。