1楼：匿名用户
产生100个均值为0标准差为1的正态分布随机数：rnorm(100, mean = 0, sd = 1) 指数分布数 dnorm(x, mean = 5, sd = 1, log = true)
mean ± s.e.m.和 mean ± sd有什么区别
2楼：最爱优优
一、含义不同
mean表示都是平均数。
sem是standard error of mean是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性。
sd全称standard deviation标准差，又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。
二、用法不同
sem计估计值的准确性无法度量，但可以用统计方法来测量。
测试的误差**包括系统误差和采样误差，这些误差很容易克服，采样误差是由许多无法控制的内部和外部因素引起的，这些因素都是偶然的，即使在测试中非常小心也很难消除，但可以通过增加重复次数来减少。
小样本（n≤30）取平均值±标准差，大样本（n>30）取平均值±标准差。
三、类型不同
标准差是方差的算术平方根。标准差可以反映数据集的离散程度。如果平均值相同，则标准差可能不相同。
标准误差是用样品的标准偏差除以样品容量的平方根来计算的，标准误差受样本量影响较大，样本量越大，标准误差越小，抽样误差越小，说明样本能够更好地代表种群。
3楼：大野瘦子
一、意思不同
mean都是平均数。
sd全称standard deviation标准差，又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。
sem是standard error of mean是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性。
二、用法不同
sem计估计值的准确性无法度量，但利用统计学方法可以度量精确性。试验的误差**有系统误差和抽样误差，系统误差易于克服，抽样误差由许多无法控制的内因和外因，带有偶然性，在试验中即使十分小心也难以消除，但可以通过增加重复数来来降低。
对于重复数少的小样本（n≤30）用mean ± s.e.m.，重复数多的大样本（n＞30）用 mean ± sd。
三、类型不同
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。
标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。标准误更大的是受到样本容量的影响。样本容量越大，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总体。
在统计学里这个符号±是什么意思？ 比如 mean±sd 5.50±1.22
4楼：
mean是平均值，sd是标准差
举个简单的例子：有一堆木棍，木棍长度的平均值是5.50m，但是各条木棍长短存在差异，那么1.
22就表示这种差别，可能比5.50长1.22，也可以5.
50少1.22，“±”就表示可多可少的意思。
5楼：匿名用户
加减的意思，5.5+1.22=6.72
5.5-1。22=4.28
表示在4.28和6.72这个范围之间
6楼：空有梅花瘦
mean指的是平均值，sd指的是标准差，范围（5.50-1.22，5.50+1.22）
统计样本时m±sd是什么意思？
7楼：匿名用户
m：mean是平均数；sd：standard deviation标准差；p：概率，在spss的统计图表里中，sig对应的值就是p值。
结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。
如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。
（这并不是说如果变量间存在关联，可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
扩展资料
均值的计算在处理实验数据或采样数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，多数作者会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法是不严谨的。
在数理统计学中，作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等。这不能由研究者根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。
反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其总体的数学期望就是其算术平均值。
此时，可用样本的算术平均值描述随机变量的大小特征。如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。
在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布，则可用几何平均值描述该随机变量总体的大小。此时，就可以计算变量的几何平均值。
如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。退而求其次，此时可用中位数来描述变量的大小特征。
8楼：喵喵喵
1、m：mean就是平均数。
平均数，统计学术语，是表示一组
数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。
解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中，平均数（均值）和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。
2、sd：standard deviation标准差。
标准差（standard deviation） ，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，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。
平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
3、p：概率，在spss的统计图表里中，sig对应的值就是p值。
p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。
p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。
然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。
扩展资料
统计量的性质以及使用某一统计量作推断的优良性，取决于其分布。所以抽样分布的研究是数理统计中的重要课题。
寻找统计量的精确的抽样分布，属于所谓的小样本理论（见大样本统计）的范围，但是只在总体分布为正态时取得比较系统的结果。对一维正态总体，有三个重要的抽样分布，即ⅹ分布、t分布和f分布。
9楼：匿名用户
代表均值±标准差，可以使用网页版spssau直接输出标准格式的分析结果。
t检验结果-spssau
10楼：章鱼公考
mean+_standard deviation也就是平均数正负标准差，p是概率，在spss的统计图表里中，sig对应的值就是p值。后面的百分比？这个应该是spss数据采集或输出得到的。
mean±sem，mean±sd，mean±se有何区别，都是可使用的吗
11楼：海边闲散人
mean 这里指平均数。
sd指"标准差" ，英文全称standard deviation， 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。sd 可以反映数据的波动情况。
se指“标准误”或者“标准误差”，英文全称standard error），标准误差一般用来判定该组测量数据的可靠性，在数学上它的值等于测量值误差的平方和的平均值的平方根。se可以用于评价数据的精度，也就是数据可靠性，se和sd成正比关系。
sem英文全称是standard error of the mean，等同于se。
平均绝对误差、标准偏差和平均值的标准偏差都有什么区别？