误差棒 标准差 标准误差

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1、标准差(StandardDeviation)和标准误差(StandardError)本文摘自StreinerDL.Maintainingstandards:differencesbetweenthestandarddeviationandstandarderror,andwhentouseeach.CanJPsychiatry1996;41:498–502. 标准差(StandardDeviation)标准差，缩写为S.D.,SD,或者s(就是为了把人给弄晕？)，是描述数据点在均值（mean）周围聚集程度的指标。如果把单个数据点称为“Xi,”因此“X1”是第一个值，“X2”是第二个

2、值，以此类推。均值称为“M”。初看上去Σ(Xi-M)就可以作为描述数据点散布情况的指标，也就是把每个Xi与M的偏差求和。换句话讲，是（单个数据点—数据点的平均）的总和。看上去挺有逻辑性的，但是它有两个缺点。第一个困难是：上述定义的结果永远是0。根据定义，高出均值的和永远等于低于均值的和，因此它们相互抵消。可以取差值的绝对值来解决（也就是说，忽略负值的符号），但是由于各种神秘兮兮的原因，统计学家不喜欢绝对值。另外一个剔除负号的方法是取平方，因为任何数的平方肯定是正的。所以，我们就有Σ(Xi-M)2。另外一个问题是当我们增加数据点后此等式的结果会随之增大。比如我们手头有25个值的样本，

3、根据前面公式计算出SD是10。如果再加25个一模一样的样本，直觉上50个大样本的数据点分布情况应该不变。但是我们的公式会产生更大的SD值。好在我们可以通过除以数据点数量N来弥补这个漏洞。所以等式就变成Σ(Xi-M)2/N.根据墨菲定律，我们解决了两个问题，就会随之产生两个新问题。第一个问题（或者我们应该称为第三个问题，这样能与前面的相衔接）是用平方表达偏差。假设我们测量自闭症儿童的IQ。也许会发现IQ均值是75,散布程度是100个IQ点平方。这IQ点平方又是什么东西？不过这容易处理：用结果的平方根替代，这样结果就与原来的测量单位一致。所以上面的例子中的散布程度就是10个IQ点，变得

4、更加容易理解。最后一个问题是目前的公式是一个有偏估计，也就是说，结果总是高于或者低于真实的值。解释稍微有点复杂，先要绕个弯。在多数情况下，我们做研究的时候，更感兴趣样本来自的总体（population）。比如，我们探查有年轻男性精神分裂症患者的家庭中的外现情绪（expressedemotion，EE)水平时，我们的兴趣点是所有满足此条件的家庭（总体），而不单单是哪些受研究的家庭。我们的工作便是从样本中估计出总体的均值（mean）和SD。因为研究使用的只是样本，所以这些估计会与总体的值未知程度的偏差。理想情况下，计算SD的时候我们应当知道每个家庭的分值(score)偏离总体均值的程度

5、，但是我们手头只有样本的均值。根据定义，分值样本偏离样本均值的程度要小于偏离其他值，因此使用样本均值减去分值得到的结果总是比用总体均值（还不知道）减去分值要小，公式产生的结果也就偏小（当然N很大的时候，这个偏差就可以忽略）。为了纠正这个问题，我们会用N-1除，而不是N。总之，最后我们得到了修正的标准差的（估计）公式（称为样本标准差）：顺带一下，不要直接使用此公式计算SD，会产生很多舍入误差(roundingerror)。统计学书一般会提供另外一个等同的公式，能获得更加精确的值。现在我们完成了所有推导工作，这意味着什么呢？假设数据是正态分布的，一旦知道了均值和SD，我们便知道了分值分

6、布的所有情况。对于任一个正态分布，大概2/3（精确的是68.2%）的分值会落在均值-1SD和均值+1SD之间，95.4%的在均值-2SD和均值+2SD之间。比如，大部分研究生或者职业院校的入学考试（GRE,MCAT,LSAT和其他折磨人的手段）的分数分布（正态）就设计成均值500，SD100。这意味68%的人得分在400到600之间，略超过95%的人在300到700之间。使用正态曲线的概率表，我们就能准确指出低于或者高于某个分数的比例是多少。相反的，如果我们想让5%的人淘汰掉，如果知道当年测试的均值和SD，依靠概率表，我们就能准确划出最低分数线。总结一下，SD告诉我们分值围绕均值的

7、分布情况。现在我们转向标准误差（standarderror）。标准误差(StandardError)前面我提到过大部分研究的目的是估计某个总体(population)的参数，比如均值和SD（标准方差）。一旦有了估计值，另外一个问题随之而来：这个估计的精确程度如何？这问题看上去无解。我们实际上不知道确切的总体参数值，所以怎么能评价估计值的接近程度呢？挺符合逻辑的推理。但是以前的统计学家们没有被吓倒，我们也不会。我们可以求助于概率：（问题转化成）真实总体均值处于某个范围内