: 標準差(standard deviation)跟 標準誤(standard error)的差異在於
: 如果你只是單純的分析一筆資料的離散度
: 那是用標準差
:
: 但如果你是有估計，有真實值與預測值的差異
: 那就是用標準誤
不好意思 最近遇到了這個問題 小弟做的實驗是找n個人來進行受試
所以說我這樣做已經算是取樣了嘛? 因為整個母體是屬於無限母體?
本來以為是用 S.D.來表示我實驗所得到的測試數據的離散程度(畫error bar)
可是相關文獻無獨有偶的全都寫 standard error of the mean(SEM)..
這就讓我困惑了 Google了兩者之間的差異也知道差別
只是不懂為何會是用SEM 有找到有些人說應該是用S.D.而不是SEM
說某種程度上只是因為SEM可以讓數據看起來比較好看而已
我知道SEM的公式是 母體標準差σ/sqrt(n) 可是我並不知道母體的標準差阿?
還是說我應該將我所測的n個人的數據當作是母體呢?
有看到一說是 若只有單一樣本 就用此樣本算樣本標準差 也就是/n-1
再把此樣本標準差當作母體標準差去/sqrt(n) 就當作是預測的SEM?
另外請問 像我這樣的情況在表示S.D.的時候 應該是用樣本標準差還是標準差?
已就是我應該是/n還是/n-1呢?
感謝各位
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