office SD與SE的關係,以及異常值

2022-09-06 08:18:09 字數 698 閱讀 4572

很多剛進入實驗室的同學對實驗資料的標準差(sd)與標準誤(se)的含義搞不清,不知道自己的資料報告到底該用sd還是se。這裡對這兩個概念進行一些介紹。

標準差(sd)強調raw data的variation,而標準誤(se)強調平均數的可信程度。例如在毒理學實驗中,可能少數個體出現不良反應也很重要,需要給予關注,因此這時sd比se更重要。而在一般的生物實驗中,如果我們主要關心的不是少數樣本的特殊反應(即個別情況),我們主要關心的是整個群體對的平均狀況,需要了解整體資料的可信度時,se比sd更重要。sd強調raw data的variation,不隨n變化,而se強調的是平均數的可信程度。se反比於n的平方根。n越大,se越小,對應的平均數越可信。

標準誤=標準差/√n n是樣本量。公式意思是:標準誤等於標準差除以樣本量的平方根。

簡單的說,sd描述的是sample的離散程度的。se描述的是精確度,也就是說從sample裡你所得到的這個引數(一般是平均值)和真正的population的差別大小。

也可以參考:和

異常值outlier:一組測定值中與平均值的偏差超過兩倍標準差的測定值 [1] 。與平均值的偏差超過三倍標準差的測定值,稱為高度異常的異常值。在處理資料時,應剔除高度異常的異常值。異常值是否剔除,視具體情況而定。在統計檢驗時,指定為檢出異常值的顯著性水平α=0.05,稱為檢出水平;指定為檢出高度異常的異常值的顯著性水平α=0.01,稱為捨棄水平,又稱剔除水平(reject level)。

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