1樓：海邊閒散人
mean 這裡指平均數。
sd指"標準差" ，英文全稱standard deviation， 標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個資料集的離散程度。sd 可以反映資料的波動情況。
se指「標準誤」或者「標準誤差」，英文全稱standard error），標準誤差一般用來判定該組測量資料的可靠性，在數學上它的值等於測量值誤差的平方和的平均值的平方根。se可以用於評價資料的精度，也就是資料可靠性，se和sd成正比關係。
sem英文全稱是standard error of the mean，等同於se。
平均值±標準偏差（mean±sd），顯著性如何判斷
2樓：匿名使用者
產生100個均值為0標準差為1的正態分佈隨機數：rnorm(100, mean = 0, sd = 1) 指數分佈數 dnorm(x, mean = 5, sd = 1, log = true)
在統計學裡這個符號±是什麼意思？ 比如 mean±sd 5.50±1.22
3樓：
mean是平均值，sd是標準差
舉個簡單的例子：有一堆木棍，木棍長度的平均值是5.50m，但是各條木棍長短存在差異，那麼1.
22就表示這種差別，可能比5.50長1.22，也可以5.
50少1.22，「±」就表示可多可少的意思。
4樓：匿名使用者
加減的意思，5.5+1.22=6.72
5.5-1。22=4.28
表示在4.28和6.72這個範圍之間
5樓：空有梅花瘦
mean指的是平均值，sd指的是標準差，範圍（5.50-1.22，5.50+1.22）
統計樣本時m±sd是什麼意思？
6樓：匿名使用者
m：mean是平均數；sd：standard deviation標準差；p：概率，在spss的統計圖表裡中，sig對應的值就是p值。
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。
如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。
（這並不是說如果變數間存在關聯，可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
擴充套件資料
均值的計算在處理實驗資料或取樣資料時，經常會遇到對相同取樣或相同實驗條件下同一隨機變數的多個不同取值進行統計處理的問題。此時，多數作者會不假思索地直接給出算術平均值和標準差。顯然，這種做法是不嚴謹的。
在數理統計學中，作為描述隨機變數總體大小特徵的統計量有算術平均值、幾何平均值和中位數等。這不能由研究者根據主觀意願隨意確定，而要根據隨機變數的分佈特徵確定。
反映隨機變數總體大小特徵的統計量是數學期望，而在隨機變數的分佈服從正態分佈時，其總體的數學期望就是其算術平均值。
此時，可用樣本的算術平均值描述隨機變數的大小特徵。如果所研究的隨機變數不服從正態分佈，則算術平均值不能準確反映該變數的大小特徵。
在這種情況下，可通過假設檢驗來判斷隨機變數是否服從對數正態分佈。如果服從對數正態分佈，則可用幾何平均值描述該隨機變數總體的大小。此時，就可以計算變數的幾何平均值。
如果隨機變數既不服從正態分佈也不服從對數正態分佈，則按現有的數理統計學知識，尚無合適的統計量描述該變數的大小特徵。退而求其次，此時可用中位數來描述變數的大小特徵。
7樓：喵喵喵
1、m：mean就是平均數。
平均數，統計學術語，是表示一組
資料集中趨勢的量數，是指在一組資料中所有資料之和再除以這組資料的個數。它是反映資料集中趨勢的一項指標。
解答平均數應用題的關鍵在於確定「總數量」以及和總數量對應的總份數。在統計工作中，平均數（均值）和標準差是描述資料資料集中趨勢和離散程度的兩個最重要的測度值。
2、sd：standard deviation標準差。
標準差（standard deviation） ，中文環境中又常稱均方差，是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個資料集的離散程度。
平均數相同的兩組資料，標準差未必相同。
3、p：概率，在spss的統計圖表裡中，sig對應的值就是p值。
p值是指在一個概率模型中，統計摘要（如兩組樣本均值差）與實際觀測資料相同，或甚至更大這一事件發生的概率。換言之，是檢驗假設零假設成立或表現更嚴重的可能性。
p值若與選定顯著性水平（0.05或0.01）相比更小，則零假設會被否定而不可接受。
然而這並不直接表明原假設正確。p值是一個服從正態分佈的隨機變數，在實際使用中因樣本等各種因素存在不確定性。產生的結果可能會帶來爭議。
擴充套件資料
統計量的性質以及使用某一統計量作推斷的優良性，取決於其分佈。所以抽樣分佈的研究是數理統計中的重要課題。
尋找統計量的精確的抽樣分佈，屬於所謂的小樣本理論（見大樣本統計）的範圍，但是隻在總體分佈為正態時取得比較系統的結果。對一維正態總體，有三個重要的抽樣分佈，即ⅹ分佈、t分佈和f分佈。
8樓：匿名使用者
代表均值±標準差，可以使用網頁版spssau直接輸出標準格式的分析結果。
t檢驗結果-spssau
9樓：章魚公考
mean+_standard deviation也就是平均數正負標準差，p是概率，在spss的統計圖表裡中，sig對應的值就是p值。後面的百分比？這個應該是spss資料採集或輸出得到的。
mean ± s.e.m.和 mean ± sd有什麼區別
10樓：最愛優優
一、含義不同
mean表示都是平均數。
sem是standard error of mean是平均數的抽樣誤差，反應平均數的抽樣準確性。
sd全稱standard deviation標準差，又常稱均方差，是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。
二、用法不同
sem計估計值的準確性無法度量，但可以用統計方法來測量。
測試的誤差**包括系統誤差和取樣誤差，這些誤差很容易克服，取樣誤差是由許多無法控制的內部和外部因素引起的，這些因素都是偶然的，即使在測試中非常小心也很難消除，但可以通過增加重複次數來減少。
小樣本（n≤30）取平均值±標準差，大樣本（n>30）取平均值±標準差。
三、型別不同
標準差是方差的算術平方根。標準差可以反映資料集的離散程度。如果平均值相同，則標準差可能不相同。
標準誤差是用樣品的標準偏差除以樣品容量的平方根來計算的，標準誤差受樣本量影響較大，樣本量越大，標準誤差越小，抽樣誤差越小，說明樣本能夠更好地代表種群。
11樓：大野瘦子
一、意思不同
mean都是平均數。
sd全稱standard deviation標準差，又常稱均方差，是離均差平方的算術平均數的平方根，用σ表示。
sem是standard error of mean是平均數的抽樣誤差，反應平均數的抽樣準確性。
二、用法不同
sem計估計值的準確性無法度量，但利用統計學方法可以度量精確性。試驗的誤差**有系統誤差和抽樣誤差，系統誤差易於克服，抽樣誤差由許多無法控制的內因和外因，帶有偶然性，在試驗中即使十分小心也難以消除，但可以通過增加重複數來來降低。
對於重複數少的小樣本（n≤30）用mean ± s.e.m.，重複數多的大樣本（n＞30）用 mean ± sd。
三、型別不同
標準差是方差的算術平方根。標準差能反映一個資料集的離散程度。平均數相同的，標準差未必相同。
標準誤是由樣本的標準差除以樣本容量的開平方來計算的。標準誤更大的是受到樣本容量的影響。樣本容量越大，標準誤越小，那麼抽樣誤差就越小，就表明所抽取的樣本能夠較好地代表總體。
戶籍和學籍有何區別，戶籍和學籍有何區別
戶籍又稱戶口，是指國家主管戶政的行政機關所製作的，用以記載和留存住戶人口的基內本資訊的法律容文書。也是我們每個公民的身份證明。學籍是指一個學生屬於某學校的一種法律上的身份或者資格，登記學生姓名的冊子，專指作為某校學生的資格。公辦學校 小升初公辦學校升學主要以學籍為主，孩子所在小學都被劃分成了不同學區...
brains,head,mind有何區別
表示 頭腦 意思的詞有很多，比如brain,mind,head，你能搞清楚它們的區別嗎？頭腦 有兩層意思，一個是指 硬體 就是我們的腦袋，一個指 軟體 就是指腦袋裡的思想。可以指 硬體 的是head 頭部，外面的殼，可數 brain 腦子，裡面的大腸狀東西，可數，比如 a brain，一個腦子 可以...
本科與專科有何區別，本科與專科有何區別
專科教育與本科教育的區別 培養目標的不同 專科 培養具有某種專業知識和技能的中 高階人才 培養能適應在生產 管理 服務一線和廣大農村工作的技術應用性人才 培養掌握一定理論知識，具有某一專門技能，能從事某一種職業或某一類工作的人才，其知識的講授是以 能用為度 實用為本 本科 培養較紮實地掌握本門學科的...