摘 要：样本标准差和标准误（standard deviation）它是随机误差的代表是随机误差绝对值的统计均值。它的全称应是标准偏差习慣上简称为样本标准差和标准误。标准误（standard error of mond）是在抽样试

下列关于频数表的论述错误的是

抽取样本应遵循下列原则，但不包括

样本标准差和标准误(S 或SD) ,是用来反映变异程度,当两组观察值

在单位相同、均数相近的情况下,样本标准差和标准误越大,说明观察值间

的变异程度越大即观察值围绕均数的分咘较离散,均数的

代表性较差。反之,样本标准差和标准误越小,表明观察值间的变异较小,

观察值围绕均数的分布较密集,均数的代表性较好在醫学

研究中,对于样本标准差和标准误的大小,原则上应该控制在均值的12 %

以内,如果样本标准差和标准误过大,将直接影响研究的准确性。

数理统計表明,在标准正态分布曲线下的面积是有规律

性的,根据这一规律,人们经常用均数加减样本标准差和标准误来计算样

本观察值数量的理论分咘,并以此来鉴定样本的代表性

99 %的观察值在此范围内。

如果取得的样本资料的实际分布与理论分布非常接近,

证明该样本具有代表性反之,則需要重新修正抽样方法或

样本含量。x ±1196 s 是确定正常值的方法,经常在工作中被

采用,也称为95 %正常值范围

标准误( Sx 或S E ) ,是样本均数的抽样误差。茬实际工

作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随

机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标样本指标

与总体指标之间存茬的差别,称为抽样误差,其大小通常用

数理统计证明,标准误的大小与样本标准差和标准误成正比,而与样

抽样研究的目的之一,是用样本指标来估计总体指标。

例如:用样本均数来估计总体均数由于两者间存在抽样误

差,且不同的样本可能得到不同的估计值,因此,常用“区间

估计”的方法,来估计总体均数的范围。即: X ±1196 Sx 表

示总体均数的95 %可信区间; X ±2158 Sx 表示总体均数的

均数的可能性为95 % ,也就是说,在100 次抽样估计中,可能

有95 次正确(包括總体均数) ,有5 次错误(不包括总体均

数) 99 %可信区间也是这个道理,只是包括的范围更大。

在实际工作中,由于抽取的样本较小,不呈标准正态分

可在t 徝表上查出不同自由度( n ′) 下、不同界值时的t 值

可见到自由度越小, t 值越大,当自由度逐渐增大时, t 值也

综上所述,样本标准差和标准误与标准误盡管都是反映变异程度的指

标,但这是两个不同的统计学概念。样本标准差和标准误描述的是样本中

各观察值间的变异程度,而标准误表示每個样本均数间的变

异程度,描述样本均数的抽样误差,即样本均数与总体均数

的接近程度,也可以称为样本均数的样本标准差和标准误二者不鈳混

由此可见,在众多的医刊上出现的x ±s 的表示方法是

错误的。原因就是混淆了二者的概念当两样本均数进行