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     拉力机中标准差和标准误在运用中的区别
  
拉力机中标准差和标准误在运用中的区别

  拉力机的标准误是抽样的误差,从一个总体中可以抽取出无数多种样本,每一个样本的数据都是对总体的数据的估计,当前的样本对总体数据的估计,样本均数与总体均数的相对误差。标准误是由样本的标准差除以样本容量的开平方来计算的。样本容量越大,标准误越小,那么抽样误差就越小,就表明所抽取的样本能够较好地代表总体。

  拉力机中标准差与标准误再运用中的区别:标准差与标准误都是数理统计学的内容,两者不但在字面上比较相近,而且两者都是表示距离某一个标准值或中间值的离散程度,即都表示变异程度,但是两者是有着较大的区别的。从统计抽样的方面说,从样品中抽出法对某类欲进行调查的目标群体的所有成员都加以施测,利用统计原理和方法对所得数据进行分析,分析出来的数据结果就是样本的结果,然后用样本结果推断总体的情况,其样本均值就越接近总体数据的平均值。样本数据的离散程度就是样本平均数方差的开平方,标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的,通常用M±SD来表示,表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。

  标准差受到极值的影响。标准差越小,表明数据越聚集;标准差越大,表明数据越离散。标准差的大小因测验而定,一个测验是学术测验,标准差大,表示学生分数的离散程度大,更能够测量出学生的学业水平;如果一个测验测量的是某种心理品质,标准差小,表明所编写的题目是同质的,这时候的标准差小的更好。标准差与正态分布有密切联系:在正态分布中,1个标准差等于正态分布下曲线的68.26%的面积,1.96个标准差等于95%的面积。这在测验分数等值上有重要作用。

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