均值标准误计算器

SE = σ / √n

Enter the sample standard deviation and sample size to compute the standard error of the mean SE = s / sqrt(n), used in confidence intervals and significance tests.

📐 计算公式
均值标准误(本页代码口径):SE=总体标准差 σ÷√n;联动量:95% 置信半宽=1.96×SE、SE 的一半=SE÷2、√n÷max(σ,10⁻¹²)。校验:两字段经输入守卫必填且须为合法数值,否则提示并中止。判据:无固定分级,n 增至 4 倍 SE 恰减半,σ=0 时总体无波动、SE=0。

样本均值分布的标准差。

Formula & Standard References

Item Formula / Note Source / Standard
Standard error of the mean SE = s / sqrt(n) NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.5.2
Central limit theorem basis For large n the sample mean is approximately N(mu, sigma^2/n) de Moivre-Laplace CLT; NIST/SEMATECH e-Handbook §1.3.5.2
Finite population correction SE = (s / sqrt(n)) · sqrt((N - n) / (N - 1)) Cochran WG, Sampling Techniques (3rd ed., 1977)
Difference from standard deviation SD describes spread of individuals; SE describes precision of the mean and shrinks as n grows NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §1.3.5.2
📌 计算说明
  • SE = σ/√n。
  • 样本越大标准误越小。

📚 深度解析:均值标准误

💡 常见使用场景

σ=15,n=25
SE=15/5=3。均值估计波动约 ±3(95% CI 半宽约 1.96×3≈5.88)。
n=100
SE=15/10=1.5,区间更窄。

❓ 常见问题(FAQ)

标准误为何除 √n?
独立样本均值方差=总体方差/n,故 SE=σ/√n;样本越多均值越稳定。
σ 未知?
用样本 s 估计 SE,小样本配 t 分布更准。