标准误差计算器
由原始数据,或由标准差和样本量,计算平均值的标准误差,并给出 t 临界值、误差范围和置信区间。
区间使用学生 t 分布,前提是数据大致服从正态分布,或样本量足够大。
平均值的标准误差(SEM)衡量样本平均值估计总体平均值的精确程度。样本量越大,它越小,所以样本越大的研究,置信区间越窄。粘贴原始数据,或输入标准差和样本量,即可得到标准误差、t 临界值、误差范围和置信区间。
使用方法
- 选择你手上是原始数据还是汇总统计量。
- 粘贴数据,或输入样本标准差、样本量,以及(可选的)平均值。
- 选择置信水平。
- 查看标准误差、误差范围和置信区间。
计算公式
SE = s / √n Margin of error = t* × SE CI = x̄ ± t* × SE
s 是样本标准差(除以 n − 1),n 是样本量,t* 是自由度为 n − 1 的学生 t 分布的双侧临界值。样本量大时,95% 置信水平下的 t* 趋近于正态分布的 1.96。
示例
样本量 25、标准差 10 时,SE = 10 / √25 = 2。自由度为 24 时,95% 的 t* 约为 2.064,所以误差范围为 2.064 × 2 ≈ 4.13。若样本平均值为 50,则 95% 置信区间大约是 45.87 到 54.13。
常见问题
标准差和标准误差有什么区别?
标准差描述单个数值的离散程度,标准误差描述样本平均值在不同样本之间的波动大小。由于 SE = SD / √n,只要 n 大于 1,它就总是更小。
怎样把标准误差减半?
把样本量增加到 4 倍。标准误差随 n 的平方根下降,所以观测数从 25 增加到 100 就会减半。
应该用 t 还是 z?
标准差来自样本本身时用 t,这几乎总是如此。样本小时 t 值较大,随着 n 增大趋近于 z(95% 时为 1.96)。
可以报告“平均值 ± SE”吗?
许多论文这样做,但平均值 ± 1 个 SE 只相当于约 68% 的区间。请说明报告的是哪一种,或改为给出 95% 置信区间。
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引用此工具
kakaoCalc. (2026, November 8). 标准误差计算器. https://kakao.mobile/zh/tools/standard-error-calculator/
“标准误差计算器.” kakaoCalc, 8 Nov. 2026, kakao.mobile/zh/tools/standard-error-calculator/.