抽样分布是统计推断的理论依据。但在实际研究中,不会通过抽取一切可能个样本来求总体参数,而是抽取一个随机样本来估计总体参数。即便抽取一切可能个样本,计算出的某种统计量的值与总体相应参数的真值,大多也是不相同的。我们知道这是抽样误差的缘故。而这种抽样误差我们用抽样分布上的标准差来表示。因此,某种统计量在抽样分布上的标准差称为该种统计量的标准误。如平均数抽样分布的标准差称为平均数的标准误,其计算公式为:
。
从标准误的概念来看,标准误是一个分数,其数值的大小受到分子与分母的共同影响。如果公式中分子(标准差)小,标准误也小,反之亦然;如果公式中分母(样本容量)大,则标准误变小,反之亦然。由于总体(或样本)的标准差是根据实际分布状况计算得到的,不能随意调整,所以,加大样本容量可以说是减小标准误的有效途径。
标准误越小,说明样本统计量与总体参数的真值越接近,样本对总体越有代表性,用样本统计量推断总体参数的准确度越大。因此,标准误是统计推断的可靠性指标。
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