一、均值
1、計算均值。把所有數值相加，再除以總體大小：
2、均值 (μ) = ΣX/N，這裡的 Σ 是求和（加法）符號， xi 是每個單一數值，而N則是總體大小。
在上例中，均值 μ 就是 (12+55+74+79+90)/5 = 62。
二、標準差
1、計算標準差。它表徵總體的分佈情況。 標準差 = σ = sqrt [(Σ((X-μ)^2))/(N)]。
2、對以上給出的例子，標準差是 sqrt[((12-62)^2 + (55-62)^2 + (74-62)^2 + (79-62)^2 + (90-62)^2)/(5)] = 27.4。（注意，如果要求樣本的標準差，則應除以n-1，即樣本大小減1。
三、均值的標準誤差
1、計算（均值的）標準誤差。它表徵的是樣本均值與總體均值的近似度。樣本越大，標準誤差就越小，樣本均值與總體均值也就越接近。將標準差除以樣本大小N的平方根即可得出標準誤差。標準誤差 = σ/sqrt(n)
2、就以上的例子而言，如果從一個有50名學生的班級中抽取5個學生做樣本，而50名學生的標準差為17 (σ = 21)，則標準誤差即為 17/sqrt(5) = 7.6。
四、注意事項
均值、標準差和標準誤差的計算對於分析正態分佈的資料最有用。距離中心位置1個標準差的範圍覆蓋了約68%的資料，距離其2個標準差的範圍覆蓋了95%的資料，而3個標準差能覆蓋99.7%的資料。隨著樣本大小的增加，標準誤差會變小（分佈範圍變窄）。
一、均值
1、計算均值。把所有數值相加，再除以總體大小：
2、均值 (μ) = ΣX/N，這裡的 Σ 是求和（加法）符號， xi 是每個單一數值，而N則是總體大小。
在上例中，均值 μ 就是 (12+55+74+79+90)/5 = 62。
二、標準差
1、計算標準差。它表徵總體的分佈情況。 標準差 = σ = sqrt [(Σ((X-μ)^2))/(N)]。
2、對以上給出的例子，標準差是 sqrt[((12-62)^2 + (55-62)^2 + (74-62)^2 + (79-62)^2 + (90-62)^2)/(5)] = 27.4。（注意，如果要求樣本的標準差，則應除以n-1，即樣本大小減1。
三、均值的標準誤差
1、計算（均值的）標準誤差。它表徵的是樣本均值與總體均值的近似度。樣本越大，標準誤差就越小，樣本均值與總體均值也就越接近。將標準差除以樣本大小N的平方根即可得出標準誤差。標準誤差 = σ/sqrt(n)
2、就以上的例子而言，如果從一個有50名學生的班級中抽取5個學生做樣本，而50名學生的標準差為17 (σ = 21)，則標準誤差即為 17/sqrt(5) = 7.6。
四、注意事項
均值、標準差和標準誤差的計算對於分析正態分佈的資料最有用。距離中心位置1個標準差的範圍覆蓋了約68%的資料，距離其2個標準差的範圍覆蓋了95%的資料，而3個標準差能覆蓋99.7%的資料。隨著樣本大小的增加，標準誤差會變小（分佈範圍變窄）。