sd是standarddeviation翻譯成標準差 se是standarderror翻譯成標準誤 SE=SD/根號下n 在實驗中單次測量總是難免會產生誤差，為此我們經常測量多次，然後用測量值的平均值表示測量的量，並用誤差條來表徵資料的分佈，其中誤差條的高度為±標準誤。 標準差（standarddeviation,STD） 　　表示的就是樣本資料的離散程度。標準差就是樣本平均數方差的開平方，標準差通常是相對於樣本資料的平均值而定的，通常用M±SD來表示，表示樣本某個資料觀察值相距平均值有多遠。從這裡可以看到，標準差收到極值的影響。標準差越小，表明資料越聚集；標準差越大，表明資料越離散。標準差的大小因測驗而定，如果一個測驗是學術測驗，標準差大，表示學生分數的離散程度大，更能夠測量出學生的學業水平；如果一個側樣測量的是某種心理品質，標準差小，表明所編寫的題目是同質的，這時候的標準差小的更好。標準差與正態分佈有密切聯絡：在正態分佈中，1個標準差等於正態分佈下曲線的68.26%的面積，1.96個標準差等於95%的面積。這在測驗分數等值上有重要作用。 標準誤（standarderror,SE) 　　表示的是抽樣的誤差。因為從一個總體中可以抽取出無數多種樣本，每一個樣本的資料都是對總體的資料的估計。標準誤代表的就是當前的樣本對總體資料的估計，標準誤代表的就是樣本均數與總體均數的相對誤差。標準誤是由樣本的標準差除以樣本人數的開平方來計算的。從這裡可以看到，標準誤更大的是受到樣本人數的影響。樣本人數越大，標準誤越小，那麼抽樣誤差就越小，就表明所抽取的樣本能夠較好地代表樣本。