解读参数的标准误差

标准误差的唯一真正用途是作为用于计算置信区间的中间值。如果要将 Prism 的结果与其他程序的结果进行比较，就需要在输出中包含标准误差。否则，我们建议您要求 Prism 只报告置信区间（在 "诊断 "选项卡上选择）。标准误差的计算依赖于平方和、X 值的间距、方程的选择和重复次数。

标准误差 "或 "标准偏差" ?

Prism 会报告每个参数的标准误差，但其他一些程序会将相同的值报告为 "标准偏差"。这两个词在这里的意思是一样的。

当您查看一组数字时，标准偏差 (SD) 和平均值的标准误差 (SEM) 是截然不同的。标准差告诉你数据的分散程度。而 SEM 则告诉您平均值的确定程度。可以把 SEM 看作 "均值的标准偏差"--如果您要重复多次实验，（第一次实验的）SEM 就是您对所有测量均值的标准偏差的最佳猜测。

当应用到一个计算值时，"标准误差"和 "标准偏差"其实是一个意思。参数的标准误差是在多次重复实验的情况下，该参数标准偏差的期望值。Prism（和大多数程序）将该值称为标准误差，但还有一些程序将其称为标准偏差。

为什么有些 SE 值前面有 ~ 符号？

如果一个值前面有 ~ 符号，说明结果是"模糊的"。改变任何参数的值都会使曲线偏离数据更远，并增加平方和。但当拟合结果 "模糊 "时，改变其他参数可以移动曲线，使其再次接近数据。换句话说，许多参数值的组合都能得到拟合同样好的曲线。这些参数的标准误差并不好定义。

当 SE 值前面有 ~ 时，相应的置信区间显示为 "非常宽"，没有数值范围（范围会无限宽）。

为什么 Prism 不显示我拟合的 SE 值？

从 Prism 8.2 开始，只有当您要求 Prism（在置信区选项卡中）报告对称置信区间时，Prism 才会计算并显示参数的 SE。这些区间是根据 SE 值计算的，因此显示它们是合理的。我们建议报告不对称剖面似然区间，这样更有用。这些区间不是根据 SE 值计算的，因此同时报告 SE 和不对称置信区间没有意义。从 8.2 版开始，如果您要求对称置信区间，Prism 将只显示 SE。