人们很容易混淆标准偏差（SD）与均值的标准误差（SEM）之间的区别。以下是它们的主要区别：

• 标准差（SD）量化了数据离散程度 - 即各数值之间的差异程度。

• SEM则量化了您对总体真实均值的估计精度。它既考虑了标准差的数值，也考虑了样本量。

• 标准差和均值标准误都采用相同的单位 - 即数据的原始单位。

• 根据定义，SEM 总是小于 SD。

•随着样本规模的增大，SEM 会变小。这合乎逻辑，因为大样本的均值通常比小样本的均值更接近总体真实均值。即使数据分布非常分散，只要样本量足够大，您就能非常精确地知道均值的数值。

•随着数据量的增加，标准差（SD）的变化并无规律可循。从样本中计算出的标准差是总体标准差的最佳估计值。随着数据量的增加，您对总体标准差的估计会更加精确。 但您无法预测来自更大样本的标准差是会比小样本的标准差大还是小。（这并非严格准确。实际上是方差 - 即标准差的平方 - 不会按预期变化，而标准差的变化微乎其微，远小于标准误的变化。）

请注意，几乎所有从数据中计算出的参数（而不仅仅是均值）都可以计算其标准误差。术语“标准误差”本身略有模糊拟合。上述内容仅指均值的标准误差。