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(完整word版)SD、SE、SEM、pooles-SEM的计算.doc

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完整word版)SD、SE、SEM、pooles-SEM的计算SD、SE、SEM、Pooled SEM的计算一、SD、SE和SEM1 Standard deviation,SD是标准偏差,描述的是样本中各观察值间的变异程度Excel中有计算SD的函数(stdev()) Standard error,SE是标准误差,描述的是样本均数的抽样误差,即样本均数与总体均数的接近程度,是量度结果精密度的指标也可以称为样本平均数的标准差注意:Excel中没有直接计算SE的函数,所以需要用户自己输入计算公式:SE=stdev(x)/sqrt(n)3 Standard error of the mean,SEM -为平均数的标准要经方差分析后,才能得到SEM意义】国内发表论文时,试验结果通常给出平均值±SD,有的要求给出显著性检验后的P值,而有的杂志没有要求列出P值;而国外文献中,试验结果表中需要列出:(1)各处理组的平均值;(2)然后给出总的SE或SEM 或 pooled SE 或总的Average ± error standard;(3)再列出P值下面是几篇英文文献中的结果表达方式文献1】Factors affecting the voluntary intake of food by sheep——6. The effect of monosodium glutamate on the palatability. 该试验是5×5拉丁方设计:表中解释:SE=SQRT(误差均方/n)= SQRT(MSe/n)文献1表2中的SE即是SEM,就是方差分析表中的误差均方除以n再开方,即SEM= ,也即,即在进行邓肯氏多重比较时的检验样本平均数的标准误。

SEM的计算(1)SPSS分析系统的输出结果中,SEM为“估计边际均值"表中“标准 误差”项1)当重复数相等(均衡数据)时,获得SEM的操作是:选择“GLM”,在“选项”,在“估计边际均值"框,将“group”变量选入右侧“显著均值”框中在输出结果“估计边际均值”表中“标准 误差”项即是SEM(各组的“标准 误差”相等)如以下【例1】中,SEM=1.300(输出结果中的“标准 误差"1.300“2)当重复数不等(非均衡数据)时,获得SEM的操作同上在输出结果“估计边际均值”表中“标准 误差”的平均值(因各组的“标准 误差”不相等)【例1】 四种饲料对仔猪增重的影响groupgain(kg)1474744424250233394133343532325232928204282425222023SEM=1.300(2)在SAS分析系统中:1)当重复数相等(均衡数据)时,SEM即是SAS“最小二乘均值"输出结果中的“标准误差"(因各处理组的“标准 误差"SEM相等)2)当重复数不等(非均衡数据)时,SEM即是SAS“最小二乘均值”输出结果中的“标准误差”的平均值(各处理组的“标准 误差"SEM不相等)【文献2】The effect of vanilla flavoured calf starter on performance of Holstein calve表中解释:SEM - Standard error of the mean(平均数的标准误)表中的SEM(standard error of the means)与文献1中的SE相同,即在进行多重比较时的样本平均数的标准误 可在SPSS分析或SAS分析中,直接获得“标准误差”SEM或,同上例。

二、pooled SEM当各处理组重复数不等(非均衡数据)时,SEM要表示为“pooled SEM”论文中pooled SEM如何计算?【文献3】在SPSS分析中:(1)当重复数不等(非均衡数据)时,SEM即是S SPSS“选项—描述性统计"输出结果中的“标准 误差”的平均值(因各处理组不相等).如【例2】,Pooled SEM=(1388+1267+1.267+1.388)/4=1328在SAS分析中:(2)当重复数不等(非均衡数据)时,SEM即是SAS“最小二乘均值”输出结果中的“标准误差”的平均值(因各处理组不相等)【例2】 4种饲料对仔猪增重的影响groupgain(kg)147474442422333941333435323252329282042824252023SPSS输出结果:Pooled SEM=(1388+1.267+1267+1388)/4=1328三、Average±error standard【文献4】 Performance and behavior of dairy calves fed diets Containing milk and citric flavor agents。

表中的Average±error standard,其中Average是该指标所有处理组全部数据的平均值,error standard,是该指标所有组处理组全部数据的标准误.1。

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