人们很容易混淆标准偏差（SD）和均值标准误差（SEM）之间的区别。以下是两者的主要区别：

• 标准差量化的是散度--数值之间的差异程度。

•SEM 量化的是您对群体真实平均值的精确了解程度。它同时考虑了 SD 值和样本量。

•SD 和 SEM 的单位相同，都是数据的单位。

•根据定义，SEM 总是小于 SD。

•样本越大，SEM 越小。这是有道理的，因为大样本的平均值可能比小样本的平均值更接近真实的总体平均值。有了大量样本，即使数据非常分散，您也能非常精确地知道平均值。

•标差不会随着数据的增加而发生可预测的变化。您从样本中计算出的标差是对总体标差的最佳估计。当您收集到更多数据时，您就能更精确地评估总体的自变量。但是，您无法预测较大样本的自变量会比较小样本的自变量大还是小。(严格来说并非如此。无法预测变化的是方差--自变量的平方，但自变量的变化微不足道，比 SEM 的变化要小得多）。

需要注意的是，标准误差几乎可以用于计算数据中的任何参数，而不仅仅是平均值。"标准误差"这个短语有点含糊不清。上述观点仅指均值的标准误差。