标准偏差（SD）与平均值标准误差（SEM）之间的差值很容易混淆。以下是主要差异：

• SD量化了分散 - 值之间的差值有多大。

•SEM量化了您对总体实际平均值的了解程度。其考虑了SD的值和样本量。

•SD和SEM均在相同单位内--数据的单位。

•根据定义，SEM始终小于SD。

•随着您的样本变大，SEM变小。这有意义，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。在一个巨大样本的情况下，即使数据非常分散，但您也能非常精确地知道平均值的值。

•随着您获得更多的数据，SD不会发生可预测的变化。您从样本中计算出的SD是对总体SD的最佳估计。随着您收集更多的数据，您将更精确地评估总体的SD。但您不能预测来自大样本的SD是否会大于或小于来自小样本的SD。（严格来说，这并不正确。其为方差-SD平方-不会发生可预测的变化，但SD的变化微不足道，且比SEM中的变化小得多。）

请注意，对于您几乎可根据数据计算出任何参数，您可计算标准误差，而不仅仅是平均值。术语“标准误差”有些许模棱两可。上述各点仅指平均值的标准误差。