如何在 R 中找出均值的标准误差？

均值的标准误差是标准差除以样本量的平方根。找出均值的标准误差最简单的方法是使用该公式进行求值。

示例

> set.seed(1)

我们将使用相同的公式找出正态随机变量、1 到 100 的数字序列、随机样本、二项式随机变量和均匀随机变量的标准误差。最后，我将确认对于此处考虑的所有类型变量，我们是否使用了正确的方法。

> x<-rnorm(10)
> x
[1] -0.6264538 0.1836433 -0.8356286  1.5952808 0.3295078 -0.8204684
[7]  0.4874291 0.7383247  0.5757814 -0.3053884
> SE_x<-sd(x)/sqrt(10)
> SE_x
[1] 0.246843
> y<-1:100
> y
[1]   1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
[19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
[37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
[55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
[73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
[91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
> SE_y<-sd(y)/sqrt(100)
> SE_y
[1] 2.901149
> z<-sample(1:100,20,replace=TRUE)
> z
[1] 73 79 85 37 89 37 34 89 44 79 33 84 35 70 74 42 38 20 28 20
> SE_z<-sd(z)/sqrt(20)
> SE_z
[1] 5.582161
> a<-rbinom(20,100,0.6)
> a
[1] 63 66 59 58 48 66 59 65 60 56 55 55 56 57 56 66 53 62 61 51
> SE_a<-sd(a)/sqrt(20)
> SE_a
[1] 1.141098
> b<-runif(30,2,5)
> b
[1]  4.928512 4.195378 3.070181 3.294421 2.444635 2.039233 4.146698 2.309553
[9]  3.338853 3.920303 4.975516 3.486781 3.453049 2.520327 4.264463 3.361686
[17] 3.533509 2.622635 2.685974 3.787136 3.724617 2.231193 2.106622 3.928386
[25] 4.785846 3.794277 3.682702 3.578083 4.955286 3.522925
> SE_b<-sd(b)/sqrt(30)
> SE_b
[1] 0.1552736
> c<-sample(20)
> c
[1] 19 4 2 16 1 12 7 9 15 10 11 18 13 3 17 8 14 20 6 5
> SE_c<-sd(c)/sqrt(20)
> SE_c
[1] 1.322876

如果不知道样本量，那么我们可以按如下所示使用 length 函数 −

> SE_c<-sd(c)/sqrt(length(c))
> SE_c
[1] 1.322876

此处，均匀随机变量和二项式随机变量的标准误差不正确，因为它们的标准差未由 sd 函数计算。

更新于：10-Aug-2020

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