请问下 平均标准误差怎么算啊

先区别几个概念：

1、样本的标准偏差 ≠ 总体的标准偏差 ≠ 统计学标准偏差

2、在总体符合正态分布的前提下：总体的标准偏差=统计学标准偏差

3、当样本有代表性时：样本的标准偏差≈总体的标准偏差。即，通过样本的标准偏差可以估计总体的标准偏差。

然后要区分以上实用意义上的统计和数学意义上的统计：

要对实际情况进行数学上的统计处理，前提是符合正态分布函数，在这个前提下可以套用正态分布函数推导出来的一系列公式，包括标准偏差公式。

再说直白一点：对于实际统计对象，每个个体相对于平均值的离散程度可以用s=((X样品-X平均)^2/n)^0.5这个计算值来表示。对于正态分布函数，σ值可以表示函数图像的半高宽度。这两个本来没有任何联系。只有当实际的统计对象的分布符合正态函数时，这两个才具有相等的关系。

接下来针对问题讲：

标准偏差的公式是正态分布函数推导的结果，但是有适用条件。

对于总体，也就是n无限大。这个时候用除以n的公式计算，是符合公式适用条件的。

对于样本，n是有限值，不符合适用条件，所以不能直接套用除以n的公式。

为了能够从有限的样本中估算出无限的总体的标准偏差，必须使用近似计算。至于如何近似计算，理论上可以有很多种，而使用除以n-1计算的这个公式经过证明，在任何时候都是能够得到比较接总体标准偏差的结果，这就是所说的无偏估计。用数学的说法就是：这个估计值与正值之间的误差是收敛的。用通俗的话说，就是这个估计值比较靠谱。

数学上讲，当n越大时，这个估计值就越接近真值。实际意义就是，样本数量越大，就越能代表总体。

至于说这些公式具体的推导证明过程，其实我也忘记了。因为实际使用中基本上用不到，只用记住结果，明白意义就够了。