统计学SEM

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于统计学SEM的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、mean+sem什么意思

• 2、关于统计的问题 在科技文献中 Error bars indicate SEM 应该怎么准确翻译 谢谢了

• 3、统计学（51）-结构方程模型

• 4、小马哥课堂-统计学-标准误差

一、mean+sem什么意思

这是统计学里的东西

“均值的标准差”，不过一般是这样表示的mean（sem）

二、关于统计的问题 在科技文献中 Error bars indicate SEM 应该怎么准确翻译 谢谢了

error bars： 误差线；误差条；误差带；误差棒 误差线

Excel词汇表 ... 外部引用 (external reference) 误差线 (error bars) 编辑栏 (formula bar) ...

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误差条

统计学上，使用误差条（error bars）和标准偏差作为定义，由图10可知，无论是焊接温度还是蒸汽老化处理对Sn-Ag-Cu合金可焊性没有重大影响。

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误差带

error bars（误差带） 是图中表示一个数据系列中各数据标志误差范围或不确定程度的条状图。

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误差棒

在origin中绘制带有误差棒（error bars）的曲线 #89

SEM

abbr.

1. Scanning Electron Microscope 扫描电子显微镜2. = s.e.m.

Sem.

abbr.

1. Seminary2. Semitic

Sem.,sem.

abbr.

1. semen2. semester3. semicolon4. seminar5. seminary

s.e.m.

abbr.standard error of the mean 【统计学】平均数标准误差

翻译：误差条的平均数标准误差

三、统计学（51）-结构方程模型

结构方程模型（Structural Equation Mode血g, SEM) 可用于多种实用的场景，如多因变量分析、潜变量分析、中介变量分析等。它可以看作路径分析( Path Analysis)和验证性因子分析(Confrrmatory Factor Analysis) 的组合。

（1）潜变量和显变量

在传统的广义线性模型中，各自变量或因变量都是通过“直接”测量或调查而获得的，但有些变量却是难以直接测得的，如学习能力、幸福指数、抑郁状态等。这种无法直接测得的变量称为潜变量(Latent Variables), 与此对应，可以直接测得的变量称为显变量(Observed Variables)。

（2）潜变量虽然无法直接获得，但却是存在的，而且在背后支配着显变量。例如，一名学生的考试成绩是可以直接观测的显变量，它可能是由学习能力这一潜变量决定的；再如，一个人的抑郁状态是潜变量，可能决定着他的“能否很快入睡""感到沮丧”等可直接回答的问题。

（1）潜变量与显变量之间是有一定关系的，如＂焦虑”这一潜变量是如何支配“我睡不着觉”和＂我心里觉得烦乱”这两个显变量的？

（2）在验证性因子分析中，通过以下模型将潜变量和显变量联系起来：

其中， X1,X2, …是显变量， F1,F2,··,Fm 是潜变量。各潜变量通过系数a11 、a21 等支配显变

量X1 、X2 等，而ε等则是无法解释的误差。

（3）如潜变量“焦虑＂与显变量“我睡不着觉”和＂我心里觉得烦乱”之间的关系可以表达为

（1）上述公式与线性模型的公式很相似。其实a1、a2等作为系数，其含义也与线性模型中差不多，如a1表示焦虑每增加1个单位，“我睡不着觉”的预期改变量； a2表示焦虑每增加1个单位，“我心里觉得烦乱＂的预期改变量。

（2）不过与线性模型不同的是，在验证性因子分析中，该系数不叫回归系数，而被称为因子载荷(Factor Loading), 它反映了潜变量与显变量之间的关系。因子载荷越大，表明潜变量与显变量的关系越密切。

（3）在验证性因子分析中， 一个很关键的问题是确定潜变量，这一点是由专业知识来决定的。

例如：

路径分析可以探索（显）变量之间的直接和间接关系，验证性因子分析可以分析潜变量与显变量之间的（直接）关系，结构方程模型则将二者结合，可以同时分析带有潜变量的直接和间接关系。

下表是调查了100人的5个变量的协方差结构，目的是了解家庭状况对学生抑郁是否会有影响。

（1）假定家庭状况（潜变摄）用父母学历评分和家庭氛围评分（显变量）来体现，学生抑郁（潜变量）用学生情绪评分、学生认知评分和学生动机评分（显变量）来体现。并且假定路径为：家庭状况会影响学生的抑郁状态。

（2）最终我们得到的结构方程模型如下图所示。图中， f1表示潜变量家庭状况，f2表示潜变量学生抑郁。

四、小马哥课堂-统计学-标准误差

在 小马哥课堂-统计学-中心极限定理 一节的例子中提到一个标准误差的概念，有同学对此不清楚，所以这里单独写一节，来对standard error进行阐述，希望能大家能有一个直观的理解。

The standard error (SE) of a statistic (usually an estimate of a parameter) is the standard deviation of its sampling distribution.If the parameter or the statistic is the mean, it is called the standard error of the mean (SEM).

The sampling distribution of a population mean is generated by repeated sampling and recording of the means obtained. This forms a distribution of different means, and this distribution has its own mean and variance. Mathematically, the variance of the sampling distribution obtained is equal to the variance of the population divided by the sample size. This is because as the sample size increases, sample means cluster more closely around the population mean.

Therefore, the relationship between the standard error and the standard deviation is such that, for a given sample size, the standard error equals the standard deviation divided by the square root of the sample size. In other words, the standard error of the mean is a measure of the dispersion of sample means around the population mean.

标准误差，通常是指 某个统计量(一般是某个分布的参数估计，例如正态分布的 参数的估计)的标准误差，即抽样分布的标准差。

对总体进行样本容量为n的抽样，样本容量为n，反复进行抽样，那么"每个样本"的均值 形成一个分布，该分布有自己的期望和方差。数学上， 抽样分布的方差等于 总体方差除以样本容量 。随着样本容量的增大，样本均值越来越接近于总体均值。因此，标准差和标准误的关系是:给定样本容量n，标准误等于 标准差除以 样本容量的平方根。换而言之，样本均值的标准误是衡量 样本均值和总体均值的离散程度。

我们知道，方差是衡量 随机变量 与其期望的离散程度；

又因为，样本均值的标准误是衡量 样本均值 和总体均值的离散程度；

所以，我们将 样本均值 看成是一个 随机变量 ，那么，标准误就是 随机变量 的标准差。概括言之(抽象成更一般的情况)，标准误是抽样分布的标准差。

The standard error of the mean (SEM) can be expressed as:

where

σ is the standard deviation of the population.

n is the size (number of observations) of the sample.

Since the population standard deviation is seldom known, the standard error of the mean is usually estimated as the sample standard deviation divided by the square root of the sample size (assuming statistical independence of the values in the sample).

where

s is the sample standard deviation (i.e., the sample-based estimate of the standard deviation of the population), and

n is the size (number of observations) of the sample.

从上面的结果可以看出， 抽样分布的方差等于 总体方差除以样本容量 ，而且随着样本容量和抽样次数的增加，标准误的值越来越小，即越接近总体方差。

以上就是关于统计学SEM相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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