在生物统计中，SE（Standard Error）和 SD（Standard Deviation）是两个不同的概念，它们有如下区别：
1. 定义上的区别：
- SE（标准误）：标准误是用来衡量样本统计量与总体参数之间的抽样误差。它反映了样本均数之间的变异程度，用来衡量抽样误差的大小。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。
- SD（标准差）：标准差是用来衡量一组数据的离散程度或分散程度。它反映了数据值围绕均值的波动情况，用来衡量数据值的稳定性和集中程度。标准差越大，表明数据值的波动范围越大，稳定性越差；标准差越小，表明数据值的波动范围越小，稳定性越好。
2. 应用上的区别：
- SE（标准误）：在统计推断中，标准误通常用于衡量样本统计量（如样本均值、样本比例等）与总体参数（如总体均值、总体比例等）之间的误差。在区间估计和假设检验中，标准误是判断样本统计量是否足够可靠、是否有足够代表性的重要依据。
- SD（标准差）：在描述性统计分析中，标准差通常用于衡量数据集的离散程度或分散程度，以便对数据的稳定性和集中趋势进行判断。在推断性统计分析中，标准差也可用于计算其他统计量，如变异系数（CV）等。
综上所述，SE（标准误）和 SD（标准差）在定义和应用上有明显的区别。标准误主要用于衡量抽样误差，用于统计推断；而标准差主要用于衡量数据的离散程度，用于描述性统计分析。
生物统计里的SE和SD有何区别
SE是生物统计学里的标准误差SE=总体标准差/根号下样本含量在抽样分布统计里用的很多吧SD是标准差容易混淆