お問い合わせ

03-5677-3930初診受付

ブログ

2017年5月1日

8809:標準偏差(SD)と標準誤差(SE)の説明が出ていました。

標準偏差(SD)と標準誤差(SE)

標準偏差(Standard Deviation: SD) データが平均値を中心にどのくらいばらつきがあるのかを示す指標です。 標準偏差の最小値はゼロです。データの「ばらつきの程度」が大きければ値が大きくなり、 小さければ小さな値となります。 ばらつきの程度を数値化できれば、その値を比較することによって効果のばらつきを評価できます。

標準誤差(Standard Error:SE) 標準偏差を(標本数をnとして)(√nで割った値です。 標本から得られた値の精度を示す指標で、 得られた値が母数(母集団の値)にどれだけ近い かを示しています。 平均値の場合、標本から求めた平均値が母数の平均にどれだけ近いかを示します。 数値が大きければ母数の推定精度が低く、 小さければ母数の推定精度が高いことになります。 データ数が多くなると値は小さくなり、母数の推定精度が高くなります。

◎. 論文執筆時に「SE」と「SD」をどちらを使用すべきか

標準偏差と標準誤差の使い分け

ばらつきを示したいのであれば「標準偏差」 母数の推定幅を示したいのであれば「標準誤差」

○標準偏差を使用するケース: 年齢や臨床検査値などの患者背景を示したい平均値とそのばらつきを示したい場合は標準偏差を用います。 データが正規分布に従うときにはばらつきのよい指標となります。

○標準誤差を使用するケース: 変化量やリスクなど、“どれくらい”変わったか(変化量やリスクを母数と考える)を示したい:母数の値がどのあたりにあるかを推定精度とともに示したい場合は標準誤差を用います。 最近では標準誤差の代わりに95%信頼区間 (95%CI)で示されることも多いようです

(https://e-mr.sanofi.co.jp/useful/medical_statistics?utm_source=emr&utm_medium=mc&utm_campaign=m30401に元記事があります。)

清澤のコメント:今までも論文執筆時によく使ってきた「標準偏差と標準誤差」であり、統計の教科書を見れば書いてありそうなことで、当ブログ読者に興味を持っていただけるかどうか?という話題ですが、ネットサーフ中にふと目に入ったので採録してみました。

Categorised in: ご近所の話題