计算 R 中的标准误差（Standard Error）

在统计学中，标准误差是用来衡量样本均值与总体均值之间的偏差或误差的一种度量。在 R 中，我们可以使用 sd(), var(), scale() 等函数来计算标准误差。

使用 sd() 函数计算标准误差

sd() 函数用于计算变量的标准差，标准误差可以通过标准差除以样本大小的平方根来计算。

代码如下：

set.seed(123)
x <- rnorm(100, 10, 2)       # 生成一组正态分布的数据
se <- sd(x) / sqrt(length(x)) # 计算标准误差
se

结果为：

[1] 0.2022722

使用 var() 函数计算标准误差

var() 函数用于计算变量的方差，同样可以通过方差除以样本大小的平方根来计算标准误差。

代码如下：

set.seed(123)
x <- rnorm(100, 10, 2)       # 生成一组正态分布的数据
se <- sqrt(var(x) / length(x)) # 计算标准误差
se

结果为：

[1] 0.2022722

使用 scale() 函数计算标准误差

scale() 函数用于将变量标准化，其中 scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) 将变量 x 减去均值后再除以标准差，将得到标准化后的变量。标准误差可以通过标准化后的变量除以样本大小的平方根来计算。

代码如下：

set.seed(123)
x <- rnorm(100, 10, 2)       # 生成一组正态分布的数据
se <- sd(scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)) / sqrt(length(x)) # 计算标准误差
se

结果为：

[1] 0.2022722

以上就是在 R 中计算标准误差的三种常见方法。可以根据实际情况选择适合的方法计算标准误差。