看文献的时候看到了mean±SE觉得疑惑，SE真的很不常用，今天来讲讲它为什么不常用，以及其他两个（SD，CI）的含义。
用SPSS和prime分析数据画图的时候，添加error bar那里有几个选项SD（standard deviation，标准差），SE（standard error，标准误），CI（Confidence Interval，置信区间）。
这些都是可选的，然后你会发现同样的数据，SD和CI选择下的bar都比SE长，可能那个文章就是想要看起来结果好看一点，放了SE的bar在柱形图里。
但是单单有SE并不会提供很多有效信息，为什么呢？
先看三者之间的关系
SD：如果数据是正态分布的，那么95%的观察结果都会落在mean±2SD区间。它描述了观察的数据围绕均值的分布情况，数据分散则标准差大（均值为μ）。
SE：SE等于SD除以根号N，N为样本数量。这就是为什么SE比较小，因为样品数量越大，SE越小。在文章中注明SD可以反映取样的数据偏离均值的程度，但是SE是均值偏离“均值均值”的程度，给出的信息很少。
CI：可以通过SE计算，有人说SE自身不传递有效信息，主要功能是95% 或99% CI的计算。那么CI表示什么嘞，它是一种区间估计，是对一个未知参数值以区间形式给出估计。
当需要展示数据一般情况的时候（一般是表格形式，但也不限于表格），用SD比较好；当需要展示数据之间的差异或存在比较的时候（一般是柱形图，箱图等比较直观，但是也不限于图，有的时候很多数据也有的用表）用CI比较好；但是几乎不太在结果展示部分用到SE。
