标准误差（Standard Error, SE）是指在抽样试验或重复的等精度测量中，样本平均数的标准差。它是衡量测量数据可靠性的一个指标，通常用于评估实验结果的准确性和精密度。标准误差越小，表示测量结果的可靠性越高。
标准误差的计算公式是：
\[ SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \]
其中：
\（ SE \） 是标准误差；
\（ \sigma \） 是总体标准差，如果总体标准差未知，则使用样本标准差 \（ s \） 代替，计算公式为 \（ s = \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \）；
\（ n \） 是样本大小。
需要注意的是，标准误差与标准差（Standard Deviation, SD）是不同的概念。标准差描述的是数据集中各个数据点相对于平均值的离散程度，而标准误差描述的是样本平均数相对于总体平均值的离散程度。
标准误差在统计学中被广泛应用，特别是在处理小样本数据时，它可以帮助我们了解样本平均数是否具有代表性，以及估计总体参数时的精确度。
