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今天在qq群里听到一些网友在讨论数据分析的话题。有人正为自己学会了spss而高兴，有人说自己还略懂sas，还有人提到了sql查询语言。大家都在积极地学习，希望能在数据分析领域有所建树。然而在这些网友中，统计科班出身的并不多。所以，他们一味地认为软件会的多，就表明数据分析能力强。其实，这是一个误区。纵然你练了十八般武器，但并见得你就能拼得过别人的三板斧。我以为统计软件学起来并不难，难得是理解统计方法

在日常的统计分析中，标准差和标准误是一对十分重要的统计量，两者有区别也有联系。但是很多人却没有弄清其中的差异，经常性地进行一些错误的使用。对于标准差与标准误的区别，很多书上这样表达：标准差表示数据的离散程度，标准误表示抽样误差的大小。这样的解释可能对于许多人来说等于没有解释。 其实这两者的区别可以采用数据分布表达方式描述如下：如果样本服从均值为μ，标准差为δ的正态分布，即X～N(μ, δ2)