在数据分析和统计学中，标准误（Standard Error）是一个非常重要的概念。它反映了样本均值与总体均值之间的差异程度，是衡量数据波动性的重要指标之一。简单来说，标准误越小，说明样本均值对总体均值的代表性越好。

那么，标准误的计算公式是什么呢？对于样本均值的标准误，其公式为：SE = σ / √n。其中，SE代表标准误，σ表示样本的标准差，而n则是样本的数量。这个公式告诉我们，随着样本量的增加，标准误会逐渐减小，这意味着更大的样本量可以提供更准确的结果。

💡举个例子，假设我们有一个包含100个数据点的样本，其标准差为15。那么，该样本的标准误就是15除以根号100，即1.5。这表明，如果我们多次从同一总体中抽取相同大小的样本，这些样本均值的标准差大约为1.5。

掌握标准误的计算方法，不仅能够帮助我们更好地理解数据分布，还能在实际应用中做出更加科学合理的决策。💪