一句话定义
标准误是样本统计量抽样分布的标准差，用来衡量估计值本身的抽样波动。
机制 / 原理
标准差描述个体数据有多分散，标准误描述样本统计量有多不稳定。以样本均值为例，总体越分散、样本越小，均值越容易晃；样本量越大，均值通常越稳定，标准误越小。标准误是后面误差边界、置信区间和显著性检验的关键尺度。
经典实验 / 例子
估计平均身高时，抽 25 个人算出的平均数会比抽 2500 个人更不稳定。两次研究的个体身高标准差可能类似，但大样本研究的均值标准误会小得多。
生活中的例子
一个 App 只抽 30 个用户估计满意度，均值可能今天 4.1、明天 3.7；抽 3000 个用户时，均值通常更稳。你看到报告里的均值时，要问它的标准误有多大。
常见误区
常见误区是把标准误和样本标准差混为一谈。标准差说个体差异，标准误说估计值的可靠程度。