在统计学中，相对标准误差（RSE）等于调查估计值的标准误差除以调查估计值，再乘以100。这个数字乘以100，就可以用百分比表示。RSE不一定代表超出标准误差的任**信息，但它可能是表示统计置信度的一种优越方法。

相对标准误差与标准误差

标准误差衡量的是调查估计值与实际人口的偏差程度。它用数字表示。相比之下，相对标准误差（RSE）是用估计值的一部分表示的标准误差，通常用百分比表示。RSE为25%或更高的估计值存在较大的抽样误差，应谨慎使用。

测量估计与标准差

调查和标准差是概率论和统计学的重要组成部分。统计学家使用标准误差从他们调查的数据中构造置信区间。这些估计的可靠性也可以用置信区间来评估。置信区间对于确定实证检验和研究的有效性非常重要。

置信区间是一种区间估计，由观测数据的统计数据计算，它可能包含未知总体参数的真实值。置信区间表示人口价值可能存在的范围。它们是利用人口值的估计及其相关的标准误差来构造的。例如，人口值在估计的两个标准误差内的概率（即20中的19个机会）约为95%，因此95%置信区间等于估计正负两个标准误差。

用外行的话来说，数据样本的标准误差是对样本和整个人群之间可能存在的差异的度量。例如，一项涉及10000名吸烟成年人的研究可能产生的统计结果与调查每个可能吸烟的成年人的结果略有不同。

样本误差越小，结果越可靠。推断统计中的中心极限定理表明，大样本往往具有近似正态分布和低样本误差。

标准差和标准误差

数据集的标准差用来表示调查结果的集中程度。数据变化越少，标准差越低。更多的变化可能导致更高的标准差。

标准误差有时与标准差相混淆。标准误差实际上是指平均值的标准差。标准差是指任何给定样本内部的可变性，而标准误差是样本分布本身的可变性。

相对标准差

标准差是抽样调查和总人口之间的绝对标准。相对标准差表示相对结果的标准差是否较大；较大的相对标准差表明结果不显著。相对标准误差公式为：

相对标准误差=标准误差估计×100where:Standard Error=standard 平均样本偏差估计值=样本平均值\开始{对齐}&amp\text{Relative Standard Error}=\frac{\text{Standard Error}}{\text{Estimate}}\乘以100\\&amp\textbf{其中：}\\&amp\text{标准误差}=\text{平均样本的标准偏差}\\&amp\text{Estimate}=\text{样本平均数}\\\结束{对齐}​相对标准误差=估计标准误差​×100where:Standard Error=standard 平均样本偏差Estimate=样本平均值​