标准误（standard error）是指一个样本统计量与其对应的总体参数之间的差异。具体来说，标准误是样本统计量（如均值、比例等）的标准差，反映了这个样本统计量从一次到另一次估计的变化程度，它越小则代表该样本统计量更加精确，越接近于总体参数。
标准误的解释可以从以下几个方面进行说明：
1. 标准误的计算方法：标准误的计算方式和样本所选的统计量有关系，通常可以通过样本大小和样本标准差来进行计算。
2. 标准误和置信区间：标准误和置信区间密切相关，当置信水平固定时，标准误越小，则对应的置信区间越短，代表估计结果更加精确可靠。
3. 标准误的应用：在科学研究中，标准误可以用来比较不同实验组或观测值之间的差异，从而判断这些差异是否显著。此外，标准误还在回归分析等领域广泛应用，可以用来评估回归系数的显著性和模型的拟合程度。
4. 标准误的局限性：标准误虽然可以反映样本统计量的精度和可靠性，但并不是完美的指标。一方面，当样本容量较小时，标准误会更大，这可能会导致估计结果不够精确；另一方面，标准误只能代表抽样误差的大小，而不能考虑非抽样误差的影响，因此其应用需要谨慎。
