具体分析用的是平均加减的标准差。这是什么意思？

在抽样调查中，一般平均数往往是由样本平均数推断出来的。样本标准差适用于正态或接近正态分布的数据，它是一种主要描述小样本检验中相同样本量的多个同质样本的均值之间的变异程度的统计量。也就是说，如果多次重复相同的实验，则使用它们之间的变化程度。显然，它越小，样本平均数的变异就越小，越稳定，用样本平均数估计总体平均数就越可靠。因此，为了说明其稳定性、可靠性或比较几组数据(这是科研论文中最常见的)，应使用描述性数据。在实际应用中，应该用英文写成“mean standard error”或表示为“Mean SE”。

2.标准差也可用于总体平均值的区间估计和点估计(置信区间)。

根据正态分布原理，平均样本？有标准误差？组合还可以给出正态总体平均值的置信区间估计，即推断总体平均值的置信区间，如常用的“平均值T 0.05 (n-1) *标准差”？(其中t0.05 (n-1)是样本量为n的T界值)表示总体平均值的95%置信区间，这意味着总体平均值在给定范围内，具有95%的置信度。

3.标准差也可以用来检验平均数之间的显著性，从而判断平均数之间的差异是否由抽样误差引起。

比如本地一个小麦品种的千粒重=34克，现在从外地引进一个新品种。通过多点田间试验，平均千粒重为35.2克。新引进品种与当地品种的千粒重有无显著差异？

新引进品种与地方良种的千粒重是否存在显著差异，其实质是判断和之间的差异是由田间试验还是抽样误差引起的，所以需要进行显著性检验，这里用的是t检验，所以认为新引进品种与地方良种的千粒重差异是由抽样误差引起的，所以两者之间不存在显著差异。因此，有必要使用平均数之间的显著性检验。