se，即标准误（Standard Error），是指在统计样本中，用样本统计量作为总体参数的估计值时，估计值的标准差，常见于t检验、F检验等统计学方法中。标准误越小，说明估计值越可靠。
在统计学中，标准误经常用于测试和比较基于统计样本的结果。例如，在研究某个药物在人群中的有效性时，我们需要将药物和安慰剂分别给予不同的样本群体，并通过统计方法计算两个群体的平均值和标准误，以比较两者是否存在显著性差异。
较小的标准误通常意味着更准确的估计值，因此我们希望尽可能地减小标准误。常见的方法包括增加样本量、提高数据的质量和精度等。然而，在实际应用中，很难完全消除标准误的影响，因此我们需要在数据分析中充分认识并考虑到标准误的存在。