好的，我不确定是否有人还在检查这个（因为它是从一年前开始的），但这是我对你的问题的回答：“我可以遵循定义，但这篇文章并没有真正解释为什么计算应该不同不同的上下文。有人可以提供解释吗？

由于这些测量中的每一个的目的，计算是不同的。我会一一介绍。对于每一个，让我们考虑您参加了一项测试。我们知道，在一般人群中，某个测量的平均分数等于一个特定值（为简单起见，假设为 100）。有一个相关的标准偏差（比如说，15，以使其与您的图表保持一致）描述数据如何围绕该平均值分布。因此，如果您测量并绘制大量人口图形，您应该得到一条以 100 为中心的曲线，并具有由标准差定义的特定分布。

让我们也定义一些术语，以确保我们清楚它们的含义：

“真实分数” - 该分数的样本真实值（即当应用于该样本时，一台完全准确的机器将作为一个值吐出） “实际分数” - 应用于样本时机器的实际输出

测量标准误差

这基本上是对机器得分准确程度的衡量。例如，如果一个样本的真实分数是 90，那么一台完全准确的机器每次都会给你 90 分。但是，机器的可靠性越低，测量样品时的响应就会越多样化。一台稍微准确的机器可能会给你五次尝试的分数，分别为 85、87、91、90、92。不太准确的机器可能会给你 93、81、96、88、89 次尝试 5 次。将此视为基于多次测量同一个人的新曲线。那个人有一个“真实分数”，但机器会创建一个“实际分数”的分布。机器越不可靠，实际分数就越分散。

估计的标准误

这个描述有点混乱。它说“估计的标准误差是对候选人真实分数的可变性的估计，给定他们的实际分数。” 真实的分数不会变化——它是固定的。我想这想说的是，如果你有一群人的实际分数相同，那么这个衡量标准就是衡量他们真实分数的可变性。在这里，机器越可靠，这些人的实际分数之间的差异就越小。如果测量机器真的不可靠，这也是正确的（尽管对许多人来说违反直觉）。如果机器真的不可靠，我们基本上不知道那些人应该真正在哪里得分，所以他们很可能来自真实分布的中间（那是大多数人所在的地方），所以赢了'

预测标准误

预测的标准误差可以这样描绘。您使用机器对样品进行一次测量。假设它给你的值是 95。然后你说，“我预测如果我再次测量这个样本，我会得到 x 的分数。” 如果机器完全可靠，你可以说你会得到 95 分。但是机器越不可靠，你预测的可能性就越小。大多数情况下，你会说“我预测如果我再次测量这个样本，我会得到一个介于 x 和 y 之间的分数”。机器的可靠性越低，您必须提供的范围就越大，才能对您的预测充满信心。它更高，因为正如您在上面的评论中所说，您有两个不可靠性来源 - 您的初始测量和第二个（即将到来的）测量。

我希望他的帮助（并被看到！）。

只有第一个是测量的标准误差。用同一个名字称呼他们三个只会混淆事情。参见 Lord & Novick 的心理测验分数统计理论中的第 3.8 节测量、估计和预测错误，第 66-69 页，Addison-Wesley，1968 年。

您正在测量 3 种不同的事物，为什么您期望只有一个标准误差？直觉上，你可能会有不同的手段。这与标准错误相同。

通过您的示例，您可以看到在第三个过程中您采取了 2 项措施，这可能比仅采取一项措施更可靠。

计算不同，因为上下文不同。来自维基百科：“标准误差是统计数据的抽样分布的标准偏差。[1] 该术语也可用于指代该标准偏差的估计值，源自用于计算估计值的特定样本。” 如果您估计不同的事物，您将有不同的标准错误。标准误差的表达将取决于您的测量。