标准误差是指统计量的抽样分布的标准差。该公式是否合适取决于我们正在谈论的统计数据。

样本均值的标准差为$\sigma/\sqrt{n}$在哪里$\sigma$是数据的（总体）标准差，并且$n$是样本量 - 这可能是您所指的。因此，如果它是您所指的样本均值的标准误差，那么，是的，该公式是合适的。

一般来说，统计数据的标准偏差不是由您给出的公式给出的。统计数据的标准差和数据的标准差之间的关系取决于我们正在谈论的统计数据。例如，样本标准差的标准误差（更多信息here）来自大小为正态分布的样本$n$是

$$\sigma \cdot \frac{\Gamma( \frac{n-1}{2} )}{ \Gamma(n/2) } \cdot \sqrt{\frac{n-1}{2} - \left( \frac{ \Gamma(n/2) }{ \Gamma( \frac{n-1}{2} ) } \right)^2 }$$ 在其他情况下，标准误差和总体标准差之间可能根本没有关系。例如，如果$X_1, ..., X_n \sim N(0,\sigma^2)$，然后观察次数超过$0$是${\rm Binomial}(n,1/2)$所以它的标准误是$\sqrt{n/4}$， 不管$\sigma$.