在统计学中，标准误差（Standard Error, SE）用于描述样本均数与总体均数之间的差异程度。具体来说，它反映了样本均数的抽样分布的标准差，即不同样本计算出的均数之间可能存在的变异性大小。通过计算标准误，我们可以评估样本均数作为总体均数估计值的准确性。

要计算样本均数的标准误，我们需要知道两个关键数据：样本的标准差（s）和样本量（n）。公式如下：

SE = s / sqrt(n)

这里，
- SE 是标准误差
- s 表示样本的标准差，这是衡量样本中所有观察值与样本平均值之间差异大小的一个指标。
- n 代表样本的大小或数量。
- sqrt(n) 表示对样本量n取平方根。

计算步骤如下：
1. 首先确定你的样本数据集，并计算出该数据集的标准差s。标准差可以通过将每个数值减去平均值后求平方、再求这些平方数的平均值，最后对该结果开方得到。
2. 确定你所使用的样本大小n。
3. 将上述两个值代入公式 SE = s / sqrt(n) 进行计算。

需要注意的是，在实际应用中，如果总体标准差σ已知，则应使用σ替代s来更准确地估计标准误差。但在多数情况下，我们只能基于样本数据来估算总体参数，因此通常采用样本标准差s来进行计算。

此外，随着样本量n的增加，标准误会逐渐减小，这意味着更大的样本可以提供更加精确的总体均数估计值。