在正态分布中，均数（也称为平均值或数学期望）是所有数据点加总后除以数据点个数的结果。它代表了这组数据的中心位置或者说是集中趋势。标准差则是衡量数据分散程度的一个指标，表示的是每个数值与均数之间的差异大小。具体来说：
1. 均数的意义：在正态分布中，均数位于分布曲线的最高峰处，表明大多数观测值都集中在这一点附近。它对于描述一组数据的中心位置非常有用，可以帮助我们了解这组数据的大致水平。
2. 标准差的意义：标准差越小说明数据之间的差异性越低，即这些数值更紧密地围绕着均数；反之，如果标准差较大，则表示数据间的变异程度较高，分布较为分散。在正态分布中，大约68%的数据落在一个标准差范围内（即μ±σ），约95%的数据位于两个标准差范围内（即μ±2σ），而99.73%的数据则会在三个标准差的区间内（即μ±3σ）。
因此，在临床检验中，通过分析样本数据的均数和标准差，可以评估检测结果是否正常、变异程度如何，并据此制定合理的参考范围或诊断阈值。
1. 均数的意义：在正态分布中，均数位于分布曲线的最高峰处，表明大多数观测值都集中在这一点附近。它对于描述一组数据的中心位置非常有用，可以帮助我们了解这组数据的大致水平。
2. 标准差的意义：标准差越小说明数据之间的差异性越低，即这些数值更紧密地围绕着均数；反之，如果标准差较大，则表示数据间的变异程度较高，分布较为分散。在正态分布中，大约68%的数据落在一个标准差范围内（即μ±σ），约95%的数据位于两个标准差范围内（即μ±2σ），而99.73%的数据则会在三个标准差的区间内（即μ±3σ）。
因此，在临床检验中，通过分析样本数据的均数和标准差，可以评估检测结果是否正常、变异程度如何，并据此制定合理的参考范围或诊断阈值。
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