标准误小表示用该样本均数估计总体均数的可靠性大。
标准误是用于衡量样本均数估计总体均数的准确性的一个重要指标。简单来说，标准误越小，表示样本均数越接近总体均数，因此用该样本均数估计总体均数的可靠性就越大。
具体来说，标准误反映了样本均数的波动性，也就是均数可能出现的误差范围。标准误越小，说明样本均数的波动范围越小，越能够准确地反映总体均数。反之，如果标准误较大，则意味着样本均数的波动范围较大，因此可能存在较大的估计偏差。
在实际应用中，标准误的大小取决于多个因素，包括样本量、总体标准差等。通常情况下，随着样本量的增加，标准误会逐渐减小。这是因为大样本量可以提供更多的信息，使得样本均数更加接近总体均数。同时，如果总体标准差较小，标准误也会相对较小。
需要注意的是，标准误只是衡量估计准确性的一个指标，而不是估计本身。因此，在实际应用中，我们需要综合考虑多个因素，如置信水平、样本量等，来确定样本均数对总体均数的估计可靠性。
样本均数的作用：
1、样本均数是最常用的描述样本数据集中趋势的指标之一。它将样本数据按照一定的数学方法进行加权平均，得到一个代表整个样本集中趋势的数值。这个数值可以反映样本数据的基本特征，帮助我们更好地了解样本数据的分布情况。
2、当需要比较不同样本的数据时，样本均数是一个非常重要的比较指标。通过计算不同样本的均数，我们可以了解它们之间的差异程度，从而为进一步的数据分析和决策提供依据。例如，在医学研究中，通过比较不同治疗组的病人均数，可以评估不同治疗方法的效果。
3、样本均数还可以用于估计总体均数的可能性。在满足一定前提条件下，样本均数可以作为总体均数的点估计值，即最可能的总体均数值。这为我们推断总体情况提供了可能，从而在一定置信水平下做出科学决策。
4、样本均数常常被用作统计分析模型中的自变量或因变量。例如，在回归分析中，可以将样本均数作为因变量，探讨它与自变量之间的关系。在实验设计中，可以将样本均数作为比较的目标值，评估不同处理组的效果。