我现在在做一个实验，研究不同湿度对玫瑰叶片气孔密度的影响。 我从两种处理的玫瑰中随机取几棵，每棵取3-5片叶子印模，再到显微镜下数气孔数。 因为显微镜一次能观察到的区域很小，所以我一个叶片会取八个点数，再取平均。 目前烦恼应该用什麽方法算叶片/植物的标准差。 范例: 这是从一棵玫瑰里取三片叶子得到的数据。 叶子一: 54, 64, 56, 60, 55, 62, 48, 59 (mean = 57.25, sd = 5.09) 叶子二: 47, 53, 43, 48, 68, 57, 57, 58 (mean = 53.88, sd = 7.90) 叶子三: 44, 46, 45, 39, 50, 44, 43, 40 (mean = 43.88, sd = 3.44) 一开始我想说用加权的方式算合并标准差，如: spooled^2 = [(n1-1)s1^2 + (n2-1)s2^2 + (n2-1)*s3^2]/(n1 + n2 + n3 -3) 算出来的结果是5.78。 然而，我同学认为我应该把所有的观测值合并後算标准差。 她说如果另一个叶片平均出现极端值(e.g. mean = 35)， 但标准差仍然在正常范围，这样加权算出来的标准差会低估。 她的算法如下： X = {54, 64, 56, 60, 55, 62, 48, 59, 47, 53, 43, 48, 68, 57, 57, 58, 44, 46, 45, 39, 50, 44, 43, 40} → sd(X) = 8.00 请问这是正确的方法吗？谢谢！ --

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