样本均值和总体均值虽然都是用于描述数据集中趋势的概念，但它们在计算方法、代表的集中趋势以及实际应用的便利性上存在明显的区别。样本均值和总体均值的主要区别在于它们的定义、计算依据、代表的集中趋势以及应用场景等方面。

样本均值和总体均值的区别

1、定义不同

总体均值，也称为总体的数学期望或简称期望，是用来描述随机变量取值平均状况的数字特征。

样本均值是在总体中的样本数据的均值。

2、计算依据不同

总体的均值是通过总体的个数来计算的。

样本均值的计算依据是样本个数。

3、代表意义不同

总体均值代表全体个体的集中趋势。

样本均值代表着所抽取的样本的集中趋势。

4、适用情况不同

当总体中个体数量较少时，总体均值较易计算；而在总体中个体数量较多时，总体均值难以准确计算，此时可以使用样本均值进行估算。

5、随机性的差异

总体均值是一个确定的数值，而样本均值由于受到样本大小的影响，具有一定的随机性。

总体均值的计算公式

总体均值的计算公式如下：总体均值=ΣXi/N。其中，Xi表示总体中的每个数据，N表示总体的样本数。

总体均值的计算过程非常简单，首先，将总体中的每个数据求和，然后除以总体的样本数，即可得到总体均值。

总体均值可以用来描述一个样本的中心位置，但它不能反映样本的分布特点，因此，在分析样本的分布特点时，还需要使用其他统计指标，如标准差、偏度、峰度等。

总体均值的数学表达式

总体均值=(观测值1+观测值2+...+观测值n)/n其中，观测值1、观测值2等表示总体中的每一个观测值，n表示总体的大小。

请注意，总体均值是对整个总体的概括性描述，一般情况下我们很难取得全部个体的数据，所以我们通常使用样本均值来估计总体均值。样本均值的计算方法与总体均值类似，不同之处在于使用的是样本数据而不是整个总体的数据。

总体均值是统计学中的一个重要概念，用于描述整个总体的平均水平。在实际应用中，我们经常需要计算总体的均值来了解数据的集中程度和总体水平。