标准误（Standard Error，简称SE）的计算方法取决于具体的应用场景和数据类型。以下是几种常见情况的计算公式：
有beta和p值的情况
如果已知beta（回归系数）和p值，可以使用以下公式计算标准误：
$$
SE = \sqrt{\left（\frac{\beta}{q_{\chi^2}（p, 1, \text{lower.tail = F}）}\right）}
$$
其中，$q_{\chi^2}（p, 1, \text{lower.tail = F}）$ 是卡方分布的临界值，F是自由度。
有OR值和p值的情况
如果已知OR（比值比）和p值，可以使用以下公式计算标准误：
$$
SE = \left|\frac{\log（OR）}{q_{\norm}（p/2）}\right|
$$
其中，$q_{\norm}（p/2）$ 是正态分布的临界值。
有beta和已计算出的标准误的情况
如果已知beta和已计算出的标准误，可以计算z-score：
$$
z = \frac{\beta}{SE}
$$
样本均数的标准误
对于样本均数（$\bar{x}$）的标准误，可以使用以下公式：
$$
SE = \frac{SD}{\sqrt{n-1}}
$$
其中，$SD$ 是样本标准差，$n$ 是样本量。
生存分析中的标准误
在生存分析中，标准误的计算公式为：
$$
SE = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}
$$
其中，$\sigma$ 是总体标准差，$n$ 是样本量。
根据你的具体需求和数据类型，可以选择合适的公式进行计算。如果你有具体的数据和需求，请提供更多信息以便更准确地帮助你计算标准误。