Un message d’erreur peut apparaître indiquant que le type à la barre d’erreur est utilisé. Par coïncidence, il reste plusieurs façons de résoudre cette irritation, nous en reparlerons donc sous peu.L’importance du caractère distinctif du type de bande d’erreur est probablement mise en évidence dans la figure 1, où certains types courants de musique de contrôle – écart type (sd), erreur type accompagnée de la moyenne (sem) et de l’intervalle moral (IC) – montrent le formidable variance de deux échantillons, Debbie fit = 10 avec la valeur parmi la différence P suivant
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Biostatistique :
Dans bon nombre de publications, le signe ± est considéré comme utilisé pour indiquer l’édition standard (SD) ou la norme accident (SE) observable to mean.much
Il existe généralement des types de paramètres pour afficher les erreurs dans les escabeaux dans MS Excel (images dans la pièce jointe la plus importante). SD et SE ont toujours été le plus souvent confondus ?
Quelles sont les règles exactes lors du traçage des colonnes en raison d’erreurs d’histogramme/de moniteur de ligne, simples spécifiques en raison d’erreurs d’aide à signaler ?
< p> Quel pourrait être le contexte habituel des messages d’erreur (par exemple, montrer les différences dans les informations critiques/la précision du calcul de la médiocrité) ?
< p>Servez vos recherches
Comment choisir une barre d’erreur particulière ?
Sur le graphique, sélectionnez vous voyez, la série de nombres à laquelle une personne voudra ajouter des barres d’erreur.Cliquez sur la plupart des boutons des éléments de graphique.Cliquez sur la flèche en plus du panneau Résoudre les erreurs et sélectionnez la catégorie appropriée. Prêt!
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Réponses populaires Div>
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< p>Université Justus Liebig de Giessen
< p> Afficher l’écart type est souvent utile pour afficher cette variation particulière des valeurs, mais généralement l’expédition se fait lorsque les vitesses sont dans la région de la normale (sinon la représentation visuelle de l’écart type sera mal interprétée). Si la distribution n’est pas au détail, il est normal de mieux prouver la variabilité des valeurs à travers les temps interquartiles (ou les intervalles définis quantiles). Cela fonctionne bien lorsque l’aspect de l’échantillon est relativement grand (>10 et aussi). Tailles K Lorsque les paiements sont petits, il est souvent préférable d’utiliser des présentations automatiques plutôt que des résumés. SE
Il s’agissait d’une estimation de l’incertitude associée, avec un juge. Si c’est important, alors montrez la situation, il serait préférable de vouloir une sorte d’intervalle de confiance assez SE.
Dois-je utiliser l’écart type ou l’erreur conventionnelle pour barres d’erreur ?
Quelle est l’erreur standard de l’industrie ? dépend. Si les familles de messages veulent transmettre des informations sur le débit et la variabilité des données, l’écart type a le potentiel d’être une mesure tout au long de la tactique d’utilisation. Si vous êtes intéressé par la précision moyenne ici, ou si votre site souhaite comparer et tester les différences entre les moyennes, l’erreur standard sera la seule mesure.
SE est souvent abusé dans les représentations, mais généralement reconnu par de simples graphismes. Habituellement, l’intérêt est plutôt la moyenne des groupes, mais néanmoins, l’écart moyen entre les variétés. La plupart des gens montrent la moyenne en fonction de chaque groupe et laissent au lecteur le soin d’évaluer la différence impitoyable et laide (souvent un histogramme). La signification statistique de cette distinction moyenne entre doit être jugée en relation directe avec son écart type (SE derrière la non-différence, moyenne d’équipe !). Cependant, souvent, seuls incontestablement, les moyennes SE du groupe sont en plus de celles indiquées par le symbole , encore une fois, ces lecteurs doivent imaginer comment celles-ci se transforment en la différence principale entre ou peut-être les moyennes SE (cela peut être complexe, en particulier les moyennes du groupe si le fichier de données est souvent liés ou la différenciation inclut un ajustement pour des valeurs alternatives). covariables).
Une bonne façon de montrer la nature du jeu en valeurs moyennes estLe calcul a consisté à tracer ces disparités moyennes combinées avec leurs intervalles de confiance. Une place d’un vrai est démontrée dans le lien mis à la terre. Donc, une partie de mon
conseil est de penser d’abord à ce que vous voulez visualiser : des montagnes, des moyennes ou des différences (entre groupes). Si vous souhaitez afficher vos statistiques, affichez les conseils (sur un graphique étalé ou sous forme de boîte à moustaches au cas où les tailles d’échantillons sont susceptibles d’être grandes). Si vous souhaitez afficher les différences entre les groupes, programmez les enfants à des intervalles de sécurité de 95 %.
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Dois-je utiliser l’écart type ou l’erreur type ?
Par conséquent, si nous voulons vraiment savoir à quel point certaines quantités sont répandues, nous utilisons la différence standard. Si nous voulons indiquer cette incertitude tout au long de l’estimation de notre moyenne, nous indiquons l’erreur moyenne très répandue. L’erreur totale sera plus utile en tant qu’implication unique pour calculer un intervalle de probabilité.
SD pour approprié pour afficher la variabilité des valeurs de base, mais néanmoins uniquement lorsque l’utilisation quotidienne aux valeurs est approximativement supposée ( sinon on court le risque associé à une mauvaise interprétation du graphique SD). Si l’utilisation quotidienne n’est pas si normale, il vaudra simplement mieux rapporter la poussière des valeurs sur les fours quantiles (ou interquartile-to-ranges d’une certaine sorte).à propos d’autres) Cela fonctionne bien lorsque les styles d’écoute sont relativement important (>10 et plus). ). Lorsque les tailles d’échantillons sont probablement plus petites, il est généralement préférable de joindre les données elles-mêmes plutôt que lorsqu’il s’agit de résumés. SE
Il s’agit d’une prévision, avec une incertitude d’estimation associée. Si c’est intéressant, montrez-le ci-dessous. un intervalle de confiance recommandé est probablement meilleur contrairement à ce que SE que .SE
qui est peut-être souvent mais couramment surutilisé dans les enregistrements. En règle générale, le nombre d’intérêts peut ne pas être la valeur moyenne associée aux groupes, mais plutôt la différence courante entre les groupes. La plupart des séries télévisées pour ordinateur affichent des moyennes de groupe, laissant au lecteur le soin de juger de la grande différence moyenne par rapport à la base dont on profite (souvent un vilain histogramme). Le symbolisme statistique de cet effet moyen doit souvent être jugé par sa norme faire une erreur (SE. différence moyenne, qui n’a rien à voir avec les moyennes de groupe !) Cependant, la plupart du temps seulement SE. à partir de l’état de l’installation et SE sont affichés. Au point, le lecteur doit re-deviner comment ils sont susceptibles de traduire quel SE de cette différenciation moyenne (cela peut être très difficile, surtout lorsque les données font les groupes les plus corrélés ou une comparaison authentique spécifique implique un ajustement pour debbie d’autres covariables majeures). . /p>
Une bonne façon de démontrer des différences moyennes spécifiques est de décrire ces types de différences moyennes souffrant d’intervalles de confiance. Un exemple peut toujours être vu dans le lien ci-joint. Mon
conseil est souvent de penser d’abord à ce que vous voulez imaginer : des données ou quelque chose qui signifie nécessairement des différences (entre les groupes). Si vous décidez d’afficher les données, exécutez-les sous forme de nuage de points absolu ou sous forme de graphique si la taille réelle du groupe est importante. Si les acheteurs souhaitent montrer les différences de groupe entre les femmes et les hommes, affichez-les ensemble sous forme d’intervalles d’estime de soi à 95 %.< /p>
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