Lỗi tiêu chuẩn được sử dụng để làm gì?

Tôi đang sử dụng một hướng dẫn mà tôi đã tìm thấy và vẽ các giá trị trung bình cùng với các lỗi tiêu chuẩn để hiển thị dữ liệu của mình. Nhưng tôi có một vấn đề thảo luận về kết quả. Âm mưu của tôi là như dưới đây: một số lỗi tiêu chuẩn (được hiển thị dưới dạng thanh lỗi) khác nhau rất nhiều và một số trong số chúng rất gần với không.

Các thanh lỗi nói chung là để thuyết phục người đọc cốt truyện rằng sự khác biệt mà cô ấy / anh ấy nhìn thấy trên cốt truyện có ý nghĩa thống kê. Trong một phép tính gần đúng, bạn có thể tưởng tượng một gaussian nhỏ mà phạm vi được hiển thị dưới dạng thanh lỗi này - "tích hợp trực quan" của một sản phẩm của hai gaussian như vậy ít có khả năng hai giá trị đó thực sự bằng nhau.$\pm1\sigma$

Trong trường hợp cụ thể này, người ta có thể thấy rằng cả sự khác biệt giữa thanh màu đỏ và màu tím cũng như màu xám và màu xanh lá cây không quá đáng kể.

Nói chung, lỗi tiêu chuẩn cho bạn biết mức độ không chắc chắn của bạn là giá trị thực của đỉnh thanh là nơi thanh nói. Khi có nhiều thanh, nó cũng có thể cho phép so sánh giữa các thanh, theo nghĩa của một bài kiểm tra thống kê. Tuy nhiên, diễn giải chúng theo cách này đòi hỏi một số giả định, được hiển thị dưới dạng đồ họa. Nếu bạn thực sự quan tâm đến việc so sánh các thanh để xem sự khác biệt có ý nghĩa thống kê hay không, thì bạn nên chạy thử nghiệm trên dữ liệu và hiển thị thử nghiệm nào có ý nghĩa, như thế này.

Ngoài ra, tôi sẽ đề nghị sử dụng khoảng tin cậy thay vì lỗi tiêu chuẩn.

Bài viết này rất đáng để đọc:

Cumming và Finch. "Suy luận bằng mắt: Khoảng tin cậy và cách đọc hình ảnh của dữ liệu." Là tâm lý. Tập 60, số 2, 170 bóng180.

Kết luận chung của họ là: "Tìm kiếm các thanh liên quan trực tiếp đến các hiệu ứng quan tâm, nhạy cảm với thiết kế thử nghiệm và diễn giải các khoảng thời gian."

Đối với các mẫu độc lập, sử dụng khoảng tin cậy, sự chồng chéo một nửa của các TCTD có nghĩa là sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.

Thay vào đó, đối với các mẫu độc lập sử dụng các thanh lỗi tiêu chuẩn, biểu đồ sau cho bạn biết cách tìm ra ý nghĩa thống kê:

Như mbq nói, các thanh lỗi là một cách để người đọc của bạn cảm nhận được nếu sự khác biệt giữa hai nhóm là đáng kể - tức là nếu sự khác biệt trong mỗi nhóm của bạn đủ nhỏ để tin rằng sự khác biệt bạn tìm thấy có nghĩa là giữa các nhóm của bạn.

Tất cả những thứ khác đều bằng nhau, các thanh lỗi lớn hơn có nghĩa là sự khác biệt trong nhóm nhiều hơn, nhưng có vẻ như trục y của âm mưu của bạn được chuyển đổi theo log, vì vậy các nhóm thấp hơn không hoàn toàn ở cùng tỷ lệ với các nhóm cao hơn.

Bạn nên lưu ý, nhiều độc giả của bạn sẽ không hiểu thanh lỗi đại diện cho điều gì, ngay cả khi bạn giải thích rõ ràng về nó! Thường thì bạn có thể đạt được cùng một mục tiêu với một dấu chấm bị xáo trộn hoặc một ô vuông (hoặc cả hai cùng nhau) để đạt được hiệu quả tương tự.

Rất nhiều nhà nghiên cứu gặp khó khăn trong việc diễn giải những biểu đồ này. Xem http://sciencebloss.com/cognitiving Daily 2008/07/31 / most-researchers-dont-understa-1 / để biết thêm chi tiết.