Słupki błędów

Słupki błędów są graficzną reprezentacją zmienności danych i są używane na wykresach do wskazania błędu lub niepewności w raportowanym pomiarze. ... Słupki błędów często reprezentują jedno odchylenie standardowe niepewności, jeden błąd standardowy lub określony przedział ufności (e.g., 95% przedział).

1. Jak obliczyć słupki błędów?
2. Co oznaczają małe słupki błędów?
3. Jakich słupków błędów powinienem użyć?
4. Co oznaczają nakładające się paski błędów?

Jak obliczyć słupki błędów?

Ogólnie rzecz biorąc, dzielisz odchylenie standardowe przez pierwiastek kwadratowy liczby punktów danych, aby znaleźć błąd standardowy, więc możesz to zrobić w jednym kroku, pisząc „=ODCH.STANDARDOWE(A2:A21)/SQRT(LICZBA(A2: A21)) "jeśli wolisz.

Co oznaczają małe słupki błędów?

Długość paska błędu pomaga ujawnić niepewność punktu danych: krótki pasek błędu pokazuje, że wartości są skoncentrowane, sygnalizując, że wykreślona średnia wartość jest bardziej prawdopodobna, podczas gdy długi pasek błędu wskazuje, że wartości są bardziej rozłożone i mniej niezawodny.

Jakich słupków błędów powinienem użyć?

Jaki rodzaj paska błędów należy zastosować? Zasada 4: ponieważ biolodzy eksperymentalni zazwyczaj próbują porównywać wyniki eksperymentalne z wynikami kontrolnymi, zwykle właściwe jest pokazywanie wnioskowanych słupków błędów, takich jak SE lub CI, a nie SD.

Co oznaczają nakładające się paski błędów?

Jeśli dwa słupki błędów SEM nakładają się na siebie, a rozmiary próbek są równe lub prawie równe, to wiesz, że wartość P jest (znacznie) większa niż 0.05, więc różnica nie jest istotna statystycznie.