В заключение, SD количественно определяет изменчивость, тогда как SEM количественно определяет неопределенность в оценке среднего. Поскольку читатели, как правило, заинтересованы в том, чтобы знать изменчивость в пределах выборки, а не близость среднего значения к среднему значению генеральной совокупности, данные следует точно суммировать с помощью SD, а не SEM.
Должен ли я использовать стандартную ошибку или стандартное отклонение для планок погрешностей?
Используйте стандартные отклонения для планок ошибок Если данные в каждый момент времени нормально распределены, то (1) около 64% данных имеют значения находятся в пределах границ погрешностей, и (2) почти все данные лежат в пределах трехкратной границы погрешностей.
Должен ли я отображать стандартную ошибку или стандартное отклонение?
Когда использовать стандартную ошибку? Это зависит. Если сообщение, которое вы хотите донести, касается разброса и изменчивости данных, то стандартное отклонение - это метрика, которую следует использовать. Если вы заинтересованы в точности средних значений или в сравнении и проверке различий между средними значениями, то стандартной ошибкой будет ваша метрика.
Являются ли планки погрешностей sem?
Построение графика среднего значения с помощью планок погрешностей SEM является широко используемым методом, чтобы показать, насколько хорошо вы знаете среднее значение. доверительный интервал. Тем не менее, планки ошибок SEM являются стандартом во многих областях.
Должны ли планки погрешностей быть наполовину стандартнымиотклонение?
Вы 100% не должны отображать половинные полосы ошибок, так как это никогда не делается и вводит в заблуждение. Отображение полной полосы ошибок с каждой стороны - это хорошо, но на самом деле не передает много информации, и многие читатели просто удваивают ее длину в уме, чтобы приблизиться к 95% доверительному интервалу.
