开始之前,我们先复习一下之前的内容:
相关阅读:
标准偏差(SD)与平均值标准误差(SEM)之间很容易混淆。主要区别在于:
SD量化了分散 - 值之间的差值有多大;
SEM量化了你对总体实际平均值的了解程度。其考虑了SD的值和样本量;
SD和SEM均在相同单位内--数据的单位;
根据定义,SEM始终小于SD;
随着你的样本量变大,SEM会变小。因为大样本量的平均值可能比小样本量的平均值更接近真实的总体平均值。在一个巨大样本的情况下,即使数据非常分散,你也能非常精确地知道平均值是多少;
随着你收集更多的数据,你将更精确地评估总体的SD。你从样本中计算出的SD是对总体SD的最佳估计。但你无法预测来自大样本量的SD是否会大于或小于来自小样本量的SD。(严格来讲这不太正确,其为方差--SD平方--不会发生可预测的变化,但SD的变化微不足道,且比SEM中的变化小得多)。
关于什么时候绘制SD与SEM,一些建议:
如果每个值代表不同的个体,则可能想要显示数值之间的差异。即使每个值代表一个不同的实验室实验,显示变化通常也很有意义; 如果绘制的柱形图中每个数据集的值少于100个左右,需要创建一个散点图来显示每个值。显示每个值能够更好的显示值之间的差异。如果数据集的值超过100个左右,散点图就会变得非常混乱。备选方案是采用盒须图、频率分布(直方图)或累积频率分布; 如果绘制XY数据,尤其是多个治疗组的数据,则会绘制每个重复数据,得出一个混乱的图表。这可能是顺利进行的第一步,这样你可以完整查看数据。但在显示数据时,会更改为平均值和误差条; 如需绘制平均值和误差条,SD可量化重复数据之间的变异性。四分位区间或全区间的中值图亦如此。绘制带有误差条的图形时,务必解释误差条是如何在图形本身或图例中计算的。
如果你的目标是将平均值与t检验或ANOVA进行比较,或者显示我们的数据与模型预测的接近程度,你可能更感兴趣的是显示数据定义平均值的精确程度,而非显示变异性。在此情况下,最佳方法是绘制平均值的95%置信区间(或者为90%或99%置信区间); 平均值的标准误差(SEM)是多少?基于SEM误差条绘制平均值是用于显示你对平均值的了解程度的常用方法,SEM误差条的唯一优点是它们更短,但SEM误差条比置信区间更难解释。尽管如此,SEM误差条许多领域的标准; 无论你选择显示什么误差条,必须说明。注意误差条重叠是否比你想象的要少。
如果你的目的是强调数据中的微小和不重要的差异,则将你的误差条显示为SEM,并希望你的读者认为它们是标准偏差; 如果我们的目的是覆盖较大差异,则将误差条显示为各组的标准偏差,并希望你的读者将其认为是标准误差。
相关推荐:
「视频教程」GraphPad Prism 8 软件操作教程 中文字幕
「视频教程」手把手教你用GraphPad Prism做符合SCI投稿的标准图
GraphPad Prism 7 for Win / Mac 完美破解版 统计绘图软件 附安装教程
GraphPad Prism 8.4.3 for Win/Mac 最新完美激活中英文版医学绘图软件+安装教程
GraphPad Prism 9 for Win/Mac 完美学习版+安装教程