Для чого використовується стандартна помилка?

Я використовую знайдений нами підручник і будую середні значення разом зі стандартними помилками, щоб показати свої дані. Але у мене виникають проблеми з обговоренням результатів. Мій сюжет, як показано нижче: деякі стандартні помилки (показані у вигляді рядка помилок) сильно різняться, а деякі з них дуже близькі до нуля.

Загалом смуги помилок - переконати читача сюжету, що відмінності, які він / він бачить на сюжеті, є статистично значущими. У наближенні ви можете уявити собі маленького діапазон якого показаний як ця смужка помилок - "візуальна інтеграція" продукту двох таких гауссов є більш-менш шансом, що ці два значення дійсно рівні.$\pm1\sigma$

У цьому конкретному випадку видно, що і різниця між червоним і фіолетовим смугою, а також сірим і зеленим не надто істотна.

Загалом, стандартна помилка говорить про те, наскільки ви непевні, що справжня цінність у верхній частині смужки - там, де вона відповідає. Коли є кілька барів, це також може давати порівняння між барами, в сенсі статистичного тесту. Однак інтерпретувати їх таким чином потрібно деякі припущення, наведені графічно нижче. Якщо ви дійсно зацікавлені в порівнянні барів, щоб побачити, чи є відмінності статистично значущими, тоді слід запустити тести на даних і показати, які тести були значущими, як цей.

Крім того, я б запропонував використовувати довірчі інтервали, а не стандартні помилки.

Цей документ варто прочитати:

Куммінг і Фінч. "Висновок очей: Інтервали довіри та способи читання зображень із даних". Am Psych. Вип. 60, № 2, 170–180.

Їх загальний висновок такий: "Шукайте бруски, які безпосередньо стосуються ефектів, що цікавлять, будьте чутливі до експериментальної конструкції та інтерпретуйте інтервали".

Для незалежних вибірок, використовуючи довірчі інтервали, половина накладання CI означає, що різниця є статистично значущою.

Для незалежних зразків, що використовують замість них стандартні рядки помилок, наступний графік показує, як визначити статистичну значимість:

Як говорить mbq, смужки помилок - це спосіб дати вашим читачам відчути, чи є відмінності між двома групами істотними - тобто, якщо різниця в кожній з ваших груп є достатньо малою, щоб вважати, що різниця, яку ви знайшли в середньому між вашими групами.

Якщо всі інші рівні, більші смуги помилок означають більше різниці в межах групи, але схоже, що вісь y вашого ділянки перетворена в журнал, тому нижчі групи не зовсім на тій же шкалі, що і вищі.

Ви повинні знати, багато ваших читачів не зрозуміють, що являють собою смужки помилок, навіть якщо ви прямо поясните це! Часто ви можете досягти однієї і тієї самої мети за допомогою ворсистого крапкового сюжету або боксерської планки (або обох разом), щоб досягти однакового ефекту.

У багатьох дослідників виникають проблеми з інтерпретацією цих графіків. Дивіться http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2008/07/31/most-researchers-dont-understa-1/ для більш детальної розробки.