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发布时间：2023-02-25 丨 浏览次数：

本文摘要：

GraphPad Prism 统计教程

--如果你想缔造有说服力形貌

之前已经推送了关于尺度差（SD）、平均值的尺度误差（SEM）的先容文章今天将重点先容一下尺度差（SD）宁静均值的尺度误差（SEM）之间的区别、什么场景下需要绘制SD或SEM图形？

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--如果你想展示你如何准确地确定平均值

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--如果想要显示数据的变化

SD vs SEM

SE和SEM是一回事儿吗？

不是一回事儿！

尺度偏差（SD）与平均值尺度误差（SEM）之间很容易混淆。主要区别在于：

SD量化了疏散 - 值之间的差值有多大； SEM量化了你对总体实际平均值的相识水平。

其思量了SD的值和样本量； SD和SEM均在相同单元内--数据的单元； 凭据界说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靠近真实的总体平均值。在一个庞大样本的情况下纵然数据很是疏散你也能很是准确地知道平均值是几多； 随着你收集更多的数据你将更准确地评估总体的SD。

你从样本中盘算出的SD是对总体SD的最佳预计。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）。

注意：对于你险些可凭据数据盘算出任何参数你可盘算尺度误差而不仅仅是平均值。“尺度误差”一词有些许模棱两可。上述各点仅指平均值的尺度误差。

什么时候绘制SD与SEM？

关于什么时候绘制SD与SEMGraphPad官方给了一些建议：

如果你需要建立一个带有误差条的图表或建立一个带有正/负值的表格需要决议是否显示SD、SEM或其他内容。通常有更好方法来来绘制平均值和SD/SEM。

GraphPad Prism 统计教程 | 尺度差

如果每个值代表差别的个体则可能想要显示数值之间的差异。

纵然每个值代表一个差别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个左右需要建立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。如果数据集的值凌驾100个左右散点图就会变得很是杂乱。

备选方案是接纳盒须图、频率漫衍（直方图）或累积频率漫衍； 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杂乱的图表。这可能是顺利举行的第一步这样你可以完整检察数据。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自己或图例中盘算的。

开始之前我们先温习一下之前的内容：

如果你的目的是将平均值与t磨练或ANOVA举行比力或者显示我们的数据与模型预测的靠近水平你可能更感兴趣的是显示数据界说平均值的准确水平而非显示变异性。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）； 平均值的尺度误差（SEM）是几多？基于SEM误差条绘制平均值是用于显示你对平均值的相识水平的常用方法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明释。

只管如此SEM误差条许多领域的尺度； 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。

GraphPad Prism 统计教程 | 平均值的尺度误差

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尺度偏差； 如果我们的目的是笼罩较大差异则将误差条显示为各组的尺度偏差并希望你的读者将其认为是尺度误差。

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