误差棒到底是个什么棒?到底棒不棒! |
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统计完数据,发现标准差SD大的要死,然后标准误SE又小到怀疑人生。 paper里面的误差棒都那么守规矩又大方(摊手)。 那么,究竟该用什么代表误差棒呢? 配乐:唯宁静时光会在40年后成为黄金年代 导读: 1:我想了解SD与SE–>Part I 2:我想知道常见的误差棒是什么–>Part II 3:我想知道怎么选择误差棒–>Part III 4:我想知道下期预告–>底部 5:我什么都不想知道–> 常见的混淆出现在SD与SE之间 Part I 什么是SD, 什么又是SE? 为什么被混着用? 让我们通过一个例子来秒懂它们俩~ one: 想象一下我们测量了5只mice的体重 two: 那个竖线就是体重的平均值,横线的范围,表示SD。 SD量化了数据点的分散程度 three: 想象一下,我们做了5次重复试验,每一次都称5只mice! four: 所以我们获得了5个平均值!还有5个SD(未标)! five: 想象如果我们把平均值放在一起 six: 这样,我们就获得了平均值的平均值(竖虚线)。以及,平均值的SD(短横虚线)。平均值的SD,就是SE。 Q1:他们差别很明显啊,为什么大家混着用? A1:我曾经认真的搜过这个问题,发现国内论坛经常有人抱怨SE的滥用。其实不仅我们如此,海外做生物研究的研究生也面临同样的问题。如下面这个链接,https://www.researchgate.net/post/When_should_I_use_standard_error_or_standard_deviation。 有人含蓄而明确的表示在生物研究中SE做error bar更受欢迎。 Q2:为啥啊? A2:因为SE小啊,看起来数据更稳定啊。 Q3:这样好吗? A3:不好。 Part II 误差棒到底是啥 常见的混淆存在于这三个概念之间:standard deviation (SD), standard errors (SE) and confidence interval (CI) 我们来看看同一个统计图中,如果用这三个值来画误差棒: A 画SD–>感觉实验白做了 (error bar重叠,实际上P=0.01,差异显著) B 画SE–>怎么画都有显著差异啊 (error bar无重叠,但是实际上P=0.1,差异并不显著) C 画CI–>这个有谱 (事实上如果这个error bar刚好不重叠, 代表p 所以,我们再认真的区别一下这三个概念: SD: 观察到的数据的variation,用每个数据点到样本平均值的距离的平均来表示。 值得注意的是,如果这个数据是正态分布的,那个95%的数据都会包含在mean±2SD的范围内。SD是不随着样本量增大而变小的。 SE: 表示样本平均值的精准度(我们是无法知道真实的世界,我们只有实验值,所以它与真实之间存在这个误差)。SE=SD/根号下N。所以样本量越大,SE越小。值得注意的是,当我们只做了一次实验,SE也可以被推断出来。即使SE的概念是多个平均值的平均值。 CI:是SE的两倍。95%CI=mean±2SE。 Part III 怎么知道我要用什么误差棒? 用SE做误差棒,…别用啦。 用SD做误差棒,也不对,因为SD与p-value无关,会有些confusing。 划重点–误差棒就是95%CI!! 但是,SD在描述数据的时候很有用。 所以,总结如下: ~如果你想要描述数据mean±… 这个后面的值应该是SD~ ~如果你想要对比结果的差异:用mean±95%CI=mean±2SE~ ~nowhere in paper you should be using mean± SE~ 参考过: https://www.youtube.com/watch?v=NMcogBp1rnA https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1883195814000024 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3469943/ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2959222/ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1255808/ http://jcb.rupress.org/content/177/1/7.full http://jcb.rupress.org/content/177/1/7.full#T1 https://www.youtube.com/watch?v=NMcogBp1rnA |
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