標準エラーは何に使用されますか？

私が見つけたチュートリアルを使用し、データを表示するために標準誤差と共に平均値をプロットしています。しかし、私は結果について議論することに問題を抱えています。私のプロットは以下のとおりです。標準エラーの一部（エラーバーとして表示）は大きく異なり、一部はゼロに非常に近いものです。

$\pm1\sigma$

この特定のケースでは、赤と紫のバーだけでなく、灰色と緑のバーの違いもあまり重要ではないことがわかります。

一般に、標準誤差は、バーの上部の真の値がバーの言うところにあるかどうかがどれほど不確かかを示します。複数のバーがある場合、統計的検定という意味で、バー間の比較も可能になります。ただし、これらをこのように解釈するには、以下の図に示すように、いくつかの前提が必要です。バーを比較して統計的な有意差があるかどうかを確認することに本当に関心がある場合は、データに対してテストを実行し、このようにして、どのテストが有意であったかを表示する必要があります。

さらに、標準誤差ではなく信頼区間を使用することをお勧めします。

この論文は一読の価値があります。

カミングとフィンチ。「目による推論：信頼区間とデータの画像の読み方。」アム・サイク。巻。60、No。2、170〜180。

彼らの全体的な結論は次のとおりです。「関心のある効果に直接関連し、実験計画に敏感であり、間隔を解釈するバーを探す。」

独立したサンプルの場合、信頼区間を使用して、CIの半分のオーバーラップは、差が統計的に有意であることを意味します。

代わりに標準誤差範囲を使用する独立したサンプルの場合、次のグラフは統計的有意性を理解する方法を示しています。

mbqが言うように、エラーバーは、2つのグループ間の差が大きい場合、つまり、各グループ内の変動が、平均に対して見つけた差を信じられるほど小さい場合に、読者に感じさせる方法ですあなたのグループの間で。

他のすべてが等しい場合、エラーバーが大きいほどグループ内の差が大きくなりますが、プロットのy軸は対数変換されているように見えるため、低いグループは高いグループと同じスケールではありません。

読者の多くは、明示的に説明しても、エラーバーの意味を理解していないことに注意してください。多くの場合、ジッタードットプロットまたはボックスプロット（または両方）を使用して同じ目標を達成し、同じ効果を得ることができます。

多くの研究者がこれらのグラフの解釈に問題を抱えています。詳細については、http：//scienceblogs.com/cognitivedaily/2008/07/31/most-researchers-dont-understa-1/を参照してください。