Ich verwende ein Tutorial, das ich gefunden habe, und zeichne Mittelwerte zusammen mit den Standardfehlern, um meine Daten anzuzeigen. Aber ich habe ein Problem damit, die Ergebnisse zu diskutieren. Mein Diagramm sieht wie folgt aus: Einige der Standardfehler (als Fehlerbalken dargestellt) variieren stark und einige liegen sehr nahe bei Null.
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Antworten:
In diesem speziellen Fall kann man sehen, dass sowohl der Unterschied zwischen rotem und violettem Balken als auch zwischen grauem und grünem Balken nicht zu signifikant ist.
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Im Allgemeinen sagt Ihnen der Standardfehler, wie unsicher Sie sind, dass der wahre Wert des oberen Randes des Balkens dort ist, wo der Balken ihn angibt. Wenn mehrere Balken vorhanden sind, können auch Vergleiche zwischen Balken im Sinne eines statistischen Tests ermöglicht werden. Um sie auf diese Weise zu interpretieren, sind jedoch einige Annahmen erforderlich, die im Folgenden grafisch dargestellt werden. Wenn Sie wirklich daran interessiert sind, die Balken zu vergleichen, um festzustellen, ob die Unterschiede statistisch signifikant sind, sollten Sie Tests mit den Daten durchführen und anzeigen, welche Tests wie folgt signifikant waren.
Außerdem würde ich vorschlagen, Konfidenzintervalle anstelle von Standardfehlern zu verwenden.
Dieses Papier ist eine Lektüre wert:
Cumming und Finch. "Inferenz mit dem Auge: Konfidenzintervalle und Lesen von Datenbildern." Bin Psych. Vol. 60, No. 2, 170–180.
Ihre allgemeine Schlussfolgerung lautet: "Suchen Sie nach Balken, die sich direkt auf interessierende Effekte beziehen, reagieren Sie empfindlich auf das experimentelle Design und interpretieren Sie die Intervalle."
Bei unabhängigen Stichproben unter Verwendung von Konfidenzintervallen bedeutet eine halbe Überlappung der CIs, dass der Unterschied statistisch signifikant ist.
Für unabhängige Stichproben, die stattdessen Standardfehlerbalken verwenden, zeigt die folgende Grafik, wie Sie die statistische Signifikanz ermitteln können:
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Wie mbq sagt, sind Fehlerbalken eine Möglichkeit, Ihren Lesern ein Gefühl dafür zu vermitteln, ob die Unterschiede zwischen zwei Gruppen signifikant sind - dh wenn die Abweichungen innerhalb jeder Ihrer Gruppen klein genug sind, um zu glauben, dass der Unterschied, den Sie für den Mittelwert gefunden haben zwischen Ihren Gruppen.
Wenn alles andere gleich ist, bedeuten größere Fehlerbalken mehr Unterschiede innerhalb der Gruppe, aber es sieht so aus, als ob die y-Achse Ihres Diagramms logarithmisch transformiert ist, sodass die unteren Gruppen nicht ganz im gleichen Maßstab wie die höheren sind.
Sie sollten sich bewusst sein, dass viele Ihrer Leser nicht verstehen, was Fehlerbalken darstellen, selbst wenn Sie dies explizit erklären! Oft können Sie dasselbe Ziel mit einem zitternden Punktdiagramm oder einem Boxplot (oder beiden zusammen) erreichen, um den gleichen Effekt zu erzielen.
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Viele Forscher haben Probleme, diese Grafiken zu interpretieren. Weitere Informationen finden Sie unter http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2008/07/31/most-researchers-dont-understa-1/ .
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