Gibt es eine begründete Regel für die Anzahl der zu veröffentlichenden signifikanten Figuren?
Hier einige konkrete Beispiele / Fragen:
Gibt es eine Möglichkeit, die Anzahl der signifikanten Zahlen mit dem Variationskoeffizienten in Beziehung zu setzen? Wenn die Schätzung beispielsweise 12,3 beträgt und der CV 50% beträgt, bedeutet dies, dass sich die durch '.3' dargestellte Information Null nähert?
Wenn ein Konfidenzintervall einen Bereich von Größenordnungen aufweist, sollte die Anzahl der signifikanten Stellen immer noch gleich sein, z.
12,3 (1,2, 123,4) vs 12 (1,2, 120)
Sollte die Anzahl der signifikanten Stellen in einer Fehlerschätzung gleich oder geringer sein als die Anzahl der signifikanten Stellen in einem Mittelwert?
Antworten:
Ich bezweifle, dass es eine universelle Regel gibt, deshalb werde ich mir keine ausdenken. Ich kann diese Gedanken und die Gründe dahinter teilen:
Wenn die Zusammenfassungen die Daten selbst widerspiegeln (max, min, Auftragsstatistik usw.), verwenden Sie die gleiche Anzahl von signifikanten Zahlen , die für die erstmalige Aufzeichnung der Daten verwendet wurden. Dies bietet eine konsistente Darstellung im gesamten Dokument hinsichtlich der Genauigkeit der Daten.
-Beachten , dass der CV nicht nicht alle notwendigen Informationen in dieser Hinsicht bieten.
-Einige Schätzungen können mit großer Präzision erhalten werden. Sie müssen nicht gerundet sein, um zu etwas anderem zu passen. Zum Beispiel könnte der Mittelwert von 1.000.000 ganzen Zahlen 10.977 mit einem Standardfehler von 0.00301 sein. Meine Entscheidung, den Mittelwert auf drei Dezimalstellen (und 4 bis 5 Sig.) Zu schreiben, basierte auf der Größenordnung der SE, was darauf hinweist, dass die letzte Ziffer teilweise zuverlässig ist. Die Entscheidung, die SE auf drei Sig Feigen (fünf Dezimalstellen) zu schreiben, ist willkürlicher: zwei Sig Feigen würden funktionieren; man würde wahrscheinlich nicht; vier Sig Feigen würden auch funktionieren und mit den 4-5 Sig Feigen im Mittel übereinstimmen; mehr als vier Sig Feigen wären übertrieben. (Man könnte den Standardfehler der SE selbst in Bezug auf den vierten Moment der Daten abschätzen und damit einen angemessenen Rundungsbetrag bestimmen, aber die meisten von uns machen sich keine solchen Sorgen ...)
Signalisieren Sie dem Leser, wenn Sie umfangreiche Rundungen durchführen . Seien Sie besonders vorsichtig, wenn der Bericht den statistischen Test selbst behandelt . Der Grund ist, dass Leute Ihre Arbeit benutzen können, um ihre eigenen Berechnungen zu überprüfen. Manchmal kann sogar ein kleiner Unterschied einen Fehler aufdecken. Sie möchten keine Probleme verursachen, weil Sie 123 auf 120 gerundet haben und jemand anderes, der die Arbeit überprüft, 123 erhält und den Verdacht hat, dass einer von Ihnen einen Fehler begangen hat.
Seien Sie konsequent . Sie können einige Leser verlieren, wenn Sie einen Wert als 123 an einer Stelle auflisten und ihn später als 120 verweisen.
Sei nicht lächerlich . (Ich vermute automatisch Inkompetenz, wenn ich auf Berichte stoße, die statistische Ergebnisse für 15 Sig Feigen liefern, wenn die Daten beispielsweise nur zwei Sig Feigen enthalten.)
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Ich würde 12 (1.2, 123.4) vorschlagen. Lassen Sie die .3 weg, da sie fast bedeutungslos ist, aber viele Leute (1.2, 120) gehen davon aus, dass die letzte '0' in 120 signifikant ist.
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