Untuk apa kesalahan standar?

9

Saya menggunakan tutorial yang saya temukan dan merencanakan nilai rata-rata bersama dengan kesalahan standar untuk menampilkan data saya. Tapi saya mengalami masalah dalam membahas hasil. Plot saya seperti yang ditunjukkan di bawah ini: beberapa kesalahan standar (ditampilkan sebagai bilah kesalahan) sangat bervariasi dan beberapa di antaranya sangat mendekati nol.

masukkan deskripsi gambar di sini

data-visualization standard-error

— berkay
sumber

2

Masalah sampingan di sini adalah bahwa menggunakan bilah cenderung terbukti membingungkan. Sepele, batang ke bawah sedikit lebih sulit daripada batang ke atas. Lebih mendasar lagi, bar yang dimulai pada 1e-3 adalah arbitrer. Lebih positifnya, menampilkan perkiraan titik dengan simbol titik dan menambahkan bilah galat akan jauh lebih sederhana daripada menampilkan bilah plus bilah galat. Google "plot dinamit" untuk lebih banyak.

— Nick Cox

Saya tidak yakin apa pertanyaannya. Berdasarkan jawaban yang Anda tandai benar dan judulnya mungkin hanya untuk mengetahui apa kesalahan standar itu. Tetapi berdasarkan apa yang Anda miliki di sini, sepertinya Anda perlu bantuan untuk mendeskripsikan datanya. Bisakah Anda menjelaskan dalam pertanyaan? Juga, jika Anda ingin bantuan dalam mendeskripsikan data, maka silakan beri tahu lebih banyak tentang data, bukan hanya angka. N di setiap kelompok dan apa artinya nilai akan sangat membantu. Setiap transformasi yang dilakukan akan sangat membantu juga.

— John

10

$\pm1\sigma$

Dalam kasus khusus ini, orang dapat melihat bahwa perbedaan antara bar merah dan ungu serta yang abu-abu dan hijau tidak terlalu signifikan.

bagaimana dengan standard error dalam hal ini? sebagai bilah kesalahan yang diplot.

— berkay

Ini adalah bar kesalahan yang buruk jika itu tujuannya. Non-overlap bar tidak cukup untuk signifikansi statistik dan jumlah non-overlap yang diperlukan untuk benar-benar berbeda secara signifikan pada 0,05 bervariasi dengan N. Dan apa artinya "tidak terlalu signifikan" artinya? Kedua kondisi marjinal yang Anda tunjukkan akan gagal dalam uji-t.

— John

@ John Seperti yang saya tulis, bar kesalahan adalah petunjuk visual untuk membantu membuat penilaian sementara sambil menyelidiki plot; pengujian aktual memerlukan beberapa hipotesis untuk diuji, sehingga jelas harus terjadi dalam teks.

11

Secara umum, kesalahan standar memberi tahu Anda seberapa tidak pastinya Anda bahwa nilai sebenarnya dari bagian atas bilah adalah di mana bilah mengatakan itu. Ketika ada beberapa bilah, itu juga dapat memungkinkan perbandingan antara bilah, dalam arti uji statistik. Namun, menafsirkannya dengan cara ini memerlukan beberapa asumsi, yang ditunjukkan secara grafis di bawah ini. Jika Anda benar-benar tertarik membandingkan bilah untuk melihat apakah perbedaannya signifikan secara statistik, maka Anda harus menjalankan tes pada data dan menampilkan tes mana yang signifikan, seperti ini.

perbandingan signifikansi

Selain itu, saya akan menyarankan menggunakan interval kepercayaan daripada kesalahan standar.

Makalah ini layak dibaca:

Cumming dan Finch. "Inferensi oleh Mata: Interval Keyakinan dan Cara Membaca Gambar Data." Apakah Psikolog? Vol. 60, No. 2, 170–180.

Kesimpulan keseluruhan mereka adalah: "Carilah bar yang berhubungan langsung dengan efek yang menarik, peka terhadap desain eksperimental, dan menafsirkan interval."

Untuk sampel independen, menggunakan interval kepercayaan, setengah tumpang tindih dari CI berarti perbedaan secara statistik signifikan.

bar independen

Untuk sampel independen yang menggunakan bilah galat standar, grafik berikut ini menunjukkan kepada Anda bagaimana cara mengetahui signifikansi statistik:

bar indep, SE

— Ari B. Friedman
sumber

Ini sebenarnya bukan jawaban (belum). Maukah Anda menambah kutipan ini dengan beberapa info tentang bagaimana membantu menjawab pertanyaan OP? (btw, aku bukan downvoter)

— gung - Reinstate Monica

1

@ Gung Kehidupan nyata turun tangan, jadi saya mengirim sebagian jawaban. Diperbarui.

— Ari B. Friedman

6

Seperti kata mbq, bar kesalahan adalah cara untuk membiarkan pembaca Anda merasakan jika perbedaan antara dua kelompok signifikan - yaitu jika variasi dalam masing-masing grup Anda cukup kecil untuk percaya bahwa perbedaan yang Anda temukan untuk rata-rata antara grup Anda.

Semua yang lain sama, bilah galat yang lebih besar berarti lebih banyak perbedaan di dalam grup, tetapi sepertinya sumbu y plot Anda ditransformasi-log, jadi grup yang lebih rendah tidak cukup pada skala yang sama dengan yang lebih tinggi.

Anda harus sadar, banyak pembaca Anda tidak akan mengerti apa yang mewakili bar kesalahan, bahkan jika Anda menjelaskannya secara eksplisit! Seringkali Anda dapat mencapai tujuan yang sama dengan dot-plot yang gelisah atau boxplot (atau keduanya bersamaan) untuk mencapai efek yang sama.

— david w
sumber

Mengenai artikel yang Anda sebutkan, ini pengamatan yang menarik, namun itu tidak mengejutkan saya. Saya menemukan sebagian besar konsep statistik dan praktik umum sebagai membingungkan dan berbelit-belit (meskipun saya memiliki latar belakang yang kuat dalam matematika, dan telah mengambil sejumlah mata kuliah dalam statistik matematika). Saya pribadi merasa banyak konsep akan jauh lebih mudah untuk dipahami jika mereka diajarkan secara visual dan menggunakan contoh, daripada penjelasan verbal yang panjang dan berbelit-belit.

— posdef

2

Banyak peneliti mengalami kesulitan menafsirkan grafik ini. Lihat http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2008/07/31/most-researchers-dont-understa-1/ untuk penjelasan lebih rinci.

— xmjx
sumber