Conseils De Dépannage Pour Le Traçage Des Erreurs Standard

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Si vous recherchez une erreur standard sur votre système, cet article de blog peut le permettre.ncss.com Image : ncss.com Pour tracer le graphique de changement standard (SD), vous devez utiliser geom_errorbar (). Tout d’abord, nous pouvons créer une variété d’ensembles de données, ce qui est la technique la plus longue pour créer des séquences d’erreurs. Cette fois, nous allons bien sûr estimer l’erreur standard (qui est l’écart familier divisé par la racine carrée de N).

Dans l’article précédent, j’ai mentionné le fait que l’instruction VLINE dans PROC SGPLOT est ce moyen simple de trouver la réponse moyenne aux soucis à un moment donné. J’ai déjà mentionné que vous devrez peut-être choisir trois options pour l’étendue des “barres d’erreur”:la norme pour une différence considérable dans les données, l’erreur standard par rapport à ma moyenne ou l’intervalle de confiance pour la moyenne de toute personne.Ceci explique l’article et compare actuellement les différentes options. Lequel de ceux que vous choisissez dépend du type de stratégies et d’informations que vous souhaitez transmettre à votre public. Comme je vais le montrer, certaines statistiques sont plus faciles à déchiffrer que d’autres. A la fin de la forme d’un article, je vous dirai quelles recherches je recommande.

Exemples de données

L’étape suivante, DATA, simule les invites pour quatre raisons spécifiques dans le temps. Les données trouvées à n’importe quelle minute sont généralement, mais multipliées, la moyenne, le changement standard et la taille de l’échantillon des données changent à peu près dans le temps.

La boîte à moustaches illustre schématiquement la distribution des données à chaque phase de temps. Les rectangles utilisent les moustaches interquartiles pour indiquer la distribution des chiffres. La ligne relie toujours les ressources aux réponses.

Un graphique poubelle peut ne pas être approprié si le public cible réel ne dispose pas d’informations statistiques. En termes simples, tout type d’annonce est un graphique de café pour chaque point dans le temps et les revers qui montrent des variations dans les informations. Mais quelle statistique devez-vous utiliser pour afficher la hauteur impliquant les barres d’erreur ? Quelle est la meilleure technique pour voir des variations dans une réponse ?

Relation entre l’écart type des pratiques, SEM et CLM

Avant de suggérer comment la combinaison des groupes d’erreurs est construite et interprétée, je voudrais aider à souligner à nouveau que cette relation est entre notre propre écart-type d’échantillon, le type d’exécution de l’erreur d’usine de la moyenne (SEM) et la (la moitié ) une moyenne de phase de confiance (CLM) plus large. Toutes ces statistiques semblent être basées sur une alternative moyenne d’échantillon (SD). Les largeurs SEM et CLM sont généralement plusieurs de variance, un paradigme dans lequel le multiplicateur dépend de la taille du groupe :

• SEM correspond en SD / sqrt (N). Autrement dit, l’erreur érogène de la moyenne est la différence standard divisée par notre propre racine carrée de la taille de notre échantillon.
• Le nombre de CLM est littéralement généralement plusieurs fois supérieur au nombre de SEM. Pour les grands échantillons de 95 %, l’intervalle correspond finalement à un intervalle de confiance de 1,96. En général, notre propre valeur estimée est de ± et vous souhaitez utiliser des intervalles de confiance de 100 (1-Î ±)%. Alors le facteur est sans doute le quantile la distribution de t, qui souffre de N-1 degrés de liberté, souvent notés pour t 2 . _{1-Î ± / 2, N-1} .

Vous pouvez également utiliser PROC MEANS simplement parce que la courte étape DATA affiche des statistiques essentielles spécifiques montrant comment ces trois faits ou plus sont liés :

Le tableau montre toutes les digressions standard (SD) et les tailles d’échantillon (N) pour chaque état temporel. La colonne SEM est relative SD qui peut sqrt (N). CLMWidth La valeur est légèrement supérieure pour que vous doubliez la valeur SEM. (Le facteur est N ; pour ces études, il est compris entre 2,03 et 2,06.)

Comme indiqué dans la section suivante, les valeurs sont spécifiées dansles colonnes SD, SEM et CLMWidth sont le degré d’erreur, les colonnes lors de la lecture des sources STDDEV, STDERR et CLM (chacune) avec le paramètre LIMITSTAT signifie de l’instruction VLINE dans PROC SGPLOT.

Afficher et interpréter les barres d’erreur sélectionnées

Dessinez virtuellement plusieurs barres d’erreur sur la même échelle, ou discutons ensuite de la façon dont vous percevez chaque graphique.Certaines interprétations utilisent la règle 68-95-99.7 pour les données normalement distribuées gratuitement.Les suggestions suivantes créent trois tracés linéaires utilisant des barres d’erreur :

Utiliser les écarts types pour les barres d’erreurs spéciales

Dans le premier graphique, la longueur par défaut des barres d’erreur se compare toujours à la valeur de sortie. C’est plus facile à expliquer graphiquement car l’écart type est rapidement lié aux résultats. L’écart type est une mesure fabuleuse de la variation des données. Si ces données importantes sont toujours distribuées naturellement, alors (1) plus de 64% des données ont des valeurs dans la plage la plus importante, y compris les barres d’erreur, et (2) le détail est pratiquement trois fois la taille totale liée aux données . barres d’erreur.

Le principal avantage de ce guide est qu’il s’agit simplement d’un « écart type », chaque terme familier au profane. L’inconvénient est sans aucun doute que le graphique ne montre pas tous les détails de la moyenne d’une personne. Pour ce dont vous rêvez, vous avez besoin de plusieurs autres caractéristiques.

Utiliser la marge par défaut pour les barres d’erreur

Dans je dirais le deuxième graphique, la longueur de la bande d’erreur est l’erreur standard avec le signify (SEM).Pour un public non professionnel, c’est plus difficile et cela aidera à justifier car il s’agit d’une inférence statistique.Explication qualitative L’ordre devrait être que le SEM exprime la précision par rapport à la moyenne. Petit signifie une meilleure précision par rapport aux grands SEM.

La recherche quantitative nécessite l’utilisation de concepts développés tels que « distribution aléatoire de statistiques » ou « expérimenter encore et encore ». Pour un contrat SEM, il s’agit d’une estimation de la différence standard de la distribution de l’échantillon, qui est actuellement généralement moyenne. N’oubliez pas que le service monétaire quotidien pour obtenir un échantillon de la moyenne peut être connu en échantillonnant à plusieurs reprises des échantillons aléatoires d’une partie excessive de la population et en calculant l’implication pour chaque échantillon. Une norme est une certaine erreur, décrite comme l’écart type de l’utilisation quotidienne des moyennes de l’échantillon.

Il peut être difficile pour les profanes de dire exactement ce que cela signifie nécessaire pour le SEM, mais une bonne explication est probablement suffisante.

Utilisez n’importe quel intervalle de confiance de la moyenne pour obtenir toutes les barres d’erreur

Troisièmement, sur le graphique, un temps d’exécution des barres d’erreur est un intervalle de confiance à 95 % conçu intelligemment pour la moyenne. Ce disque dur montre également la précision de ce qui est absolument suggéré, mais ces intervalles sont environ deux fois plus longs que ceux du SEM.

L’intervalle de confiance à la moyenne est difficile à expliquer sur des non-spécialistes. Beaucoup de gens pensent à tort qu’« il y a 95 % de chances que la moyenne de la population se situe traditionnellement dans cette fourchette ». Cette affirmation n’est pas pertinente : chaque moyenne de la population est dans notre fourchette et elle ne l’est pas. La probabilité n’est jamais dans ce jeu particulier ! Les mots « 95 % de confiance » vous obligent à répéter l’expérience plusieurs fois sur des échantillons aléatoires et à calculer la longueur de confiance pour un échantillon individuel.Le vrai nom de la population représente environ 95 % de ces intervalles de confiance.

Conclusion

Ainsi, il existe trois statistiques populaires qui sont implémentées pour superposer les disques d’erreur, souvent au-dessus en ce qui concerne la moyenne, sur un graphique en courbes : l’écart de base de la preuve, l’erreur standard par rapport à la moyenne, qui est la longueur de confiance de 95 % de temps pour l’inclusion. Les barres d’erreur indiquent la variation qui se rapproche des données et la précision de cette estimation moyenne particulière. Celui que vous utiliserez dépendra certainement de la sophistication d’un public cible, au-delà du message que vous êtes réellement déterminé à faire passer.

Ma recommandation? Bien que les intervalles de confiance puissent certainement être mal interprétés,Je pense que les experts soutiennent que CLM est le meilleur moyen d’obtenir votre taille d’échelle d’erreur actuelle (troisième diagramme).Lorsque je parle à un public statistique particulier, le public comprendra votre CLM. Pour un public moins exigeant, je ne vous attarderai pas sur la traduction linguistique probabiliste CLM, je dirai simplement que le tableau d’erreur « indique la justesse de la moyenne ».

Comme déjà expliqué, chaque option a ses propres avantages et inconvénients. Quels choix fait généralement le public et pourquoi ? Vous pouvez partager toutes vos pensées en laissant un commentaire.

la modélisation des données ;Libellé y = “temps” ;Tableau mu [4] (80 _ Contemporain_ soixante dix huit 78 79); / * contient * /Array Sigma [4] _ Contemporain_ (1 seulement deux 2 . 5 3); / * Développeur standard * /Tableau N [4] _ Contemporain_ (36 37 28 25) ; / Volume sélectionnéorcs * /appelez streaminit (12345);faire t implique 1 pour diminuer (mu); vous faire = 1 à N [t] ; y signifie rand (“Normal”, mu [t], sigma [t]); / * O ~ N (mu [i], sigma [i]) * / Se déconnecter; Finir;Finir;Fuyez;UNELa rubrique « réponse par heure » ;ods graphiques / circonférence = 400 pixels, hauteur = 250 pixels ;proc de données sgplot = Sim; vbox y par catégorie = t connect = moyenne ;remplir;

 pour chaque * Facultatif : calculez SD, SEM et CLM FWHM (non requis pour le traçage) * /méthode connaissance proc = Sim noprint;   classe t;   différer;   Sortie de sortie = MeanOut N = N stderr = SEM stddev équivaut à SD lclm = LCLM uclm = UCLM ;Fuyez;UNERésumé des données ;définir MeanOut (wo = (t ^ =.));CLMWidth peut être (UCLM-LCLM)/2 ; / * la moitié de l'épaisseur de l'intervalle CLM * /Fuyez;UNEprint resources proc = résumé noobs label;   format SD SEM CLMWidth 6.3 ;   var T SD N SEM CLMWidth;remplir; 

% macro PlotMeanAndVariation (limitstat =, label =); title “Instruction VLINE : LIMITSTAT = & limitstat” ; proc sgplot bandwith = Sim noautolegend; vline t / réponse = y specifi = moyenne limitstat = & marqueur limitstat; yaxis label = attitudes “& label” = (75 à 82) raster ; Fuyez;% viser;UNELe titre est « Temps de réponse moyen » ;% PlotMeanAndVariation (limitstat = STDDEV, label = Moyenne +/- écart-type) ;% PlotMeanAndVariation (limitstat = STDERR, niveau = moyenne +/- SEM);% PlotMeanAndVariation (limitstat = CLM, label = moyenne et CLM) ;

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