11 我正在尝试在此表中的观察值和召回得分的标准差的可视化中绘制一个合适的图: 召回控制意思37标清8实验性意思21标清6控制实验性意思标清意思标清召回378216 最好的方法是什么?条形图是一个好方法吗?在这种情况下如何说明标准偏差? data-visualization standard-deviation mean descriptive-statistics barplot — l .. source 11 如果您没有更多数据,则不会创建图表。这将浪费空间。 — 罗兰 4 如果您仅此而已,则很难进行全面分析,因为这些方法和SD可以与许多不同的发行版兼容。 — 尼克·考克斯
9 条形图上的标准偏差可以通过在其中包含误差条来说明。 以下可视化(源)是此类可视化的示例: 从下面评论的讨论中,仅具有错误须而不是错误条设置似乎是可视化此类数据的更好方法。因此,该图看起来可能像这样: — 黎明33 source 4 原理很明显是正确的,但是我建议对您的图形进行改进。如果垃圾箱用于接触间隔,则这些条也应该接触,并且仅指示垃圾箱边界就足够了。无论如何,在我看来,交叉阴影线只是分散注意力。顺便说一句,您如何表示观察到的零计数错误? — 尼克·考克斯 2 至少这个例子的两边都有误差线,最差的“ 炸药图 ”甚至没有误差线,请看这里的一个例子。 — 安迪W 1 没有!我的意思是绘制错误晶须而不绘制条形图。酒吧不好。 — 变形虫说恢复莫妮卡2015年 3 我认为,如本例中所示,条形对于少量计数可能是合适的,并且对于某些其他测量量也具有自然来源和参考水平为零的条件,只要它们不遮挡误差条即可。但是,当值是否为零不是问题时,条形图可能很愚蠢且分散注意力(而不是坏处)。 — 尼克·考克斯 2 另一种可能性是克利夫兰圆点图(pdf),它与点和晶须版本基本相同,只是它们水平移动。误差线在点图中不太常见,但可以接受。 — gung-恢复莫妮卡
8 我建议一个点图: 尽管仍有一些改进的余地(也许使数据周围大矩形的边缘变暗),但是几乎所有墨水都用于显示信息。 — 坚韧的茶 source 1 这如何回答OP的问题?如何使用均值和标准差的点图? — kjetil b halvorsen 1 该堆栈溢出页面讨论了如何从均值和SD生成点图。 — EdM 2015年 3 @kjetilbhavlorsen:平均值是点,并且使用与该点相邻的线的长度来显示标准偏差(或可选地,平均值的标准误差)。 3 (+1)术语“点图”相当重载,我首先想到的是,您将建议为每个数据点绘制点(当然,OP无法做到,没有原始数据)。我怀疑这也是@kjetil想知道的。这种“点状图”的名称是否有更特定的名称,以区别于“每个数据点的点”类型的图? — 银鱼2015年
0 可视化产生此类结果的数据类型的最佳方法可能是模拟一个包含数百或数千个数据点的数据集,其中一个变量(控件)的平均值为37,标准差为8,而另一个变量(实验性的)人为21,标准差为6。在电子表格或您喜欢的统计数据包中,模拟非常简单。然后,您可以绘制两个分布图,以了解两组召回得分的差异程度。 使用模拟的数据集,您还可以轻松构建汇总图,例如带有误差线的箱形图或直方图。 — 凯文·马奥尼 source