En conclusion, SD quantifie la variabilité, tandis que SEM quantifie l'incertitude dans l'estimation de la moyenne. Comme les lecteurs sont généralement intéressés à connaître la variabilité au sein de l'échantillon et non la proximité de la moyenne par rapport à la moyenne de la population, les données doivent être résumées avec précision avec SD et non avec SEM.
Dois-je utiliser l'erreur standard ou l'écart type pour les barres d'erreur ?
Utilisez les écarts-types pour les barres d'erreur Si les données à chaque instant sont normalement distribuées, alors (1) environ 64 % des données ont valeurs dans l'étendue des barres d'erreur, et (2) presque toutes les données se trouvent dans trois fois l'étendue des barres d'erreur.
Dois-je tracer l'erreur standard ou l'écart type ?
Quand utiliser l'erreur standard ? Ça dépend. Si le message que vous souhaitez transmettre concerne la propagation et la variabilité des données, alors écart-type est la métrique à utiliser. Si vous êtes intéressé par la précision des moyennes ou par la comparaison et le test des différences entre les moyennes, l'erreur standard est votre mesure.
Les barres d'erreur sont-elles sem ?
Représenter graphiquement la moyenne avec des barres d'erreur SEM est une méthode couramment utilisée pour montrer à quel point vous connaissez la moyenne. Le seul avantage des barres d'erreur SEM est qu'elles sont plus courtes, mais les barres d'erreur SEM sont plus difficiles à interpréter qu'un Intervalle de confiance. Néanmoins, les barres d'erreur SEM sont
la norme dans de nombreux domaines.
Les barres d'erreur doivent-elles être à moitié standard ?déviation?
Vous ne devriez pas afficher à 100 % des barres d'erreur réduites de moitié, car cela n'est jamais fait et est trompeur. Afficher la barre d'erreur complète de chaque côté est bien, mais ne transmet pas vraiment beaucoup d'informations, et de nombreux lecteurs doubleront simplement sa longueur dans leur tête pour se rapprocher d'un intervalle de confiance de 95 %.
