¿Cómo Resolver Problemas Con La Lectura De Barras De Error?



Vale la pena leer estas pautas de recuperación si las familias reciben un mensaje de error de “Barra de error de lectura” en su computadora.

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¿Qué tipo de indicador de error debo usar siempre? Regla 4: dado que los biólogos adolescentes generalmente intentan confirmar los resultados de prueba y error con los controles, probablemente sea apropiado mostrar escalas de inferencia como SE o CI en lugar de incluir SD.

¿Por qué trazar barras fallidas?

  • Cuántas veces los datos se lanzan alrededor de algún tipo de media (barra SD pequeña = dispersión corta, agruparse alrededor de la media; barra SD más grande significa más dispersión, basada siempre en la media de la configuración más ventajosa). Tamaño = “4”> Troquel

  • La probabilidad de que alrededor sea una diferencia significativa entre las entradas. Más información aquí…

¿Qué barras de error indican el significado exacto?

¿Qué significa en un caso donde las barras de error son grandes?

Las dimensiones de la mayoría de los ayudantes de la escala de error indican sin duda la incertidumbre del punto de estudio: la línea de la escala de error corta sobre la que se concentran los valores dice que la mayor parte de la revelación trazada es probablemente información adicional, y que esta escala de error larga indica que entonces es probable que haga que los rangos de precios sean más comunes y menos confiables.

Una “diferencia significativa” de métodos que la mayoría de los resultados que ven los compradores probablemente no se deban a errores de muestreo aleatorio. En cualquier prueba u observación que involucre muestras de su población, siempre hay una probabilidad específica de que el efecto observado se deba principalmente a errores de muestreo. Pero siempre que el resultado sea “significativo”, el s puede concluir que la realidad observada sí refleja las características de la población que ve, y no solo los errores de selección o el azar.

â € ‹Las barras de error general en el diagrama a se pueden usar a menudo para ver si la diferencia entre los dos es realmente significativa. Encuentre la parada de 4 vías de las columnas de desviación estándar:

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  • Si las tabernas de desviación estándar del problema se superponen ligeramente, esto significa que la propia diferencia de nuestra empresa no es matemáticamente significativa . Para hacer una final, ha realizado una evaluación estadística.

    lectura de barras de error

    Si las barras de error se superponen incluso mucho menos en la salida estándar, esto podría indicarle que la diferencia probablemente no sea más estadísticamente significativo . € ‹ Debe realizar una prueba exacta para llegar a una conclusión notable.

    barras de error de lectura

    Si las barras de error estándar disponibles para grandes diferencias no se superponen, esta es una indicación completa de que la diferencia puede ser crucial , pero a veces no se puede estar seguro . De hecho, para sacar una conclusión, definitivamente tienes que pasar la prueba de puntuación más alta.


    Los pasos de error son representaciones gráficas relacionadas con variaciones en los datos utilizados y también en el gráfico de cotizaciones para significar error o duda en una medición publicada. Dan una comprensión general de la integridad de la calificación o, por el contrario, la distancia óptima aproximadamente entre el valor (sin error) y cuál es el valor especificado. Las barras de error suelen ser la incertidumbre de la desviación estándar, el error de elemento obligatorio o algún período de confianza (p. ej., un intervalo del 95 %). Estas cantidades no se conectan, pero el indicador seleccionado debe resaltarse claramente en el gráfico además del texto que lo acompaña.

    ¿Qué suelen mostrar las barras de error?

    Las barras de error parecen ser una representación visual de la variabilidad de los hechos y se utilizan en los archivos para demostrar el error o la incertidumbre en las mediciones informadas. Las barras de error también representan en muchos casos la desviación estándar de un número grande, el error estándar o el intervalo de confianza físico (por ejemplo, mi intervalo del 95 %).

    Las barras de error pueden ser antiguas para comparar visualmente dos dimensiones cada vez que se aplican condiciones completamente diferentes. Esto probablemente ayudará a determinar si las diferencias con las estadísticas anteriores son significativas. Las pepitas de error también pueden tener en cuenta el grado de ajuste de la función seleccionada en particular; H. con precisión qué tan bien describe la función el ancho de banda. La no ficción de ciencia experimental también tenía que incluir barras de error en cada gráfico, aunque la práctica variaba mucho de ciencia en ciencia y cada revista tenía su propio estilo. También se verificó que las barras de error se pueden utilizar casi como cualquier interfaz de usuario de control directo para contener aproximadamente tácticas de cálculo probabilístico. [1] Es probable que las barras de error también se expresen mediante un brillante signo más o menos (±), y además de un aumento en el borde del error y sin un límite inferior, principalmente un error. [2]

    Un concepto erróneo común en las estadísticas básicas es que las barras de error indican alguna diferencia significativa en el pasado simplemente verificando si los errores se superponen; Este no es un incidente aislado. [3] [4] [5] [6] < versus sup>

    Ver también

    • Diagrama de caja
    • Gráficos de información
    • Selección de modelo
    • Cifras significativas

    Enlaces

    1. ^ Sarkar, Advait; Blackwell, Falun; mateja; Jamnik, Spott, Martín (2015). “Lidiar con la incertidumbre a través de visualizaciones” (PDF) . Conferencia Eurographics sobre Visualización (Eurovis) – artículos modestos. DOI: 10,2312 por eurovisshort.20151138.
    2. ^ Brown, George W. (1982). “Desviación estándar, error: estándar. ¿Qué “estándar” debemos usar? Revista estadounidense de enfermedades infantiles. 136 (10): 937-941. DOI: 10.1001 / archpedi.1982.03970460067015. PMID 7124681. .
    3. ^ Cumming, Jeff; Fiedler, Fiona; Waugh, David L. (9 de abril de 2007). “El error dificulta el ensayo y error en biología”. Revista de Biología Celular. 177 (1): 7-11. DOI: 10.1083 / jcb.200611141. PMC 2064100. PMID 17420288.
    4. ^ Knol, Mirjam J.; Pestmann, Wiebe R.; Grobbie, Diederik E. (19 de marzo de 2011). “Elección (inapropiada) de intervalos de confianza superpuestos para estimar los cambios en el etiquetado”. Revista Europea de Epidemiología. 25 (4): 253-254. DOI: 10.1007 / s10654-011-9563-8. PMC 3088813. PMID 21424218.
    5. ^ Munger, Dave. Error “La mayoría de los investigadores no entienden las columnas”. Diario cognitivo diario. Archivado el 1 de noviembre de 2018 al 17 de marzo de 2018g.
    6. ^ Sara; belia, Fiedler, Fiona; Williams, Jennifer; Cumming, Jeff (2005). “Los investigadores no necesitan entender los intervalos de confianza, las bandas estándar, además de las bandas de error”. Métodos psicológicos. diez (4): 389-396. DOI: 10.1037 / 1082-989X.10.4.389. PMID 16392994.

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