Estou usando um tutorial que encontrei e plotando valores médios junto com os erros padrão para mostrar meus dados. Mas estou tendo problemas para discutir os resultados. Meu gráfico é como mostrado abaixo: alguns dos erros padrão (mostrados como uma barra de erro) variam muito e alguns estão muito próximos de zero.
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Respostas:
Nesse caso em particular, pode-se ver que tanto a diferença entre as barras vermelha e violeta quanto as cinzas e verdes não são muito significativas.
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Em geral, o erro padrão informa o quanto você está incerto de que o verdadeiro valor da parte superior da barra é onde a barra diz que está. Quando existem várias barras, ele também pode permitir comparações entre barras, no sentido de um teste estatístico. No entanto, interpretá-los dessa maneira requer algumas suposições, mostradas graficamente abaixo. Se você estiver realmente interessado em comparar as barras para ver se as diferenças são estatisticamente significativas, execute testes nos dados e exiba quais testes foram significativos, como este.
Além disso, eu sugeriria o uso de intervalos de confiança em vez de erros padrão.
Vale a pena ler este artigo:
Cumming e Finch. "Inferência pelo olho: intervalos de confiança e como ler imagens de dados". Am Psych. Vol. 60, n. 2, 170–180.
Sua conclusão geral é: "Procure barras que se relacionem diretamente com efeitos de interesse, sejam sensíveis ao design experimental e interpretem os intervalos".
Para amostras independentes, usando intervalos de confiança, a meia sobreposição dos ICs significa que a diferença é estatisticamente significativa.
Para amostras independentes que usam barras de erro padrão, o gráfico a seguir mostra como descobrir a significância estatística:
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Como o mbq diz, as barras de erro são uma maneira de permitir que seus leitores tenham uma idéia se as diferenças entre dois grupos são significativas - ou seja, se a variação dentro de cada um dos seus grupos é pequena o suficiente para acreditar que a diferença que você encontrou para a média entre seus grupos.
Como tudo é igual, barras de erro maiores significam mais diferenças dentro do grupo, mas parece que o eixo y do gráfico é transformado em log, portanto os grupos inferiores não estão exatamente na mesma escala que os superiores.
Você deve estar ciente de que muitos de seus leitores não entenderão o que as barras de erro representam, mesmo se você explicá-lo explicitamente! Frequentemente, você pode atingir o mesmo objetivo com um gráfico de pontos tremido ou um gráfico de caixa (ou ambos juntos) para obter o mesmo efeito.
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Muitos pesquisadores têm problemas para interpretar esses gráficos. Consulte http://scienceblogs.com/cognitivedaily/2008/07/31/most-researchers-dont-understa-1/ para obter uma elaboração mais detalhada.
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