Wykreślanie wyników mających jedynie średnie i standardowe odchylenie


11

Staram się wizualizować odpowiedni wykres dla obserwacji w poniższej tabeli średnich i odchyleń standardowych wyników wycofania:

ControlExperimentalMeanSDMeanSDRecall378216

Jak najlepiej to zrobić? Czy wykres słupkowy jest dobrym sposobem na zrobienie tego? Jak mogę zilustrować odchylenie standardowe w takim przypadku?


11
Jeśli nie masz więcej danych, nie stworzyłbym wykresu. Byłoby to stratą miejsca.
Roland

4
Jeśli nie masz więcej, pełna analiza jest trudna, ponieważ te środki i SD są kompatybilne z wieloma różnymi dystrybucjami.
Nick Cox,

Odpowiedzi:


9

Odchylenie standardowe na wykresach słupkowych można zilustrować poprzez włączenie do nich słupków błędów .

Poniższa wizualizacja ( źródło ) jest przykładem takiej wizualizacji:

wprowadź opis zdjęcia tutaj


Z dyskusji w komentarzach poniżej, posiadanie tylko wąsów błędów zamiast konfiguracji pasków błędów wydaje się lepszym sposobem na wizualizację takich danych. Tak więc wykres może wyglądać mniej więcej tak:

wprowadź opis zdjęcia tutaj


4
Zasada jest wyraźnie zgodna z prawidłowymi liniami, ale sugeruję udoskonalenie wykresu. Jeśli pojemniki służą do dotykania przedziałów, wówczas paski również powinny się dotykać, a wskazanie samych granic pojemnika jest wystarczające. Niezależnie od tego kreskowanie jest moim zdaniem tylko rozproszeniem uwagi. BTW, jak określiłbyś błąd dla zerowej obserwowanej liczby?
Nick Cox,

2
Przynajmniej ten przykład ma paski błędów po obu stronach, najgorsze „ wykresy dynamitu ” nawet ich nie mają, patrz tutaj na przykład.
Andy W,

1
Nie! Miałem na myśli wykreślanie błędów w wąsach bez kreślenia pasków. Bary są złe.
ameba

3
Myślę, że słupki mogą być odpowiednie dla małych zliczeń, jak w tym przykładzie, a dla niektórych innych zmierzonych wielkości również z naturalnym początkiem i poziomem odniesienia zero, o ile nie powodują one słupków błędów. Ale paski mogą być głupie i rozpraszające uwagę (a nie złe), gdy nie jest problemem, czy wartości są zerowe, czy nie.
Nick Cox,

2
Inną możliwością jest wykres kropkowy Cleveland ( pdf ), który jest zasadniczo taki sam jak wersja kropka i wąsy, z wyjątkiem tego, że biegną poziomo. Słupki błędów występują rzadziej na wykresach punktowych, ale z pewnością są dopuszczalne.
Gung - Przywróć Monikę

8

Sugerowałbym wykres kropkowy:

Chociaż jest jeszcze miejsce na ulepszenia (być może przyciemnienie krawędzi dużego prostokąta otaczającego dane), prawie cały atrament jest używany do wyświetlania informacji.


1
Jak to odpowiada na pytanie PO? Jak korzystasz z dotplot ze średnimi i standardowymi odchyleniami?
kjetil b halvorsen

1
Ta strona przepełnienia stosu omawia sposób generowania kropek na podstawie średnich i SD.
EdM,

3
@kjetilbhavlorsen: Średnia to kropka, a odchylenie standardowe (lub opcjonalnie błąd standardowy średniej) jest pokazany przy użyciu długości linii przylegających do kropki.

3
(+1) Termin „wykres kropkowy” jest raczej przeciążony, moja pierwsza myśl była taka, że ​​sugerujesz rysowanie kropek dla każdego punktu danych (czego oczywiście OP nie może zrobić, nie mając surowych danych). Podejrzewam, że właśnie to zastanawiał @kjetil. Czy ta odmiana „wykresu punktowego” ma bardziej konkretną nazwę, która odróżnia ją od wykresu typu „kropka dla każdego punktu danych”?
Silverfish,

0

Być może najlepszym sposobem na wizualizację rodzaju danych, które prowadzą do tego rodzaju wyników, jest symulacja zestawu danych zawierającego kilkaset lub kilka tysięcy punktów danych, w których jedna zmienna (kontrola) ma średnią 37 i odchylenie standardowe 8, a druga (eksperymentalna) ma mężczyzn 21 i odchylenie standardowe 6. Symulacja jest dość prosta w arkuszu kalkulacyjnym lub w twoim ulubionym pakiecie statystyk. Następnie możesz sporządzić wykres dwóch rozkładów, aby uzyskać wrażenie stopnia, w jakim różnią się dwa zestawy wyników wycofania.

prosty wykres Excel

Za pomocą symulowanego zestawu danych można łatwo tworzyć wykresy podsumowujące, takie jak wykresy pudełkowe lub histogramy z paskami błędów.

Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.