Результаты построения графиков, имеющие только среднее значение и стандартное отклонение

Я пытаюсь визуализировать соответствующий график для наблюдений в этой таблице средних значений и стандартных отклонений оценок отзыва:

\begin{array}{ccccc} Control & Experimental \\ Mean & SD & Mean & SD \\ Recall & 37 & 8 & 21 & 6 \end{array}

$\begin{array} {c|c c|c c|} & \text{Control} & & \text{Experimental} & \\ & \text{Mean} & \text{SD} &\text{Mean} &\text{SD} \\ \hline \text{Recall} & 37 & 8 & 21 & 6 \\ \hline \end{array}$

Каков наилучший способ сделать это? Является ли гистограмма хорошим способом сделать это? Как я могу проиллюстрировать стандартное отклонение в этом случае?

data-visualization standard-deviation mean descriptive-statistics barplot л ..
источник

Если у вас нет больше данных, я не буду создавать график. Это было бы пустой тратой пространства.

Роланд

Если у вас нет больше, полный анализ будет сложным, так как эти средства и SD-карты совместимы со многими различными дистрибутивами.

Ник Кокс

Ответы:

Стандартное отклонение на гистограммах может быть проиллюстрировано включением в них погрешностей .

Визуализация ( источник ) ниже является примером такой визуализации:

Судя по обсуждению в комментариях ниже, лучше всего визуализировать такие данные, если вместо настройки панелей ошибок использовать только «усы ошибок» . Итак, график может выглядеть примерно так:

Dawny33
источник

Принцип четко соответствует правильным линиям, но я бы предложил усовершенствовать ваш график. Если ячейки предназначены для интервалов касания, то стержни тоже должны касаться, и достаточно указать только границы. Независимо от этого, штриховка, на мой взгляд, просто отвлекает здесь. Кстати, как бы вы обозначили ошибку для нулевого наблюдаемого счета?

Ник Кокс

По крайней мере, в этом примере есть панели ошибок с обеих сторон, у худших « динамитных графиков » их даже нет, см. Здесь один пример.

Энди W

Нет! Я имел в виду построение ошибок усов без построения баров. Бары плохие.

говорит амеба, восстанови Монику

Я думаю, что бары могут быть хороши для небольших подсчетов, как в этом примере, и для некоторых других измеренных величин также с естественным происхождением и нулевым уровнем отсчета, при условии, что они не закрывают бары ошибок. Но бары могут быть глупыми и отвлекающими (а не плохими), когда не имеет значения, являются ли значения нулевыми или нет.

Ник Кокс

Другой возможностью является точечный график Кливленда ( pdf ), который по сути совпадает с вашей версией с точками и усами, за исключением того, что они идут горизонтально. Столбики ошибок менее распространены на точечных графиках, но, безусловно, приемлемы.

gung - Восстановить Монику

Я бы предложил точечный график:

Хотя еще есть возможности для улучшения (возможно, затемнение краев большого прямоугольника, окружающего данные), почти все чернила используются для отображения информации.

ToughTea
источник

Как это отвечает на вопрос ОП? Как вы используете dotplot со средними и стандартными отклонениями?

kjetil b halvorsen

Эта страница переполнения стека обсуждает, как генерировать точечные графики из средних значений и SD.

EdM

@kjetilbhavlorsen: среднее значение - это точка, а стандартное отклонение (или, необязательно, стандартная ошибка среднего) отображается с использованием длины линий, примыкающих к точке.

(+1) Термин «точечный график» довольно перегружен, моя первая мысль была о том, что вы собираетесь предлагать рисовать точки для каждой точки данных (что, конечно, ОП не может сделать, не имея необработанных данных). Я подозреваю, что это то, что @kjetil задавался вопросом тоже. Имеет ли этот вид «точечного графика» более конкретное имя, которое отличает его от типа «точки для каждой точки данных»?

Серебряная рыба

Возможно, лучший способ визуализировать вид данных, который дает результаты такого рода, - это моделировать набор данных из нескольких сотен или нескольких тысяч точек данных, где одна переменная (элемент управления) имеет среднее значение 37 и стандартное отклонение 8, а другая (экспериментальный) имеет мужчин 21 и стандартное отклонение 6. Моделирование достаточно просто в электронной таблице или в вашем любимом пакете статистики. Затем вы можете построить график двух распределений, чтобы получить представление о степени различий между двумя наборами оценок.

С помощью имитируемого набора данных вы также можете легко построить сводные графики, такие как блочные диаграммы или гистограммы с панелями ошибок.

Кевин Махони
источник