Johtopäätöksenä SD kvantifioi vaihtelun, kun taas SEM kvantifioi keskiarvon estimaatin epävarmuuden. Koska lukijoita kiinnostaa yleensä tietää vaihtelu otoksen sisällä eikä keskiarvon läheisyys perusjoukon keskiarvoon, tiedot tulisi tehdä tarkasti yhteenveto SD:llä eikä SEM:llä.
Pitäisikö minun käyttää standardivirhettä tai standardipoikkeamaa virhepalkeissa?
Käytä standardipoikkeamia virhepalkeissa Jos kunkin ajankohdan tiedot jakautuvat normaalisti, niin (1) noin 64 % tiedoista on arvot virhepalkkien laajuuden sisällä, ja (2) lähes kaikki tiedot ovat kolminkertaisia virhepalkkien laajuudessa.
Pitäisikö minun piirtää keskivirhe tai keskihajonta?
Milloin käytetään vakiovirhettä? Se riippuu. Jos viesti, jonka haluat kuljettaa, koskee tietojen leviämistä ja vaihtelua, niin keskihajonta on käytettävä mittari. Jos olet kiinnostunut keskiarvojen tarkkuudesta tai keskiarvojen välisten erojen vertailusta ja testaamisesta, vakiovirhe on mittasi.
Ovatko virhepalkit näkyvissä?
Keskiarvon piirtäminen SEM-virhepalkeilla on yleisesti käytetty tapa osoittaa, kuinka hyvin tiedät keskiarvon. SEM-virhepalkkien ainoa etu on, että ne ovat lyhyempiä, mutta SEM-virhepalkkeja on vaikeampi tulkita kuin luottamusväli. SEM-virhepalkit ovat kuitenkin standardi monilla aloilla.
Pitäisikö virhepalkkien olla puoliksi standardiapoikkeama?
Älä 100 % saa näyttää puolitettuja virhepalkkeja, koska tätä ei koskaan tehdä ja se on harhaanjohtavaa. Täysi virhepalkin näyttäminen kummallakin puolella on hyvä, mutta se ei todellakaan välitä paljon tietoa, ja monet lukijat yksinkertaisesti kaksinkertaistavat sen pituuden päässään noin 95 %:n luottamusväliksi.
