그래프패드 오류 막대 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?

승인됨: Fortect

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때때로 실제 시스템은 일종의 그래픽 패널 오류 히스토그램을 나타내는 오류를 반환할 수 있습니다. 이 문제에는 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다. G.오차 막대는 일반적으로 데이터 가변성의 시각적 표현이며 보고된 측정에서 오류 또는 아마도 상당한 불확실성을 나타내는 그래프에서 효과적입니다. 섭식 오류는 종종 불확실성, 표준 오류 또는 사람 신뢰 구간(예: 95% 구간) 이상과 관련된 표준 편차를 나타냅니다.

오류 덩어리는 데이터 가변성을 예술적으로 표현한 것으로 이미 차트에서 문서화된 측정의 오류 또는 어려움을 나타내는 데 사용됩니다. 그들은 전체 또는 반대로 보고된 값을 포함하는 부품의 주요 실제 관련성(오류 없음)으로부터의 거리를 통해 측정의 정확도에 대한 표준 아이디어를 제공합니다.

G. G.

XY 차트, 세로 막대형 차트 및 그룹화된 차트에 대해 잘못된 열을 선택할 수 있습니다. 오차 막대의 색상, 정보(위쪽, 하나 또는 둘 다), 현상 두께(p 전체 또는 아님)를 선택합니다.

â € Prism은 SEM, SD, 사분위수 범위 등의 여러 오류 막대 조합을 표시할 수 있습니다. 경로의 형식 대화 상자 다이어그램과 유사하게 위에서 선택합니다. 부분. 오류 값을 기본 라인으로 입력한 경우 해당 값만 표시할 수 있습니다.

• XY 차트에서 여러 막대 사이의 영역을 채우는 것과 결합된 봉투 또는 오차 막대로 오차 막대 유형을 비디오로 표시할 수 있습니다.

XY 테이블을 생성할 때 고객은 환영 ​​또는 새 테이블 대화 상자에 나타나는 옵션을 사용하여 중복 또는 평가된 오류에 대해 인접한 하위 열을 지정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다른 곳의 가치. xy 테이블에 대한 추가 정보.

아래 예에서는 이중 반복(중복) 값을 입력할 수 있지만 2에서 256 사이의 거의 숫자를 선택할 수 있습니다.

이 중요한 예에서는 평균, 표준 편차 및 N을 입력하여 각 점을 얻을 수 있는 나란히 그룹화하고 있습니다.

X 오류의 값은 Welcome(또는 New Table) 대화 상자에서 찾을 수 있습니다.

사람은 중복된 X 값을 입력할 수 없으며 Prism은 확실히 오차 막대를 계산하는 데 도움이 되거나 전문적으로 오른쪽과 왼쪽에 오류 비용을 합치도록 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 오류 계산 프리즘(SD 또는 SEM 프리즘일 수 있음)만 입력하고 이 값을 사용하여 모양의 수평 오류 막대를 나타낼 수 있습니다.

이 계산된 오차 값을 다른 곳에 입력하면 그래프에 더 많이 나타납니다.

누군가 인접한 하위 열에 중복 값을 입력하면 Prism은 기본 설정 대화 상자의 새 그래프 노출에 있는 매개변수 내에서 SD 또는 SEM 오류 막대를 표시할 수 있습니다. “차트 형식” 토론 섹션에서 이를 확인할 수 있습니다.

오류 블록으로 인해 데이터를 게시하는 것이 일반적이며 Prism은 확실히 이를 잘 수행합니다. 그러나 이것이 실제로 데이터를 표시할 수 있는 가장 좋은 방법인지 자신의 상황에 물어보십시오. 건물을 만들 때 일반적으로 각 선이 고려되거나 대신 바이올린 이야기가 그려집니다. 이러한 유형의 그래픽은 훨씬 더 자세한 정보를 보여줍니다.

복제 문서를 입력한 후 Prism은 XY 및 그룹화된 플롯을 표시할 수 있습니다.

• SD, SEM, CI, 95% 또는 범위로 계산된 오차 막대가 있는 평균.

– 주로 95% 신뢰 구간과 기하 SD 요인 때문에 오차 막대를 계산하여 기하 평균.

• 95% 문장 간격, 범위, 사분위수 더하기 범위로 계산된 오차 막대가 있는 중앙값

차트 서식 대화 상자도 변경합니다. 대화 상자의 오른쪽 상단에 있는 컨트롤을 사용하여 전역 개선을 수행하도록 선택하지 않는 한, 이렇게 하면 데이터 규칙이 하루에 하나씩 변경됩니다.

XY 테이블에 클러스터된 새 테이블을 생성(또는 재포맷)할 때 사전 평균 데이터를 게시하기 위한 테이블 형식을 선택할 수 있습니다.

가족도 SD 또는 SEM을 입력하려는 경우 어떻게 n에 착륙합니까?

평균 및 표준 편차 또는 SEM을 보여주는 가이드를 정말로 만들고 싶다면 사람들이 이 값을 데이터 테이블에 입력하기만 하면 됩니다. “n” 값을 직접 생략해야 하거나 어레이를 구성 요소로 분할하여 현재 SD 또는 SEM을 사용하지만 n이 소유하고 있는 평균을 입력해야 하는지 여부는 중요하지 않습니다.

• SEM-SD와 CI 오류 플롯 간에 전환할 수 있어야 합니다. SD SEM을 입력하거나 스타일을 사용하면 Prism은 표시하고 싶은 오류 표시 사이를 전환할 수 있습니다.

• 통계 분석을 수행하려고 합니다. 임상 연구 및 실험실 테스트, ANOVA 등은 연구 수준에 대한 지식이 필요합니다.

“당신은 확실히 정확한 비선형 회귀를 가지고 있습니다. 연구를 평균과 SD 또는 SEM으로 입력하면 Prism은 평균의 일부를 조정하고 결과적으로 대부분의 사람들이 SD 또는 SEM처럼 입력하는 값을 무시합니다. 아마도 를 입력하면 Prisma는 분산 및 표본 양을 설명할 수 있으며 곡선은 가족이 원시 데이터를 입력한 경우와 동일합니다.

% CV는 100 * SD / 원인으로 정의되는 분수에 따른 자체 변동 계수입니다. SD와 평균이 같은 집에 있으므로 % CV a는 단위 측정이 없는 백분율입니다. 이것은 관계 변수 수량에만 유용하며 실제로 이 보물을 의미하지는 않습니다. 0.0을 이해하면 가중치가 없음을 의미하므로 가중치는 보고서 변수입니다. C 또는 F로 간주되는 온도는 가격이 아니라 가변적이며 0.0의 온도가 실제로 열이 없음을 의미하지는 않습니다.

초기 오류 +/- 와 상한 / 하한까지의 차이

실제로, 사전 평균 데이터를 실제로 입력하기 위해 +/- 선택을 뒤죽박죽으로 만든 다음 위/아래로 섞는 것이 쉽습니다. 그러나 그것들은 여러 개입니다.

– 오류 +/- 수익성 있는 거래를 긍정적으로 도입하기 위해 하위 열의 형식을 자주 지정하는 경우 입력된 평가는 거리와 관련하여 해석됩니다. 오류 디스코의 관점에서 끝점을 결정하기 위해 우리 자신의 수단으로 입력 한 이익에 기회가 추가되거나 제거됩니까?

• 좋은 오류에 대한 상한/하한을 입력하도록 하위 열의 서식을 지정하면 주로 오류 설명자의 끝이 벗겨지기 때문에 입력한 값이 해석됩니다. 오류, 현재 열은 입력한 Y 생각으로 끝납니다.

중간 사분위수 또는 기타 연속적인 문제에 들어가려면 어떻게 해야 합니까?

예를 들어 전체 크기와 SD, SEM 또는 아마도 % CV를 사용하여 평균을 입력하는 경우에는 실제로 그러한 정확한 값을 입력해야 합니다. 가치. 그렇지 않으면 평가가 올바르지 않을 수 있습니다.

중앙값 및 표준 편차 또는 CV SEM% 또는 샘플 크기가 없는 하위 열이 있는 데이터 플롯의 형식을 지정하거나 오류 값을 포함하는 + – 상한 및/또는 하한보다 크면 구문 분석이 좋지 않습니다. 또는 오히려 Prism은 평균에 맞게 구문 분석하고 오류 값 뒤에 있는 어떤 종류는 무시합니다. 증가된 평균, 컷오프 및 로우컷으로 인해 하위 열에 레이블이 지정되도록 모든 테이블의 대부분을 형식화하면 해당 하위 열을 완전히 사용하여 중간 작은 비율과 25번째 프리즘을 플로팅할 수 있습니다. 확실히 어떤 종류의 그래프가 될 것입니다. 입력한 오류 값과 누군가는 그 값이 어떻게 계산되었는지 기억하고 그에 따라 차트에 태그를 지정해야 합니다.

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