En conclusión, SD cuantifica la variabilidad, mientras que SEM cuantifica la incertidumbre en la estimación de la media. Como los lectores generalmente están interesados en conocer la variabilidad dentro de la muestra y no la proximidad de la media a la media de la población, los datos deben resumirse con precisión con SD y no con SEM.
¿Debo usar el error estándar o la desviación estándar para las barras de error?
Utilice las desviaciones estándar para las barras de error Si los datos en cada punto de tiempo se distribuyen normalmente, entonces (1) alrededor del 64 % de los datos tienen valores dentro de la extensión de las barras de error, y (2) casi todos los datos se encuentran dentro de tres veces la extensión de las barras de error.
¿Debo trazar el error estándar o la desviación estándar?
¿Cuándo usar el error estándar? Eso depende. Si el mensaje que desea transmitir es sobre la dispersión y la variabilidad de los datos, entonces la métrica a usar es desviación estándar. Si está interesado en la precisión de las medias o en comparar y probar las diferencias entre las medias, entonces el error estándar es su métrica.
¿Son las barras de error?
Graficar la media con barras de error SEM es un método comúnmente utilizado para mostrar qué tan bien conoce la media. La única ventaja de las barras de error SEM es que son más cortas, pero las barras de error SEM son más difíciles de interpretar que una intervalo de confianza. No obstante, las barras de error SEM son el estándar en muchos campos.
¿Deberían las barras de error ser la mitad del estándar?desviación?
Usted 100% no debe mostrar barras de error reducidas a la mitad, ya que esto nunca se hace y es engañoso. Mostrar la barra de error completa en cada lado está bien, pero en realidad no transmite mucha información, y muchos lectores simplemente duplicarán su longitud mentalmente para aproximarse a un intervalo de confianza del 95 %.
