什么是误差线

某一值的离均程度。

什么是误差线?

误差线通常用于统计或科学数据，显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度。误差线可以用标准差（平均偏差）或标准误差，一般通用的是这两个。

（1）平均值±标准差（Mean±SD）：

（2）平均值±标准误（Mean±SEM）：

（ 北大博士教你如何添加误差线 (sohu.com) ）

误差线是通常用于统计或科学数据，显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度。误差线可以用 标准差 （ 平均偏差 ）或 标准误差 ，一般通用的是这两个，如果是发英文文章，在caption中加以上bars donate S.D.（标准差）or S.E.(标准误差)，中文文章可以不用说明。二 两种误差区别做误差线的话，标准差（std. deviation）和标准误（std.error）都可以，两者的侧重点不一样，一般用标准差（std. deviation）。

tips：两者区别

①概念不同；标准差是离均差平方和平均后的方根，标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根；

②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算标准误等。标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等；

③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量 n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。

（来自百度）

误差线用于指明度量中的估计误差；换而言之，误差线指明值中的不确定性。

在 Spotfire 中，可以在条形图、折线图和散点图中使用误差线。如果您可以通过 TIBCO Spotfire Business Author 许可证访问编写模式，则可以添加误差线；但如果分析是在 TIBCO Spotfire Professional 中创建的，则其中的图表可能已添加了误差线。条形图和折线图可以显示垂直误差。散点图可以显示垂直误差和水平误差。下图呈现了散点图标记上可能显示的四种误差。但是，上限误差和下限误差是指基础数据。这意味着如果您在图表中使用反转刻度，或更改条形图中条形的方向，那么误差线也将分别反转或更改方向。例如，对于使用反转 Y 轴的散点图，上限垂直误差将显示在标记下方，而不是标记上方。对于具有水平条形和非反转刻度的条形图，水平上限误差将显示在条形的右侧。

您可以选择仅显示其中一个误差线，或显示任意几个误差线。

误差线的长度表明值的不确定性。例如，对于平均值，长误差线表示对其计算平均值的集中度较低，因此平均值不确定。相反，短误差线表示值的集中度高，因此平均值更加确定。

在 Spotfire 中设置误差线的不同方法有两种。对于聚合值，您可以使用某一个现有度量值，例如 标准误差 或 标准偏差 。然后将在 Spotfire 中计算误差线的长度。在以下示例中，条形图显示了一年中每个月的平均销售额。统计测量标准误差用于计算上限误差线的长度。此图中未定义任何下限误差线。

定义误差线的另一种方法是使用现有数据表列中的值。例如，如下表所示，您可能拥有已计算平均值和误差值的数据表。然后，您可以使用这些列来设置误差线。在下面的散点图中，Y 轴表示“平均值”列，上限误差和下限误差分别表示“上限误差”和“下限误差”两列。

默认情况下，误差线相对于图表中的标记位置绘制，但对于某些度量值，这可能不是您要显示的内容。在这些情况下，自定义表达式可能很有帮助。

例如，如果标记表示聚合值（例如平均销售额），您可能希望显示最大值和最小值作为误差线。但是，如果您为下限误差选择度量值“最小值”，为上限误差选择度量值“最大值”，则误差线将不会显示最小值和最大值，因为误差线相对于标记位置显示。与此相反，上限误差会显示平均值加最大值，下限误差会显示平均值减最小值。要显示绝对最小值和绝对最大值，您需要使用自定义表达式。在这种情况下，上限误差的自定义表达式应为 Max([Sales])-Avg([Sales])，下限误差的自定义表达式应为 Avg([Sales])- Min([Sales])。

（ 误差线 (tibco.com)

误差线并没有严格的定义，所以你需要看作图的作者是如何定义上下限的，也许是均值的标准差，也许是整个样本的标准差，也许是1倍，也许是1.96倍。总之，它们都是某种置信区间，要小心的是它到底是谁的置信区间。

假如实验设计了重复（至少3次以上），那么统计数据肯定需要以平均值 +/- 标准误差或者标准偏差表示

使用误差线要注明种类

要注明样本数n

误差线与显著性只用在独立重复实验上，代表性的实验结果不应该包含误差线与P值，因为这相当于n=1

推断性实验的误差线最好使用标准误或置信区间，对于n为3的实验，可直接列出3次的结果，不标注误差线

95%置信区间表示有95%信心里面有总体的均值，n为3时，标准误的4倍为这个区间

n为3，两倍标准误不重复覆盖，P <0.05, 刚好覆盖，P接近0.05；n大于10，间距1倍标准误，P接近0.05，两倍就是0.01

置信范围表示误差线时，n为3，重叠一臂，P为0.05；重叠半臂，P为0.01

同一组内的重复实验，标准误与置信区间不能用来表示组内差异

科学网—简析条形图（bar plot）上的误差线 - 于淼的博文 (sciencenet.cn)

如下参考：

1．首先选择最后一个标准偏差来显示复制的单元格，如下图所示。

2．点击［start］－［autosum］旁边的三角形，就会出现一个下拉菜单。点击【其他功能】如下图所示。

3．出现［insertfunction］窗口，点击［selectcategory］，选择［all］，找到standarddeviation［STDEVP］函数，如下图所示。

4．单击ok后，单击箭头所指的位置并选择数据，如下图所示。

5．选择后，点击“ok”，可以看到计算出的标准差，如下图所示。

standard deviation指的是标准差，又称均方差，描述的是一组数据分布的离散程度。

error通常用来指单个测量值与实际值的差别。

uncertainty指的是实际值可能存在的一个区间（通常伴随着一个置信度）

比如你要量一个长度，取决于你的工具，每一次测量都有一个error，这是由工具本身的精度产生的。当然计算过程中产生的误差也叫做error。error还可具体分为systematic error and random error。

多次测量，把所有的测量值以及他们的error求平均，会得到一个x~y的范围，也会表示成x±y这样，y就被叫做uncertainty。

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