变异的定量研究
- 变异的定量研究可以包括对平均值及其标准差的解释
- 一个的意思是Value表示一个数据集的平均值
- 标准偏差是衡量数据在平均值附近的分散程度的指标吗
- 一个小标准偏差表明结果是错误的接近均值(变化)
- 大标准差表示结果为更分散
两个图显示的值的分布时,平均是相同的,但一个有一个大的标准偏差,另一个有一个小的标准偏差
组间比较
- 当比较结果来自不同的群体或者样本,使用集中趋势的测量,如平均值,可能会相当误导
- 例如,看看下面的两组
- A组:2,15,14,15,16,15,14
- B组:1,3,10,15,20,22,20
- 两组的均值都是13
- 然而,A组中的大多数值接近平均值,而B组中的大多数值远离平均值
- 对于组或样本之间的比较,最好的做法是将标准偏差与平均值结合使用
- 无论是否不同数据集的标准差重叠可以提供很多信息:
- 如果有重叠在标准差之间那么可以说结果是没有显著差异
- 如果有的话没有重叠在标准差之间那么可以说结果是明显不同的
工作的例子
一组科学家想要调查一种特定的饮食对冠心病风险的影响。其中一组给予特定的饮食8周,而另一组作为对照。8周后,科学家测量了志愿者手臂主动脉腔的直径。实验结果如下表1所示:
使用上面的标准偏差来评估饮食是否有显著的影响?(2分)
第一步:找到每个数据集的标准偏差范围内的全部值
实验组前:0.67 ~ 0.71mm
实验组后:0.71 ~ 0.77mm
对照组前:0.69 ~ 0.73mm
对照组后:0.67 ~ 0.77mm
第二步:利用这些信息来形成你的答案
有一个重叠实验前后实验组的标准差(0.67~0.71mm和0.71~0.77mm),因此可以说实验前后的差异为不重要;马克[1]
还有一个重叠8周后实验组与对照组的标准差(0.71~0.77mm和0.67~0.77mm),因此可以说组间的差异为不重要;马克[1]
考试技巧
你不需要像我们上面所做的那样在答案中包括数值的范围。但是,我们建议在开始回答问题之前写出每个数据集的值范围。这样你就可以很容易地看到标准偏差的重叠!数据集的标准差并不总是用表格来表示,它们也可以用标准差来表示误差线在图表上。