Förändring i standardavvikelse
Hej,
Jag har en fråga som jag inte riktigt kan klura ut. Säg att jag ur ett program där jag hanterat en stor mängd data fått ut mina värden. Med dessa värden har jag även fått ut standardavvikelsen för varje dataset. Jag har allts inte räknat ut denna själv då det skulle vara mycket komplicerat att göra det.
I mina grafer som presenterar värdena lägger jag nu in värdena*STD som error bars (jag antar att detta är rätt).
I andra grafer vill jag presentera den normaliserade datan, alltså datapunkter dividerade med referensvärden. Utifrån vad jag läst antar jag att standardavvikelsen nu har förändrats. Stämmer detta? Eller kan jag använda standardavvikelsen på samma sätt för att få fram error bars igen?
Det var ett tag sedan jag läste en kurs inom sannolikhet och statistik så uppskattar all hjälp jag kan få.
Värden * standardavvikelse borde inte bara vettiga error bars. Vad du borde ta är värdena plus minus standardavvikelsen gånger en faktor beroende på konfidensgrad.
Errorbars borde representera konfidensintervall och kan alltså vara värt att läsa om dem https://en.wikipedia.org/wiki/Confidence_interval
Om man vill fula en graf kanske det inte är hela världen att ta 'avvikelse' på två tre standardavvikelser och ta övre och undre bar-gräns via . Då har man effektivt rätt hög konfidens även om den inte är väldefinierad.
Rent generellt om du har en datamängd med standardavvikelse och du skalar om din data genom att dividera alla punkter (eller medelvärdet) med ett tal så är effekten att standardavvikelsen förändras proportionellt, dvs att man kan dividera standardavvikelsen med samma tal och få den nya standardavvikelsen.
tilläg: Utifall talet man delar med dock inte är kännt med hög nogrannhet utan i sig är något som man härlett med statistik så kan man dock behöva göra något extra. Exempelvis om man delar med standardavvikelsen så kan det bli lite knasigt.
Om konfidensintervallet är 95% och konfidensgraden därmed är 0,05/2, vilket ger faktorn 1,96. Jag tittade i formelsamlingen i en gammal kurs och för ett normalfördelat prov gäller formeln:
Problemet här är att standardavvikelsen är uträknad med hjälp av kalibreringsprover och ska gälla för hela dataserien för vardera undersökt parameter. Därav är det svårt att veta n. Standardavvikelserna jag har är procentuella varav jag trodde att multiplikation med de borde fungera.
I källan du angivit står även detta:
Alltså att error bars även kan representeras av standardavvikelsen. Men så jag tänkt går alltså inte?
Hur fungerar division med ett värde som självt har samma standardavvikelse? För detta är vad jag gör, jag delar uppmätta utgående värden med inkommande (en referens). Därav har de samma procentuella standardavvikelse. Men detta kanske gör att det inte går att få ut osäkerheten?
Jag ska även tillägga att det är enskilda värden jag behöver lägga error bars på och jag har fått den procentuella standardavvikelsen för vardera parameter.
Så säg att vi har ett ämne. Vi har undersökt förändringen för detta ämne över tid med 1-2 mätingar per tidpunkt. Jag har standardavvikelsen för ämnet, baserat på kalibreringskurvan. I grafen lägger jag till alla punkterna och vill visa error bars.
