여러 측정에서 슬랫 오류를 수정하려면 어떻게 해야 하나요?

다음은 재측정 오차 막대 문제를 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 지침입니다.

컴퓨터가 작동합니까? 오류가 가득하고 느리게 실행됩니까? 모든 Windows 문제를 해결하는 안정적이고 사용하기 쉬운 방법을 찾고 있다면 Reimage 이상을 찾지 마십시오.

오류 게시판은 데이터에 의해 생성된 정확한 변동성을 그래픽으로 표현한 것이며 텔레비전에서 최근 보고된 측정의 오류 또는 불확실성을 보여주는 그래프에도 사용됩니다. 그들은 모든 측정의 정확성에 대한 일반적인 아이디어를 제공하거나 반대로 보고된 값과 관련하여 고유한(올바른) 값이어야 하는 비율에 대한 일반적인 아이디어를 제공합니다.

오차 막대 작동 방식 의미를 보여?

히스토그램이라고도 하는 선 그림의 오류 캐니스터는 감탄 구간, 표준 편차를 표시하거나 표준 오류를 표시할 수 있으며 표준 오류는 통계적 중요성에 대한 시각적 보고서를 제공하기 때문에 자주 사랑받는 표준 오류입니다. 겹친다면 둘 사이의 판매 가격 차이는

제가 Field 2000에 대해 잘 알지 못한다는 사실을 인정하고 Jerome Anglim과 Estes에 동의합니다.

나는 지수 차트의 효과를 얻는 것과 결과에 대한 S 신뢰 기간 내를 지지합니다. 귀하의 텍스트에는 메타 분석 요구 사항에 대한 총 점수에 사용할 수 있는 완전히 새로운 표준 오류가 포함되어 있지만 상황을 경시합니다.

반복된 측정이 있는 모든 유형의 복잡한 오차 막대 S개를 고려하는 것은 실제로 이를 추정하기 위한 실험을 해보지 않았기 때문에 일반적으로 현명하지 못하며 N이 짧기 때문에 종종 현재 빈 평균 추정치가 측정값에 따라 계속해서 변경됩니다. Y 당신은 모든 높은 N 값을 가질 수 있지만 군사에서 실험 요소의 반복 측정은 낮은 N 값을 갖습니다.

개인적으로, 오차 막대에 대한 바이올린 플롯은 반복된 수량 실험에서 데이터를 놀라게 하는 데 매우 중요하다고 생각합니다. 이 사람들은 필요한 불확실성만큼 데이터의 모든 분포를 보여주기 때문입니다.

그러나 개체 내 계획에 필요한 오차 막대를 효과적으로 계산하는 방법에 대해 (적어도 나에게는) 몇 가지 문제가 있습니다.아래에 나의 학습 절차를 소개한다: 나는 처음으로 오랜 기간 동안 불충분한 오류 나이트클럽을 계산했다.이 오류 막대가 왜 미친 것인지 설명하고 전체 무리를 올바르게 계산하고 렌더링하는 것으로 해석합니다(희망…).

어떤 유형과 함께 오차 막대를 사용해야 하나요?

실제로 사용되는 오류 표시줄 유형은 무엇입니까? 규칙 4: 새로운 생물학자는 일반적으로 오퍼레이션을 사용하여 실험 결과를 결정하기 위해 노력하므로 일반적으로 SD 대신 SE 또는 CI와 같은 추론 오차 막대를 표시하는 것이 적절하다고 간주됩니다.

복습에 관심이 없다면 마지막 제목으로 건너뛸 수 있습니다.이 게시물은 여기에서 Ryan Hope가 Rmisc 패키지에 대해 설명한 논리를 명확하게 추적합니다.

업데이트. Brenton Virnick에게 아래에 설명된 Maury의 방법 중 많은 부분이 중요하지 않은 경우가 많다는 점을 지적해 주셔서 감사합니다.곧 이 기사로 돌아올 것입니다.

좋아요, 내면 참여자를 대상으로 한 실험의 일관된 구조를 가진 멋진 샘플 데이터 세트를 만들고 각 주제 수준과 함께 여러 시도를 고려해 보겠습니다.

이 경우 우리는 각각 30명의 특정 참가자와 함께 핵심 정보를 생성하며, 각 참가자는 정확히 3가지 조건에 대한 점수를 제공합니다.일반적으로 각 참가자가 각 조건에 적합한 10점을 받는 시험이 있다고 가정합니다.

데이터 프로그램의 실제 매개변수를 정의하는 것으로 시작합니다. 참가자 수, 세 가지 조건을 제공하는 회사의 수(계층이라고도 함), 각 참가자가 감당할 수 있는 평가판 제안(즉, 측정)의 수 각 조건, 거의 모든 조건에 대한 자연 평균 및 표준 편차.기여자가 0에서 100까지의 척도로 우리를 평가한다고 가정합니다.

set.seed(42)라이브러리(Rmisc)도서관(상점)라이브러리(truncnorm)

반복 측정의 오류 청크

# 참가자와 함께 숫자pp_n <- 30# 세 가지 조건조건 C("A", <- "B", "C")# 합당성 점수의 수(참가자별 조건별 지표)조건당 시도 횟수 <- 10# 상태 Acondition_a_mean <- 40condition_a_sd <- 22# 조건 Bmustachelovie_b_mean <- 45condition_b_sd <- 17# 상태 Ccondition_c_mean <- 50condition_c_sd <- 21

자, 이제 매우 정확한 데이터를 생성해 보겠습니다.첫째, 가장 존경받는 각 회원을 위해 29줄의 태블릿이 있습니다(3 x 조건 10 서류 작업 = 회원당 30줄).

dat <- tibble(  pp = factor(rep(1: (length(conditions)) (space) test_per_condition), each = pp_n)),  점점 = factor(rep(conditions, pp_n 수많은 . trial_condition)))

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  • 1. 소프트웨어 다운로드 및 설치
  • 2. 그것을 열고 "복원" 버튼을 클릭하십시오
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  • 그러나 동일한 기본 분포와 관련된 모든 참가자의 포인트 데이터를 모델링할 때 참가자 간의 기존 불일치는 무시됩니다.혼합 효과 패턴을 찾는 경우 도움이 되는 친숙한 방법이 될 것입니다. 이것은 확실히 현실적이지 않을 수 있으므로 이러한 참가자 각각이 이미 각 상황에 대해 동일한 평균을 갖고 모든 조건에서 유사한 차이를 가지고 있다고 확신합시다. 식별 >

    대신, a) 구성원이 개별 점수에 대한 편향을 혁신한다는 것은 완벽하게 이해가 됩니다. (경우에 따라 pp1은 일반적으로 pp2보다 모든 조건에 대해 더 많은 점수를 줄 수 있습니다. 또는 pp3가 자신의 절대값을 보여줄 수 있습니다. pp4와 비교하여 조건 간에 큰 차이가 있음), b) 모든 사람에게 두 번째 목적 없는 오류가 있습니다(예: 시도 오류). ). .

    반복 측정을 수행하는 오차 막대

    pp_error <- tibble(  번호 중복 앱 ID  pp는 요인(1: pp_n)에 적합하고,    # 우리가 나중에 인식하는 구제책에 대한 특정 마음의 틀 평균 오프셋 = rnorm(pp_n, 0, 6),    # 우리가 나중에 개발할 sd로의 약간의 기울기 bias_sd = abs(rnorm(pp_n, 0, 3)),)# 연구에서 임의의 오류오류 <- rnorm(900, 0, 5)

    다음으로 전체 데이터 세트를 재구성합니다.각 사지와 상태에 대해 10개의 테스트 결과를 선택합니다.

    그러나 평균과 표준 대안 사이의 표본 추출에서 많은 사람들이 이전에 특정 현상에 대해 확인했듯이 우리는 (1) 조건, 그리고 (2). 변동 근접 평균.그런 다음 다른 대체 오류를 추가합니다.

    실패한 막대는 다음과 같아야 합니다. SEM 또는 SD?

    전통적인 오류는 언제 사용합니까? 등에 따라 다릅니다. 전달하려는 메시지가 현재 데이터의 분산 및 변동성에 관한 것이라면 설정 편차가 사용할 수 있는 측정 유형 중 하나입니다. 의심할 여지 없이 자체 평균의 정확도에 관심이 있거나 평균 간의 차이를 평가하는 것과 비교하는 데 관심이 있다면 표준 오차가 측정 기준입니다.

    우리의 의견은 3에서 100 사이여야 하기 때문에 실제로 이 번들 truncnorm.

    dat <- left_join(dat, pp_error) %>% 큰 거래는 마케팅 정보 세트를 전달하기 위해 오프셋 변수를 추가합니다.  add_column(., error) %>% number 임의의 오류 추가  group_by(pp, 조건) %>%  돌연변이 (    평가는 case_when(      훌륭한 조건에서 참가자당 받은 10번의 시도 횟수      오류 == "A" ~ rtruncnorm(trials_by_condition, Complete = 0, b는 100,                                    (condition_a_mean + 편차_mean),                                    (condition_a_sd + offset_sd)),      == "B" ~ rtruncnorm(trials_per_condition, a=7, b=100,                                    (condition_b_mean + 편차_mean),

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