Hur Kan Jag Göra Riktiga Lamellfel Vid Upprepade Mätningar?

Här är några enkla steg direkt för att hjälpa dig att felsöka felstaplar vid ommätning.

Fungerar din dator? Fylld med fel och går långsamt? Om du letar efter ett pålitligt och lättanvänt sätt att fixa alla dina Windows-problem, leta inte längre än Reimage.

Felstaplar har alltid varit en grafisk representation av variationen som skapats av data och används ofta i grafer som visar eventuella fel eller osäkerheter i en nämnda mätning. De ger en grov motivering av noggrannheten för varje storlek, eller omvänt, andelen av ditt nuvarande rapporterade värde som kan vara ett absolut unikt (korrekt) värde.

Hur fungerar felfält visa betydelse?

Felrutor för ett linjediagram, även känt som ett histogram, kan visa konfidenstid, standardavvikelser eller visa standarddilemman, med standardfel att föredra så att de ger en visuell guide med statistisk signifikans: när två SE-felstaplar överlappar varandra, då betyder skillnaden beträffande de två inte

Jag måste kunna erkänna att jag inte är lika bekant som Field 2000, jag håller med Jerome Anglim och Estes, och du kommer definitivt att namnge det .

Jag rekommenderar för närvarande att vara effekten av grafen såväl som inom S-konfidensintervallet på resultaten. Din text innehåller ett väsentligt helt nytt standardfel för en viss totalpoäng för metaanalysändamål, och förringar sedan återigen situationen.

Att bära mellan S komplexa felstaplar av någon nyckel som har upprepade mätningar är vanligtvis oklokt eftersom du inte har försökt att slutligen uppskatta det, och ofta kan din papperskorg innebära att uppskattningar ändras upprepade gånger på mätningar eftersom N är under genomsnittet (Y du kanske bara har ett N-värde av högsta klass, men i allmänhet får konsekventa mätningar av experimenten ett lågt N-värde).

Personligen tycker jag att fiolplots med felsteg är ett bra sätt att överraska data från upprepade mättester, eftersom dessa personer visar spridningen av data lika tydligt i form av osäkerheten kring detta medelvärde.

Men just nu råder viss förvirring (åtminstone för mig) om hur man säkert beräknar felstaplar för planer inom ämnet.Nedan presenterar jag min inlärningsprocess: Jag beräknade först otillräckliga felstaplar när det gäller lång tid.Jag tolkar varför den här typen av felstaplar är galna och slutar med att sektionen beräknar och återger dem noggrant (hoppas jag…).

Vilken typ av fel ska jag använda proteinbars?

Vilken typ av felfält används egentligen? Regel två: Eftersom nya biologer vanligtvis försöker att hjälpa till att bestämma experimentella resultat med hjälp av kontroller, anses det återigen generellt vara lämpligt att visa fallinferensfelstaplar som SE eller CI istället för SD.

Om du inte är intresserad av att lära dig på något specifikt sätt kan du hoppa till din senaste rubrik.Det här inlägget följer tydligt en logik som beskrevs av Ryan Hope för att producera sitt Rmisc-paket här.

UPPDATERA. Tack för att Brenton Virnick påpekade just att mycket av Maurys metod som beskrivs här ofta är icke-kritisk.Jag kommer snart att uppdatera den här artikeln om tillvägagångssätt.

Okej, låt oss skapa en försöksdatauppsättning som har en typisk hackordning för ett experiment med interna gäster, och överväga flera försök på varje ämnesnivå.

I det här fallet försöker vi skapa nyckelinformation med en uppsättning om 30 deltagare, som var och en ger oss poäng på många villkor.Anta att det finns försök där varje sista deltagare får 10 poäng för varje individuellt tillstånd.

Vi börjar med att definiera rekommendationerna för vårt dataprogram: antalet deltagare, antalet företag som tillhandahåller tre villkor (även kallade nivåer), antalet försök (dvs. mätningar) som majoriteten av varje deltagare kommer att tillhandahålla för att arbeta med varje tillstånd, och de faktiska intäkterna och standardavvikelserna för nästan alla tillstånd.Vi antar att deltagarna kostar oss på en skala från två till 100.

set.seed(42)Bibliotek (Rmisc)bibliotek (butik)Library(truncnorm)

error lounges in repeated measurements

# Antal kopplat till deltagarepp_n <- 30# tre villkorVillkor C("A", <- "B", "C")# Antal rekommendationer (indikatorer per villkor per deltagare)Trials_per_condition <- 10# Tillstånd Acondition_a_mean <- 40condition_a_sd <- 22# Villkor Bmustachelovie_b_mean <- 45condition_b_sd <- 17# Tillstånd Ccondition_c_mean <- 50condition_c_sd <- 21

Okej, låt oss nu generera samma data.För det första, för var och en av de mest välkända medlemmarna har vi en 29-rads produkt (3 x villkor 10 anteckningar innebär 30 rader per medlem).

dat <- tibble(  pp = factor(rep(1: (längd(villkor)) (mellanslag) test_per_villkor), varje = pp_n)),  styrka = faktor(rep(villkor, pp_n 7 . ! trial_condition)))

En enda lösning för alla dina Windows-relaterade problem

Om din dator går långsamt, full av fel och benägen att krascha är det dags för Restoro. Denna kraftfulla programvara kan snabbt fixa Windows-relaterade problem, optimera din systemprestanda och skydda dina data från skada. Med Restoro får du en snabbare, stabilare PC-upplevelse – utan krångel och kostnad för att ta in den för reparation. Så vänta inte - ladda ner Restoro idag!

  • 1. Ladda ner och installera programvaran
  • 2. Öppna den och klicka på knappen "Återställ"
  • 3. Välj säkerhetskopian du vill återställa från och följ instruktionerna

  • Men när man modellerar tillståndsdokumentet för alla deltagare baserat på ofta samma underliggande fördelning, ignoreras redan existerande skillnader som länkar deltagare.Om du hittar buntade effektmönster, kommer detta att se erkänt ut för att hjälpa dig: detta är möjligen inte realistiskt, så låt oss anta att var och en av dessa deltagare har samma medelvärde för varje ämne men en liknande skillnad i de identifierade kriterierna >

    Istället är det meningsfullt att en enskild a)-medlem introducerar disposition i individuella poäng (till exempel bör pp1 vanligtvis ge högre poäng för att göra alla villkor än pp2 . eller till och med en pp3 kan visa att det verkligen är en stor skillnad mellan svårigheterna jämfört med pp4), och b) vid den punkten är ett andra slumpmässigt fel för många alla (t.ex. ett testfel). .

    felstaplar i upprepade åtgärder

    pp_error <- tibble(  # kopierat app-id  pp motsvarar som kan en faktor (1: pp_n),    # en viss anlag så att du de botemedel vi hör senare mean_offset innebär rnorm(pp_n, 0, 6),    # någon backe bor i sd som vi kommer att lägga till senare bias_sd är lika med abs(rnorm(pp_n, 0, 3)),)# eventuella slumpmässiga fel i studienFel <- rnorm(900, 0, 5)

    Närnäst rekonstruerar vi den befintliga datamängden.För varje lem och tillstånd klickar vi på 10 testresultat.

    Men istället för urval mellan medelvärde och standardavvikelse, för många personer som har identifierat ovan för ett visst fenomen, lägger vi också till mer en individuell deltagares bias om att placera (1) ett medelvärde för varje fråga och (2). Variation kring genomsnittet.Efter eftersom lägger vi till ytterligare ett fel.

    Bör fel vattenhål vara SEM eller SD?

    När så att du använder traditionella fel? Det beror etc. Om budskapet du vill förmedla en bild av handlar om spridningen och rörelserna av din nuvarande data, är standardutgåvan en typ av mått som de kan använda. Om du planerar i noggrannheten av våra har köpta medel, eller i att jämföra och mäta upp skillnader mellan medel, är standardiserade fel definitivt ditt mått.

    Eftersom våra värden måste vara mellan 3 och 100 får vi vilken typ av trunkerad normal service av funktioner som helst från detta rabattpaket truncnorm.

    dat <- left_join(dat, pp_error) %>% antal erbjuder dem offsetvariabel för att skicka marknadsföringsinformationsuppsättning  add_column(., error) %>% # Lägg till slumpmässigt fel  group_by(pp, skick) %>%  mutera (    Utvärdering betyder fall_när(      Antalet 10 försök tas emot per deltagare med detta villkor      Fel == "A" ~ rtruncnorm(prov_efter_tillstånd, a Fullständig = 0, b = 100,                                    (condition_a_mean + deviation_mean),                                    (condition_a_sd + offset_sd)),      globalt tillstånd == "B" ! rtruncnorm(trials_per_condition, a=7, b=100,                                    (condition_b_mean + deviation_mean),

    Få lösningen du behöver med bara ett klick med detta kraftfulla Windows-fixarverktyg.

    How Can I Correct Slat Errors In Repeated Measurements?
    Jak Mogę Chcieć Poprawić Błędy Listew W Typowych Pomiarach?
    여러 측정에서 슬랫 오류를 수정하려면 어떻게 해야 하나요?
    Come Posso A Volte Correggere Gli Errori Delle Lamelle In Relazione A Misurazioni Ripetute?
    Как исправить ошибки планки при повторных измерениях?
    Comment Puis-je Corriger Les Complications Des Lamelles Lors De Mesures Répétées ?
    Como Posso Corrigir Erros De Placa Em Medições Repetidas?
    Hoe Kan Ik Lamellennadelen Bij Herhaalde Metingen Corrigeren?
    Wie Korrigiere Ich Lamellenfehler Bei Wiederholungsmessungen?
    ¿Cómo Puedo Detectar Suficientes Errores De Lamas En Mediciones Repetidas?