დასკვნის სახით, SD რაოდენობრივად ასახავს ცვალებადობას, ხოლო SEM რაოდენობრივად განსაზღვრავს გაურკვევლობას საშუალების შეფასებაში. რადგან მკითხველს ზოგადად აინტერესებს ცვალებადობა ნიმუშის შიგნით და არა საშუალო პოპულაციის საშუალო სიახლოვე, მონაცემები ზუსტად უნდა იყოს შეჯამებული SD-ით და არა SEM-ით.
გამოვიყენო სტანდარტული შეცდომა თუ სტანდარტული გადახრა შეცდომების ზოლებისთვის?
გამოიყენეთ სტანდარტული გადახრები შეცდომის ზოლებისთვის თუ მონაცემები ყოველი დროის მომენტში ჩვეულებრივ განაწილებულია, მაშინ (1) მონაცემების დაახლოებით 64%-ს აქვს მნიშვნელობები შეცდომის ზოლების ფარგლებში და (2) თითქმის ყველა მონაცემი სამჯერ აღემატება შეცდომის ზოლებს.
უნდა დავხატო სტანდარტული შეცდომა თუ სტანდარტული გადახრა?
როდის გამოვიყენოთ სტანდარტული შეცდომა? Დამოკიდებულია. თუ შეტყობინება, რომლის გადატანა გსურთ, ეხება მონაცემთა გავრცელებასა და ცვალებადობას, მაშინ სტანდარტული გადახრა არის მეტრიკა, რომელიც გამოიყენება. თუ გაინტერესებთ საშუალებების სიზუსტე ან საშუალებებს შორის განსხვავებების შედარება და ტესტირება, მაშინ სტანდარტული შეცდომა თქვენი მეტრიკაა.
შეცდომის ზოლები ნახევრად არის?
საშუალოების გრაფიკის დახატვა SEM შეცდომის ზოლებით საყოველთაოდ გამოყენებული მეთოდია იმის საჩვენებლად, თუ რამდენად კარგად იცით საშუალო. SEM შეცდომის ზოლების ერთადერთი უპირატესობა არის ის, რომ ისინი უფრო მოკლეა, მაგრამ SEM შეცდომის ზოლები უფრო რთულია ინტერპრეტაცია, ვიდრე ნდობის ინტერვალი. მიუხედავად ამისა, SEM შეცდომის ზოლები არის სტანდარტი ბევრ სფეროში.
შეცდომის ზოლები უნდა იყოს ნახევრად სტანდარტულიგადახრა?
თქვენ 100% არ უნდა აჩვენოთ შეცდომის განახევრებული ზოლები, რადგან ეს არასოდეს კეთდება და შეცდომაში შეჰყავთ. შეცდომის სრული ზოლის ჩვენება თითოეულ მხარეს კარგია, მაგრამ ნამდვილად არ გადმოსცემს ბევრ ინფორმაციას და ბევრი მკითხველი უბრალოდ გააორმაგებს მის სიგრძეს თავში, რათა მიახლოებით 95%-იანი ნდობის ინტერვალი იყოს.
