论文写作中的误差棒计算和画法的问题.pdf

数据处理过程中误差棒的计算和画法 在科学实验中 ,常遇到实验结果中包含的随机误差 ,一般在数据处理过程中都 需要在假定系统误差得到消除的情况下 ,计算出实验结果可能达到的准确范围 ,因 此 ,在科技论文中 常用“平均数±标准差”与“平均数±标准误”的统计学结果表达。 目前，在数据处理中， 国际上尚未统一采用哪一种误差。 但对他们的表述做 了规范。如 GB3358—82 《统计学名词及符号的规定》对一些常用统计学符号作 了明确规定 : “平均数±标准差”为“x ±s”; “平均数±标准误”为“x ±sx ”。对应的英文表述 为 “Mean±S.D.和”“Mean±S.E.。一般” SCI 论文中的数据表述更倾向于采用 “Mean±S.D.，做出的图中” Error Bar 都是上下对称的。 通过 Google scholar 初步检索发现： 2013 年的 SCI 论文中明确给出 Error Bar 的类型的：其中用“平均数±标准误”即“Mean±S.E.仅有” ~90 条；而用标准方差即 “Mean±S.D.的约有” 331 条。而对于 Elsevier 系统里的文章，我从我之前看的论 文里统计的结果是：有标注 Error Bar 且明确计算方法的，几乎都是用以上 2 种 形式，且每 4 篇中有 3 篇是采用 “Mean±S.D.的这种形式的。” 因此，我个人建议 在我们以后的论文数据处理中， Error Bar 项都选择用标准方差来表示。 （1）对称误差棒（标准差）的计算和画法 标准差 (Standard Deviation)作为随机误差 (或真差 ) 的代表 ,是随机误差绝对值 的统计均值。在国家计量技术规范中 ,标准差的正式名称是标准偏差 ,简称标准差 , 用符号σ表示。可采用统计分析软件进行计算， 如在 Excel 中，可直接用其中的 STDEV 公式计算出来。如用 origin 作图时，将这列复制到数据表里，设置为 Y Error(set as--Y Error) ,然后 X 与平均值还有这列数据做图。做出的误差棒是对 称的 ,如图 1。 图 1:采用标准差作为 Error Bar 的图例 （2 ）不对称误差棒的情况和画法 而在有些非常规条件或采用其他的误差计算方法下： 如数据处理过程中系统 误差无法消除或直接采用偏差作为误差棒， 就有可能造成 Error Bar 不对称的情 况。 如这样一组数据： 3、4 、4 、5、5、5 。平均值为 4.333,上偏差 :0.667,而下偏 差 :1.333。则这样的误差棒就有正负不等的 2 列,画图时则是不对称的。 如用 origin 作图时，将这两列复制到数据表里，设置为 Y Error(set as--Y Error),绘图时同时选上两列误差列（图 2 ）。设定 error bar 属性（图 3 左）：将上 偏差列设置成“Plus，”下偏差列设置成“Minus ，”即可画出图 3 右中这种上下不一样 的误差棒。 图 2：不对称误差棒的数据输入 图 3：不对称误差棒的画法图例 但这种不对称的误差棒计算和画图时都相对比较麻烦， 在科技论文里出现的 很少（我目前还没碰到过） 。投稿期刊虽没有明确规定误差的计