放弃柱状图吧

文献图表

直接是刷新了我的认知：

文献总结

• 不同的分布可以得到相同的柱状图和误差线；

• 两个group的标准误相同的时候样品量越大的组的标准差越大：

$$SE = \frac{SD}{\sqrt{N}}$$

• 成对样品的柱状图相同的情况下可以有多种实际分布情况：

• T-test和Anova是在服从正态分布且没有离群值的时候才适用；
• 非参数检验，如Wilcox秩和检验是不考虑数据的分布的；
• 样品量足够小或者数据是分段的时候最好选择非参数检验；
• 使用非参数检验的时候最好的展示中位数，而不是均值；
• 数据量足够小的时候最好的把所有数据点都进行展示。

参考文献

Weissgerber T L, Milic N M, Winham S J, et al. Beyond bar and line graphs: time for a new data presentation paradigm[J]. PLoS biology, 2015, 13(4): e1002128.

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