如果您想显示数据中的变化
如果每个数值代表不同的个体，您可能希望显示数值之间的差异。即使每个值代表不同的实验室实验，通常也需要显示差异。
如果数值少于 100 个左右，可以绘制散点图来显示每个数值。还有什么比显示每个值更好的方法来显示各值之间的差异呢？如果数据集的数值超过 100 个左右，散点图就会变得杂乱无章。可以选择显示盒须图、频率分布（直方图）或累积频率分布。
如何绘制平均值和标差？标差的确可以量化变异性，因此这的确是变异性绘图的一种方法。但标差只是一个值，因此显示变异的方法非常有限。显示平均值和标差误差条形图的信息量比其他任何一种方法都要少，但所占空间却不小，而且也更容易解读。我认为绘制平均值和标差图而不是列散点图、盒须图或频率分布图没有任何优势。
当然，如果你决定显示 SD 误差条，一定要在图例中注明，这样就不会有人认为这是 SEM。
如果您想显示您是如何精确确定均值的
如果您的目标是用 t 检验或方差分析比较均值，或显示我们的数据与模型预测的接近程度，那么您可能对显示数据如何精确定义均值比显示变异性更感兴趣。在这种情况下，最好的方法是绘制均值的 95% 置信区间（或者 90% 或 99% 置信区间）。
那么均值的标准误差（SEM）呢？绘制带有 SEM 误差条形图的均值图是一种常用的方法，用来显示您对均值的了解程度，SEM 误差条形图的唯一优点是较短，但 SEM 误差条形图比置信区间更难解读。
