如果想要显示数据的变化

如果每个值代表不同的个体，则可能想要显示数值之间的差异。即使每个值代表一个不同的实验室实验，显示变化通常也很有意义。

如果值少于100个左右，则创建一个显示每个值的散点图。显示每个值能够更好的显示值之间的差异。如果数据集的值超过100个左右，散点图就会变得非常混乱。备选方案是采用盒须图、频率分布（直方图）或累积频率分布。

绘制平均值和SD怎么样？SD能够量化变异性，因此这确实是描绘变异性的一种方法。但SD只有一个值，因此显示变化的方式非常有限。显示平均值和SD误差条的图表比其他任何选项所显示的信息量都要少，但占用的空间不小，也不容易解释。相对于列散点图、盒须图或频率分布图来说，绘制平均值和SD并无优势。

当然，如果决定采用SD误差条，则务必在图例中注明，以此确保不会误认为是SEM。

如果您想展示您如何精确地确定平均值

如果您的目标是将平均值与t检验或ANOVA进行比较，或者显示我们的数据与模型预测的接近程度，您可能更感兴趣的是显示数据定义平均值的精确程度，而非显示变异性。在此情况下，最佳方法是绘制平均值的95%置信区间（或者为90%或99%置信区间）。

平均值的标准误差（SEM）是多少？基于SEM误差条绘制平均值是用于显示您对平均值的了解程度的常用方法，SEM误差条的唯一优点是它们更短，但SEM误差条比置信区间更难以解释。

无论您选择显示什么误差条，务必说明您的选择。注意误差条是否重叠将告诉您内容比您想像的要少。