Temat: jak obliczyć błąd pojedynczego pomiaru badacza

Witam serdecznie,

Jak w temacie.
Szef przekazał mi dane do obliczenia. Konkretnie około 150 pojedynczych pomiarów konkretnych wartości. każdy pomiar był wykonany raz na jednej osobie. ( kilka sposobów oceny wielkości krzywizn kregosłupa..czyli jedna osoba miała jeden pomiar dla danej metody ale metody użyte były 4 ;) No i teraz klops. Ma to jakoś opracować ale żeby miało to ręce i nogi musi być albo średnia, odchylenie albo jakaś inna wartość, która da możliwości zrobienia DOBREJ statystyki. Z pojedycznego pomiaru średniej i odchylenia nie wyciągne. Wiec moje pytanie jak obliczyć błąd tego pomiaru/ współczynnik (mnożnik) poprawkowy?

Temat: jak obliczyć błąd pojedynczego pomiaru badacza

Błąd pojedynczego pomiaru to po prostu odchylenie standardowe. Według mnie są tutaj dwie możliwości:
- można obliczyć odchylenie dla wszystkich 150 obserwacji
- można obliczyć odchylenie dla każdej z 4 metod osobno (zakładam, że wiesz, która osoba była badana jaką metodą).
Będziemy wtedy dysponować wiedzą co do ogólnego poziomu błędów, jak również błędów w rozbiciu na poszczególne metody. Nie wiem niestety, czym jest mnożnik poprawkowy, ale mam nadzieję, że w tym przypadku wystarczy podanie odchylenia standardowego.
Jeśli chodzi o robienie "dobrej" statystyki, to zawsze warto zacząć od podstawowych obliczeń. Oprócz średniej arytmetycznej warto też obliczyć inne miary, takie jak minimum, maksimum, medianę, modalną, kwartyle - to też daje dobry obraz tego, jak wyglądają dane. Tak samo jak w poprzednim przypadku można te wartości obliczać dla wszystkich obserwacji na raz lub dla każdej metody z osobna.

Warto również stworzyć kilka wykresów, które zawsze lepiej przemawiają do wyobraźni niż tylko suche liczby.
Można zacząć od histogramu, pokazującego, jak rozkładają się wyniki w poszczególnych przedziałach:




A po nim wykres gęstości:




Dla pokazania rozrzutu wyników można zastosować wykres ramka-wąsy (boxplot). Dzięki niemu na jednym wykresie widzimy jednocześnie, jakie są podstawowe charakterystyki danych.




Można też utworzyć oddzielne wykresy ramka-wąsy, każdy dla innej metody.




To tylko kilka możliwości, co można "wyciągnąć" z danych. Nie wiem też, czy moje rozumowanie dotyczące obliczenia statystyk osobno dla każdej metody są poprawne merytorycznie - to już pytanie do osoby przeprowadzającej badania