误差棒（Error bar）是一种表示数据分散程度的指标，常常能在发表文章的图示中所见。误差棒可以选择标准差，也可以是置信区间，只是运用的场景不同。今天，小编就和大家分享下误差棒的使用原则。
误差棒的使用类型主要分为描述性和推断性。所谓描述性误差棒，就是指用其来描述样本数据的分布以及离散趋势情况。此时的误差棒可以是标准差（SD）或是极差（range）。例如，描述每个月空气中PM2.5的情况，我们可以用均值±标准差的形式来表示每月的数据。误差棒越宽，表示大部分数值和其平均值差异较大；反之，则表示这些数据越接近平均值。
当我们进行组间数据比较时，如比较药物A和药物B对于患者血压降低的情况，此时采用推断性误差棒（置信区间CI）会更合适。通过图示来看两组数据的95%CI是否重叠，进而来判断两组数据差异是否有统计学意义。但是，当样本量较少时，直接给出各个数据点的分布，即采用散点图的形式可能会比选择误差棒的图示效果更好。
由于误差棒的类型分为描述性和推断性，选择的表达形式也很多。因此，大家在用误差棒时一定要在图例中说明选择的是标准差还是置信区间，方便读者理解。
来源：倪凯文，赵一鸣
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