P value is a fascinating thing. Everybody loves it, and hates it. When the p value is less than 0.05 (probably out of luck), everybody gets excited; but when it is not, everybody starts mumbling the F word. For many number crunchers, it’s the way of life.

Here is an interesting graph I made in Excel. The x-axis is the z value from a standard normal distribution, and the y-axis is the p value. Based on this figure, one can reach several conclusions:

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量子关于老魏文章中Error-bar 的疑问

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我在那篇文章里先是假定error bar的含义是指观测误差，即当你看到了平均体积为X，而其真实值是X周围某点。error bar表示X周围点的可能范围，即真实值的范围。对error bar的含义作此理解主要是因为大家都说过体积难以精确测量。在这个意义上讲，error bar当然不能涵盖负值。

我在文中并未排除用error bar表示离散度的可能性。但在这种情况下我的问题已经不是负体积问题了。
这离散度是试验本身的一个重要结果。但是在只有10只样品且不断处死的情况下，这离散度已不具备可重复的科学价值。

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在用图表描述数据分布和结果的时候，常见的有：
１）均数＋/-标准差: MEAN+/-SD
２）均数＋/-标准误: MEAN+/-SE，（ＳＥ＝ＳD／SQRT(N))
３）均数＋９５％可信区间: MEAN+/-1.96*SE

我不知道老魏本人在文章里面用的是那一种，但我认为不是前面有人提到的１。因为如果是均数加一个标准差的话，毕竟这种类型的图要表达的是现有样本的分布，是确实存在的值，所以不应有负值，图中的标棒也不会到０以下。

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