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结果解读:几何均值及其置信区间

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Prism 如何计算几何均值

对所有数值计算对数,计算这些对数的平均值,然后取其反对数。Prism 使用以 10 为底(常用)的对数,随后将 10 乘以对数平均值,从而得到几何均值。  这等同于将所有数值相乘,再将该积乘以 1/n 次方,其中 n 代表数值的个数。

几何均值常用于计算比率平均值。

当数据集的对数形成近似高斯分布且呈对称分布时,使用几何均值是合理的。

Prism 如何计算几何标准差

首先,将所有数值转换为对数,计算这些对数值样本标准差,然后求该标准差的逆对数。Prism 使用以 10 为底(常用)的对数,然后将 10 乘以对数均值,从而得到几何均值。

几何标准差因子没有单位,它是一个无量纲的比值。

将几何标准差加到几何均值(或任何其他值)上毫无意义,同样,从几何均值中减去几何标准差也毫无意义。几何标准差是一个您总是用来乘以或除以的值。 如果数据采样自对数正态分布,那么从(几何均值除以几何标准差因子)到(几何均值乘以几何标准差因子)的区间将包含约三分之二的值。 同样地,当数据来自高斯分布时,从(均值减去标准差)到(均值加上标准差)的范围将包含约三分之二的数值。  

更多关于几何标准差的内容。

如何报告几何均值和几何标准差

虽然常见将来自高斯分布的数据报告为“均值为 3.2 ± 1.2(标准差)”,但目前很少将来自对数正态分布的数据报告为“几何均值 4.3 *? 1.14”。 但这种报告方式是合理的。在报告对数正态分布数据的结果时,应使用表示“乘以”或“除以”的符号,而非使用对高斯分布数据有意义的“正负”符号。

示例

本示例展示了八个数值(因此,如果您愿意,可以自行进行计算)。几何均值为 49.55,几何标准差因子为 5.15。左侧图表显示了数据,其中线条分别表示算术平均数和几何均值。中间图表展示了 Prism 如何绘制几何均值和几何标准差。 上误差条向上延伸至几何均值乘以几何标准差因子(49.55 * 5.15 = 255.2)。下误差条向下延伸至几何均值除以几何标准差因子(49.55 / 5.15 = 9.62)。 右侧图表展示了数据、几何均值和几何标准差在对数轴上的绘制情况。在对数轴上,对数标准差误差条在视觉上呈现对称状态,尽管从数值上看它们实际上非常不对称。