# 条形图与误差棒

## 适用场景

比较不同组别在某个指标上的均值/频数差异，带误差棒表示不确定性。常见于组间比较、时间趋势、分类变量分布。

## 读图维度

### 1. 条形含义与基准

- **条形高度代表什么？**
  - 均值？中位数？频数？百分比？
  - 如果是均值，原始数据分布是否对称？
- **Y轴起点**：
  - 是否从0开始？（条形图必须从0开始！）
  - 如果截断，差异被放大了多少倍？

### 2. 误差棒解读

- **误差棒类型**：
  - **SD**（标准差）：数据离散程度
  - **SEM**（标准误）：均值估计精度 = SD/√n
  - **95% CI**（置信区间）：统计推断范围
  - **IQR**（四分位距）：非参数离散度
- **误差棒重叠 ≠ 无显著差异**
  - SEM 重叠不代表 p > 0.05
  - 必须看正式的统计检验结果
- **误差棒长度暗示样本量**
  - 相同 SD 下，n 越大 SEM 越小
  - 极小的误差棒可能暗示 n 很大或 SD 被低估

### 3. 分组结构

- **X轴分组逻辑**：
  - 单因素分组？双因素交叉？
  - 组间是否存在自然顺序（如时间、剂量）？
- **对照组设置**：
  - 是否有合适的对照/基线？
  - 对照组是否为"健康人"还是"安慰剂"？

### 4. 统计显著性标注

- **星号/字母系统**：
  - * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
  - 不同字母代表组间差异显著（如 a vs b）
- **多重比较校正**：
  - 是否进行了 Bonferroni / FDR 校正？
  - 未校正的多重 t 检验 inflate Type I error

### 5. 条形图变体识别

- **堆叠条形图 (Stacked)**：
  - 各部分之和是否有意义（如 100%）？
  - 比较不同组的同一子类别是否困难？
- **分组条形图 (Grouped)**：
  - 每组内各条的顺序是否一致？
  - 视觉负担是否过大（>5组×5条件）？
- **水平条形图**：
  - 标签过长时的解决方案
  - 阅读方向改变不影响解读逻辑

## 常见陷阱

| 陷阱 | 识别方法 | 风险 |
|------|---------|------|
| **Y轴不从0开始** | 检查Y轴最小值 | 微小差异被放大数倍，误导读者 |
| **SEM冒充SD** | 看误差棒图例标注 | SEM 总是更小，制造"精确"假象 |
| **双向条形图误导** | 正负方向同时延伸 | 读者对绝对值的比较被干扰 |
| **3D条形图** | 立体效果 | 深度扭曲高度感知，毫无意义 |
| **未校正的多重比较** | 大量星号但没有校正说明 | 假阳性率飙升 |

## 关键问题模板

1. "误差棒标注为 mean±SEM，但样本量 n=5，用 SEM 是否故意缩小误差视觉效果？"
2. "条形图显示 A 组比 B 组高 30%，但 Y 轴从 50 开始而非 0，实际差异是否被夸大？"
3. "进行了 10 组两两比较，但 p 值未校正，标注的显著性是否可信？"
4. "堆叠条形图中，上层类别的变化是否被下层基线变化所掩盖？"

## 一句话总结

> 条形图的核心是**"看基准、看误差、看校正、防截断"**——误差棒类型决定解读方式，Y轴起点决定差异真实度。
