테이블에 넣을 유효 숫자 수?

게시 할 유효 숫자의 수에 대해 잘 정립 된 규칙이 있습니까?

구체적인 예 / 질문은 다음과 같습니다.

• 유효 숫자의 수를 변동 계수와 연관시키는 방법이 있습니까? 예를 들어, 추정치가 12.3이고 CV가 50 % 인 경우 '.3'으로 표시되는 정보가 0에 접근한다는 의미입니까?

• 신뢰 구간의 범위가 여러 개인 경우 여전히 동일한 수의 유효 숫자를 가져야합니다. 예 :

  12.3 (1.2, 123.4) vs 12 (1.2, 120)

• 오차 추정치의 유효 숫자 수가 평균의 유효 숫자와 같거나 적어야합니까?

나는 보편적 인 규칙이 의심 스럽기 때문에 나는 그것을 만들지 않을 것입니다. 이러한 생각과 그 이유를 공유 할 수 있습니다.

• 요약에 데이터 자체 (최대, 최소, 차수 통계 등)가 반영되는 경우 데이터를 처음 기록 할 때 사용한 것과 동일한 수의 유효 숫자를 사용하십시오. 이는 데이터의 정확성과 관련하여 문서 전체에서 일관된 표현을 제공합니다.

• $n$$\sqrt{n}$$3 \le n \le 30$$30 \lt n \le 300$

  CV는 이와 관련하여 유용한 정보를 제공 하지 않습니다 .

  -정확하게 일부 추정값을 얻을 수 있습니다. 다른 것을 맞추기 위해 반올림 할 필요는 없습니다. 예를 들어, 1,000,000 정수의 평균은 표준 오류 0.00301 인 10.977 일 수 있습니다. 평균을 소수점 이하 세 자리 (4-5 시그 그림)에 쓰 겠다는 결정은 마지막 자리가 부분적으로 신뢰할 수 있음을 나타내는 SE의 크기 순서에 따라 결정되었습니다. SE를 세 개의 시그 피겨 (소수점 다섯 자리)에 쓰는 결정은 더 임의적입니다. 두 시그 피그가 작동합니다. 아마 아닐 것입니다; 4 개의 시그 피그 (sig figs)도 작동하며 평균적으로 4-5 시그 피그와 일치 할 것이다. 4 개 이상의 시그 무화과는 과잉 일 것입니다. (데이터의 네 번째 순간의 관점에서 SE 자체의 표준 오류를 추정하고 적절한 반올림 량을 결정하는 데 사용할 수 있지만 대부분의 사람들은 그런 문제에 빠지지 않습니다 ...)

• 상당한 라운딩을 할 때 리더에게 신호를 보냅니다 . 보고서에서 통계 테스트 자체를 논의 할 때는 특히주의하십시오 . 사람들이 자신의 계산을 확인하기 위해 작업을 사용할 수 있기 때문입니다. 때로는 약간의 차이만으로도 오류가 나타날 수 있습니다. 123에서 120까지 반올림하고 다른 사람이 작업을 확인하고 123을 얻었고 사용자 중 한 명이 실수했다고 의심하여 ​​문제를 일으키고 싶지 않습니다.

• 일관성을 유지하십시오 . 한 지점에서 값을 123으로 나열한 후 나중에 120으로 참조하면 일부 독자를 잃을 수 있습니다.

• 말도하지 마라 . (예를 들어 데이터에 2 개의 시그 피겨 만있는 경우 15 개의 시그 피겨에 통계 결과를 제공하는 보고서를 발견하면 자동으로 무능력을 의심합니다.)

12 (1.2, 123.4)를 제안합니다. .3은 거의 의미가 없기 때문에 생략하지만, 많은 사람들은 (1.2, 120) 120의 마지막 '0'이 중요하다고 가정합니다.