解释区间图的主要结果

在区间上按住指针以查看用来显示估计均值、置信区间和样本数量的工具提示。例如，区间图表示学生的身高。工具提示指示身高的均值在 67.9591 和 69.4914 之间的置信度为 95%。

探讨让人惊讶或出人意料的置信区间。例如，如果某个客户等待时间样本的均值的置信区间与以前样本的置信区间显著不同，则您应该尝试确定差异的原因。

样本数量可能会影响图形的外观。

例如，尽管这这些区间似乎有相当大的差异，但它们都是使用从同一个总体中随机选择的数据样本创建的。

通常，样本数量越大，置信区间越小且精确度越高。如果置信区间太大，请尝试收集较大的样本。组（或多个 Y 变量）之间样本数量的显著差异可能会影响区间宽度，并可能产生误导性结果。如果多个组（或多个 Y 变量）的样本数量大致相同，则区间宽度差异主要是由于变异差异的可信度更高。

确定任何置信区间是否重叠。如果两个均值的区间不重叠，则总体均值可能在统计意义上显著。

例如，在第一个区间图中，第一个区间和第二个区间相互重叠，但是它们与第三个区间不重叠。因此，第三组的均值与其他两组的均值可能显著不同。在第二个区间图中，区间不重叠。因此，均值的差值可能在统计意义上显著。

有些区间重叠

没有任何区间重叠

查找组散布之间的差异。

此图中的区间具有类似中心，但具有不同的散布。