自從科學家們開始使用 ANOVA 以來，結果就用每個處理的條形圖表示，圖上方的單邊鬍鬚表示 95% 置信區間*。 這使得比較治療組變得容易。 如果下一個柱高於/低於鬍鬚，那麼它與對照（通常在左側）有顯著差異。 然後每個條都標有來自 Turkey Kramer (HSD) 測試的連接字母，以便更容易分辨哪些處理相同和不同。
*均值的標準誤差也被廣泛使用。 哎呀，如果我的 95% 置信區間高於標準，我也會選擇它，它幾乎瘦了 2 倍，並且讓身材看起來更好。
怎麼做圖。
1. 從用 X 擬合 y 開始。 添加您的治療變量（名義或有序），您會持續響應。
2. 從紅色三角菜單 (RTM) 中選擇 Means 和 Std Dev
3. 從 RTM 中，選擇比較均值，選擇正確的測試，如果您有兩個以上的組，則可能是 All Paris, Turkey HSD。
4.右擊connecting letters report，pick，Make into Data Table
5. 右擊 Means Std Dev 報表，選擇 Make into Data Table
6. 在連接字母表中新建一列，從所有字母列中手動構造一列中的字母。 使用小寫字母。
7. 使用 Tables、Update 將新的字母列連接回 Means Std Dev 表。 匹配列，在級別上。
8.打開字母列的標籤
9. 將 Level 列重命名為治療變量的名稱。
10. 將平均列重命名為平均響應（您的響應）和 95% CI。例如“平均吸光度和 95% CI”或類似的東西。
11. 啟動圖形生成器。
12.治療在x軸上進行
13. 均值處理和 95% 置信區間上限位於 y 軸上。
14. 選擇條形圖元素（看起來不對，但是等等）
15. 使條形圖類型為間隔（看起來仍然不對，但是等等）
16. 在圖表內右擊，添加，另一個條形圖。
17. 在第二個條形圖的屬性中，從“標籤”下拉列表中選擇“按行標註”。
18. 標記圖表 Response by Treatment。
19. 將圖形生成器標題欄更改為單向方差分析
20. 單擊圖例，將條形顏色更改為黑色。
21. 從 RTM 中，將腳本保存到數據表。
22. 從 RTM 的表格框中，複製表格腳本。
23. 在原始源數據表的 Table Box RTM 中，選擇新腳本
24. 在對話框中給腳本一個標題，比如“圖 1”。並通過下方窗口中的腳本。
25. 如果您的數據發生變化。 重新做這一切，因為你剛剛保存的腳本不是動態的，但至少它是一個路線圖，某種程度上，關於你如何製作這個數字。
只有科學家使用這個數字的原因是因為它實際上需要博士學位。為了使這個數字正確，保持所有的步驟。 （請注意，使用記號筆和方格紙更容易做到這一點。）
如果 25 步流程有點多，或者讓您停留在一些可能需要自己的 25 步子流程的模糊部分。 只需運行下面的腳本。 如果您想為您的常用數字自定義註釋，希望註釋有所幫助。
Names Default To Here( 1 );
//make sure there is a table open, if not open one
dtlist=Get Data Table List();
picker=expr( File = Pick File("Select JMP File","$SAMPLE_DATA",{"JMP Files|jmp;", "All Files|*"},1,0,"",));Try( Open( File[i] ) );
if(nitems(dtlist)==0, picker, dt=current data table());
dtname=dt<<GET name="">0,
insert into(str, ",", ncomma+1);
ncomma--;);
concat_vals[j] = str;);
Show( concat_vals );/// The letters are now a list in the order of the levels from table 1
/// Put the letters back into the table
dt1 << New Column( "Letters", Character, "Nominal", Set Values( concat_vals ) );
//
//Get the means and confidence intervals from the report as a table
dt2=Report( platform )[Outline Box( "Means and Std Deviations" )][Table Box( 1 )] << Make Into Data Table;
dt2<<SET name=""></SET></GET>
他自己，
在學術論文和研發中，這種圖很常見。其他格式可能提供更多信息，但規範更勝一籌。這是高影響因子期刊上發表的論文中大量數據的連結。正如您所看到的，這種圖形類型出現得相當頻繁。
已發表的科學論文經常使用這種格式
關於區間：這絕對是 95% 信賴區間，請看圖表所針對的表格
TBH，我是一名科學家，我從未見過以這種方式呈現的方差分析結果。我覺得圖表不直觀，比例尺也不對。在方差分析中，為了可視化，您確實希望數據的比例是數據的範圍，或者數據周圍的 +/- k 標準偏差範圍（k 在 2-4 範圍內的某處）。上圖主要通過顯示均值條和 y 軸上的零來關注比例差異。
看起來您正在使用每個組的標準差來構建誤差條，但 Tukey-HSD 使用的是合併標準差，不是嗎？這也是 Oneway 圖中的菱形所使用的，並且菱形的寬度會因組中觀測值的數量而變化。
我認為對於您構建的圖，最好拉伸 Y 軸，以便將重點放在平均結果的位置上。
這只是一種繞過必須解釋單向圖中用於哪些組相似或統計不同的“圓圈”的方法嗎？
這個情節怎麼樣？
我玩弄了你的結果表，創建了兩列來指示該行是在組“a”還是“b”中，然後創建了這個儀表板。
