Hallo zusammen!
Ich habe in letzter Zeit Probleme damit, Standardabweichungsintervalle in meinen Balkendiagrammen festzulegen, wenn ich die Overlay-Funktion (im Graph Builder) verwende.Das Skript ist unten angehängt.Wenn ich jedoch stattdessen die Funktion "Farbe" verwende, kann ich meine Standardfehlerintervalle einfügen.Weiß jemand, warum dies geschieht?Jeder Input wäre sehr willkommen 
Graph Builder(
Variables(
X( :Condition ),
Y( :VCaP % Recovery From Day 0 Avg ),
Overlay( :Condition )
),
Elements(
Bar(
X,
Y,
Legend( 8 ),
Error Interval( "Standard Deviation" ),
Label( "Label by Value" )
),
Caption Box( X, Y, Legend( 9 ), Summary Statistic( "N" ) )
),
SendToReport(
Dispatch(
{},
"VCaP % Recovery From Day 0 Avg",
ScaleBox,
{Min( 0.184582944951971 ), Max( 1.68175572067351 ), Inc( 0.2 ),
Minor Ticks( 1 ), Add Ref Line( 1.25, "Dashed", "Black", "125%", 1 ),
Add Ref Line( 0.7, "Dashed", "Black", "70%", 1 )}
),
Dispatch(
{},
"400",
ScaleBox,
{Legend Model(
8,
Properties( 0, {Fill Color( 10 )}, Item ID( "Standard", 1 ) ),
Properties( 1, {Fill Color( 24 )}, Item ID( "Upside-down", 1 ) ),
Properties( -1, {Fill Color( 10 )}, Item ID( "Mean", 1 ) ),
Properties( -1, {Fill Color( 24 )}, Item ID( "Test", 1 ) )
)}
),
Dispatch(
{},
"graph title",
TextEditBox,
{Set Text( "Mean VCaP % Recovery on Day 8" )}
),
Dispatch( {}, "Y title", TextEditBox, {Set Text( "VCaP % Recovery" )} )
)
)Hallo Thierry,
Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, mir dabei zu helfen.
Ich habe eine Scheintabelle mit dem Problem, das ich beschreibe, aus meinem Datensatz mit entfernten sensiblen Informationen hinzugefügt.Der Datensatz hat eine N von 24, und ich habe mich auf die JMP-Software verlassen, um die STAbw für mich zu berechnen.In dieser Datei habe ich auch den Unterschied bei der Verwendung von „Condition“- und „Color“-Drop-Zones in dieser Datei in die Tabelle aufgenommen, wenn es Ihnen nichts ausmacht, einen Blick darauf zu werfen.
Nochmals vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, sich das mit mir anzusehen.Ihre Hilfe wird hier sehr geschätzt.