误差线对应的表示的到底是标准差还是标准误？其实……都可以，此外还可以用特定的置信区间（譬如，95%的区间）

误差线 主要指示数据每一个数据点的误差（或不确定性）范围，显示潜在的误差或相对于系列中每一数据标志的不确定程度，以更准确的方式呈现数据【参考1】

Wikipedia 也对误差线（error bar，也称误差条、误差棒) 进行了说明，可以用标准差（standard deviation SD)、标准误（或称标准误差，standard error，SE）以及置信区间表示。所以在论文中明确写明你用的是哪一种即可。

标准差

标准差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示，(总体)标准差计算公式：

公式中数值X1，X2，X3，......XN(皆为实数)，其平均值(算术平均值)为μ，标准差为σ。

注意：在部分公式中，根号内常除以自由度（N-1)而非N，主要是因为：

         如是总体（即总体标准差），根号内除以N（对应excel函数：STDEVP)，多用σ表示；

         如是抽样（即样本标准差），根号内除以（N-1）（对应excel函数：STDEV），多用s表示；

         因为我们大量接触的是样本，所以普遍使用根号内除以（N-1），故，在抽样统计样本标准差，计算公式是：

实际情况下，往往因总体标准差未知，常用样本标准差来估计总体标准差。由此，误差线的范围可以表示为一下两种：

标准误

标准误计算公式

σ表示总体标准差，n为样本数。当总体标准差未知是，利用样本标准差进行估计：

（具体可参考 标准误 维基百科解释）

而误差线的范围也就可以表示为：

置信区间

它指样本统计量所构造的总体参数的估计区间，涉及了区间估计（点估计）。而置信区间 的计算需要根据σ是否已知以及样本量的不同分别进行估计。

1、

σ（总体标准差）已知或未知但为大样本（一般样本量大于等于30），认为样本平均数近似服从正态分布：

从而进行区间估计获得：

σ（总体标准差）已知可以直接计算标准误，未知则先由样本标准差s估计总体标准差再进行计算：

z*可以通过正态分布检验查表获得，不同的置信度数值不同，常见置信度（C）数据如下（双侧）：

C	z*
99%	2.576
98%	2.326
95%	1.96
90%	1.645

譬如常见的0.95置信区间 是1.96倍的标准误（误差线的范围也就如下）：

2、

σ（总体标准差）未知，且为小样本（一般样本量小于30，很多生物研究类实验样本量往往少于30且σ未知），则选择t-分布：

t*也是通过t-检验查表获得，其数值与置信度以及自由度（n-1）有关（此处适用于双侧）：

举个栗子来说，一般设置三个生物学重复测量数据n=3（自由度为2），0.95置信区间对应 t*是4.303，也就是4.303倍的标准误（误差线范围）：

参考：

1 王海科 科技论文中平均差、标准差、标准误和误差线的正确使用
2 李春喜、邵云、姜丽娜  生物统计学（第四版）科学出版社出版

如果想提升自己的绘图技能，我们推荐：Cytoscape与网络图绘制课程、R语言绘图基础（ggplot2)

更多生物信息课程：

1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接：基因家族分析实操课程、基因家族文献思路解读

2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接：转录组（有参）结果解读；转录组（无参）结果解读

3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接：WGCNA-加权基因共表达网络分析

4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接：转录组标准分析后的数据挖掘、转录组文献解读

5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读、OTU网络图绘制、cytoscape与网络图绘制课程

6. 生物信息入门到精通必修基础课：linux系统使用、perl入门到精通、perl语言高级、R语言入门、R语言画图

7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章：TCGA-差异基因分析、GEO芯片数据挖掘、GEO芯片数据标准化、GSEA富集分析课程、TCGA临床数据生存分析、TCGA-转录因子分析、TCGA-ceRNA调控网络分析

8.其他，二代测序转录组数据自主分析、NCBI数据上传、二代测序数据解读