投PLOS ONE时，图表中的SD、SE与CI怎么标清？

表格写“均值±误差”，读者仍不知道“误差”指什么。PLOS ONE 投稿指南要求明确使用的是标准差、均值标准误还是置信区间，中心位置是均值还是中位数。这些数字即使都围绕同一个均值，也回答不同问题：标准差描述观测值的离散程度；标准误反映样本统计量作为估计值的不确定性；置信区间在约定统计方法下给出估计的区间。图注只写“误差棒”，会把这些意思混在一起。

看图表想让读者判断什么

假设一组自拟的 25 份测量值，均值为 10、样本标准差为 5。若符合简单独立抽样等前提，均值的标准误可由 5 除以 25 的平方根算得 1。于是“10（SD 5）”和“10（SE 1）”用的是同一组数据，却并不是两种可任意替换的写法。前者帮助读者理解这些测量值彼此分散多少；后者说的是用这 25 份数据估计总体均值的精度。这里的数字仅演示区别，不能被当作真实研究数据。

如果图想呈现个体数据的分布，只画均值和很短的标准误线，可能遮住观测值本身的差异；应考虑是否显示散点、箱线图，或者同时在图注标出标准差与实际样本数。如果图用于比较估计值与其不确定性，置信区间往往比一个没有定义的误差棒更容易解释。分布明显偏斜时，也应检查中位数与四分位数是否比均值和标准差更适合描述数据。具体用哪一种仍要服从研究设计和分析方法；重复测量、配对数据和分层抽样不能直接套用上面独立样本的简单算法。

标清数值，避免表图各说各话

同一张图里的误差线若表示标准差，就在图注写“点为均值，线为标准差”，同时说明每组 n 的含义。n 是参与者、动物、独立实验，还是同一样本上重复拍摄的视野？把视野数当成独立样本数，会改变误差解释。若不同组 n 不相同，逐组列出，不用一个范围让人猜每根误差线依据多少观测。表头可以用“均值（SD）”“均值（SE）”或“估计值（95% CI）”等清楚标记，表注再解释缩写与统计单位。

还有一种常见混写：方法说“数据用均值和标准差描述”，结果图注却称“误差线表示标准误”。两句未必绝对矛盾，因为表与图可以有不同目的，但读者需要知道每个位置究竟显示什么。若作者原本想让图与表表示同一种量，应该回到分析输出和制图文件确认，而不是凭线段长短猜测。四舍五入后的区间端点、样本数和正文估计值也要与结果表一致。

提交前逐幅看图、逐列表格：中心位置是什么，离散或不确定性指标是什么，计算单位与 n 是什么。PLOS ONE 要求清楚标明这些量，背后更重要的是让读者知道一个图展示的是观测值的分散，还是估计值的精度。若这里答不出来，先查原始分析与图表脚本，再决定该写 SD、SE 还是 CI。