我不明白Rmisc包中的summarySE((是如何计算数据的置信区间(ci(的。这些值似乎不正确。
例如，运行summarySE(data = df, measurevar = "numbers", groupvars = "conditions", conf.interval = 0.95)后，输出显示：
conditions N numbers sd se ci
1 constructionA 10 6.025 0.3987829 0.1261062 0.2852721
2 constructionB 10 1.925 0.3545341 0.1121135 0.2536184
然而，结构A的置信区间应为6.025±1.96 x(0.398729(/√10，即6.025±0.24716366。我不明白应用summarySE后0.2852721的值是从哪里来的。。。应该是0.24716366吗？
有人能告诉我这里怎么了吗？
谢谢！
置信区间的常见构造是
(统计(+/-c*(统计标准误差(
其中c是临界值。c=1.96(近似(是正态分布z统计量和95%置信区间的临界值，但这不是CI或任何东西的定义的一部分，这只是如果你认为你的统计量是正态分配的，你得到的CI。
然而，包括summarySE()在内的大多数置信区间计算都使用t分布而不是正态分布来计算临界值，因为当样本量较小时，它们产生的结果比正态分布更准确(当样本量较大时，结果几乎相同(。
这里，您的样本量仅为N=10，因此正态分布1.96和t统计量的临界值之间的差异是显著的。自由度为10-1=9的t分布的第2.5个百分位是CCD_ 3-2.262157。因此，对于双侧95%置信区间，c=2.262157。
0.1261062*2.262157=0.285272，这就是置信区间列的来源。