图上的短线不天然表示同一种不确定度。标准差通常描述观察值的离散程度，均值标准误则用于描述均值估计的变动尺度，两者需要按目的区分。
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先看数据本身的离散
原创数据为4、6、8、10，单位均为秒，均值为7秒。相对均值的偏差为-3、-1、1、3，平方和为20。采用样本标准差公式，s=√(20/3)，约2.58秒。
分母3来自n-1，此处n=4。若题目明确要求总体标准差，则定义不同，不能在没有说明时互换公式。
再看均值标准误的条件
在适用的独立、同分布抽样模型下，均值标准误可用s/√n估计。本例为2.58/2，约1.29秒。它仍有秒的单位，但不等于“每个观察值都落在均值前后1.29秒”。
把同一个读数复制四次，不会创造四次独立观察。若资料有关联或设计复杂，不能仅凭记录条数就直接套这个公式。
画图前先决定回答的问题
若重点是展示个体数据有多分散，标准差可能是相关描述；若重点是讨论均值估计，应根据方法选择相应标准误或置信区间，并在图注说明。
标准误不自动等于95%置信区间。尤其小样本时，还需要对应分布、假设与适当方法，不能把均值±一个标准误直接改名为置信区间。
留下可检查的计算和标签
报告样本量、单位、采用哪一种标准差，以及误差线定义。解释这些选择如何服务研究问题，比只有一张漂亮图更有信息。
这是原创IB一般数据分析练习，不是内部评估成稿。学生应独立处理自己的资料，并按科目、老师和统计方法的要求选择表达，不能把示例数字包装成实测结果。
延伸阅读：IB物理测量：绝对不确定度与相对不确定度怎样联系。
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