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数据处理过程中误差棒的计算和画法在科学实验中,常遇到实验结果中包含的随机误差,一般在数据处理过程中都需要在假定系统误差得到消除的情况下,计算出实验结果可能达到的准确范围,因此,在科技论文中常用“平均数±标准差”与“平均数±标准误”的统计学结果表达。目前，在数据处理中，国际上尚未统一采用哪一种误差。但对他们的表述做了规范。如GB3358—82《统计学名词及符号的规定》对一些常用统计学符号作了明确规定:“平均数±标准差”为“x±s”;“平均数±标准误”为“x±sx”。对应的英文表述为“Mean±S.D.”和“Mean±S.E.”。一般SCI论文中的数据表述更倾向于采用“Mean±S.D.”，做出的图中ErrorBar都是上下对称的。通过Googlescholar初步检索发现：2013年的SCI论文中明确给出ErrorBar的类型的：其中用“平均数±标准误”即“Mean±S.E.”仅有~90条；而用标准方差即“Mean±S.D.”的约有331条。而对于Elsevier系统里的文章，我从我之前看的论文里统计的结果是：有标注ErrorBar且明确计算方法的，几乎都是用以上2种形式，且每4篇中有3篇是采用“Mean±S.D.”的这种形式的。因此，我个人建议在我们以后的论文数据处理中，ErrorBar项都选择用标准方差来表示。（1）对称误差棒（标准差）的计算和画法标准差(StandardDeviation)作为随机误差(或真差)的代表,是随机误差绝对值的统计均值。在国家计量技术规范中,标准差的正式名称是标准偏差,简称标准差,用符号σ表示。可采用统计分析软件进行计算，如在Excel中，可直接用其中的STDEV公式计算出来。如用origin作图时，将这列复制到数据表里，设置为YError(setas--YError),然后X与平均值还有这列数据做图。做出的误差棒是对称的,如图1。图1:采用标准差作为ErrorBar的图例（2）不对称误差棒的情况和画法而在有些非常规条件或采用其他的误差计算方法下：如数据处理过程中系统误差无法消除或直接采用偏差作为误差棒，就有可能造成ErrorBar不对称的情况。如这样一组数据：3、4、4、5、5、5。平均值为4.333,上偏差:0.667,而下偏差:1.333。则这样的误差棒就有正负不等的2列,画图时则是不对称的。如用origin作图时，将这两列复制到数据表里，设置为YError(setas--YError),绘图时同时选上两列误差列（图2）。设定errorbar属性（图3左）：将上偏差列设置成“Plus”，下偏差列设置成“Minus”，即可画出图3右中这种上下不一样的误差棒。图2：不对称误差棒的数据输入图3：不对称误差棒的画法图例但这种不对称的误差棒计算和画图时都相对比较麻烦，在科技论文里出现的很少（我目前还没碰到过）。投稿期刊虽没有明确规定误差的计算方法，但从他们里面的文章来看一般都倾向于采用标准差这一随机误差的代表作为误差棒。因此，建议在我们以后的数据处理中，统一采用标准差SD的计算方法作为误差计算的标准。作图时画出对应的ErrorBar。