我以前做研究都没这几天这么认真研究怎么算误差。
不过至少知道error bar上下限和别组资料打在一起是不太好的，别说可能会被编辑退稿
，到教授老板那关就不过了。
那error bar太大怎么办？不要画啊!很多人都没画吧。
不然画小一点？95%信心区间要2个标准差是不是想整人不让人毕业？画一个标
准差有看出不同performance就很强了对不对？
还有比如说量长度最小单位为0.1cm。一般来说算误差应该给他量个成千上百次再算个
标准差。不过谁有这美国时间。我就想啊一分钟有60秒，不对!是60000毫秒。那我拿
著尺在那hold住一分钟是不是就量了60000次了？误差无限小! 不过还是要写点东西那就
误差+-0.1cm好了。
还有那什么鬼的误差传递，一堆算式可不是简单的a+b。非线性公式谁在那慢慢算，干脆
一律结果*3%当误差。
更过份的是我看人家搞生科的明明几百次实验没结果就一次发生奇蹟也可以发高点数期刊
，明明没再现性科学搞得跟玄学一样竟然说是有"显著差异"简直岂有此理。
不过说真的这次6份民调还真的只有一份有显著差异。一个不懂统计现在在恶补的说大话
跟人家签不平等条约也真是柯柯。对方如果拿出100份垃圾民调误差超级大岂不是+100分?
明明结果是五胜一平，但统计最后算起来变只有一胜，统计就是这么机掰，实验一直做一
直做做到你心累。
那份赢的我算给你们看：
问卷 份数 柯候(A)对赖萧(C1) 候柯(B)对赖萧(C2)
竞争力 1112 46.01% 32.22% 40.82% 35.86%
每组数据误差略算=sqrt(0.5*0.5/1112)*1.96=2.94%当3%
然后算对赖萧的差距 M=(A-C1)-(B-C2)=8.83%
那这份数据M的误差多少？先不考虑柯候(A)对赖萧(C1)或候柯(B)对赖萧(C2)为负相关
，不然这份唯一有用的问券也要没了。假设A B C1 C2互唯独立变量
那M的误差只要考虑简单的误差传递为 sqrt(3%+3%+3%+3%)=6% !!!还真的给凹到6%
只有t=M/6%>1 这份问卷才能称为有"显著差异"。其他的都要被当垃圾丢垃圾桶了。