2.04 標準誤的含義？顯著不同意味著當置信區間廣泛重疊時？

下圖來自《心理科學》上的這篇文章。一位同事指出了兩點不同尋常的地方：

1. 根據標題，誤差條顯示“±2.04 標準誤差，95% 置信區間”。我只見過±1.96 SE 用於 95% CI，我找不到任何關於 2.04 SE 用於任何目的的信息。2.04 SE 有一些公認的含義嗎？
2. 文本指出，計劃的成對比較發現，錯誤與正確的可預測試驗 (t(30)=2.51, p<.01) 和錯誤與正確的不可預測試驗 (t(30)=2.61, p <.01)（綜合 F 檢驗在 p<.05 時也很顯著）。但是，該圖顯示了所有三個條件的誤差條基本重疊。**如果 ±2.04 SE 區間重疊，p<.05 時的值如何顯著不同？**重疊足夠大，我假設±1.96 SE 間隔也重疊。

1. 是與具有 31 個自由度的學生 t 分佈一起使用的乘數。報價單建議自由度是適當的，在這種情況下，正確的乘數是.
2. 均值根據標準誤進行比較。標準誤通常是乘以標準差，其中（大概在這裡）是樣本量。如果標題正確地將這些條稱為“標準錯誤”，則標準偏差必須至少為大於大約值的倍數如圖所示。的數據集正值，標準差為和之間的平均值和必須有最接近的值以及少數驚人的大值，這似乎不太可能。（如果是這樣，那麼基於學生 t 統計的整個分析無論如何都是無效的。） *我們應該得出結論，該圖可能顯示*標準偏差，而不是標準誤差。
3. 均值的比較不是基於置信區間的重疊（或缺乏重疊）。兩個 95% 的 CI 可以重疊，但仍然可以表示非常顯著的差異。原因是（獨立）均值**差的標準誤差至少近似地是均值標準誤差平方和的平方根。例如，如果平均值的標準誤等於和平均值的標準誤等於，然後是第一個均值的 CI（使用) 將從到第二個的 CI 將從到，有很大的重疊。然而，差異的 SE將等於. 手段的不同，, 大於乘以這個值：它很重要。
4. 這些是成對比較。 各個值可能表現出很大的可變性，而它們的差異可能是高度一致的。例如，一組對，如,,,, 等等, 表現出每個組件的變化, 但差異是一致的 . 儘管與任一組件相比，這種差異很小，但其一致性表明它具有統計學意義。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/31657