在这个即看才华又看颜值的年代,科研亦是如此,不仅会做,还要会对自己的科研结果进行表达。表达二法,图表是也!其中就有“一图胜前言”之说。
科研图包括三种:统计图、模式图和实验图。在统计图中,SCI论文比例最高的为柱状图和折线图。
本期给大家2张图,大家辨识一下:
问题1:2张图各自是什么图?
问题2:分别在什么时候用?
图1箱式散点图
图2柱状散点图
图1这种图形近几年在SCI论文中较为常见,叫做箱式散点图(box+sactter),也就是在箱式图的基础上,加上了原始数据的散点图而已。为啥要这样做呢?
首先为啥箱式图呢?很简单,箱式图适用范围广,即适合正态分布也适合非正态分布。当数据明显非正态的时候,建议做箱式图。
箱式图,松哥也称之为5量统计图(中位数,P25,P75,最大和最小),展示数据信息较多。
为什么要在箱式图上加上散点呢?那是因为图形是对数据的浓缩,如果再加上原始数据的分布信息,那将全面清晰展示数据的特征。
图2是柱状图+散点图。同样先说柱状图,柱状图加误差线这种图,主要用于符合正态分布资料,比较常见,但不适用于偏态分布。
增加散点也是为了展示原始数据的分布情况。
如果对数据的正态性的把握度不高,可以采用图1。图1的适用范围大于图2。常规的箱式图和柱状图,任何统计软件都可以做,但是叠加散点图,很多软件不行。
本例图1松哥用的是R软件做的,图2用的是GraphPad7.0做的。
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