科学研究原理：图表示例与应用

在第7章，你学了怎么绘制数据图、示意图和其他直观描述结果的形式。你会常常需要对你的数据进行可视化处理，以帮助读者理解数据的来龙去脉。数据表能够显示每个数据点描述的内容，而数据图和示意图能够显示那些数据点之间的关系。

确保你选择的数据图和示意图适合你的数据，这一点很重要。例如，用饼图表示需要把点沿x-y轴标绘出来的数据就不合适，用线形图表示描述整体中的百分含量的数据也不合适。柱状图常常用于描述整体中的占比，但是柱状图中数据点太多就会显得乱七八糟，造成阅读困难。

杨的不同化肥对萝卜生长速度的影响实验可以很容易地用线形图或柱状图表示。他设计用x轴表示天数，用y轴表示高度（厘米）。杨可以为每个变量画一张不同的线形图。然而，这样不便于读者比较数据。杨想把从所有变量和对照组处收集的数据放在一张图表或曲线图中，这样读者就能看到对结果清晰的直观描述。

杨不确定使用线形图、条形图还是面积图中的哪一种。他使用软件根据数据点生成了图表，预览结果，第一张生成的是面积图。

正如你从图7.6的例子中可以看到，面积图（area graph）不适合杨的数据。面积图最适宜表示描述在多个数据点之间的体积增减，关注它们之间的关系。如果你想显示沿着比例尺的两个数据点的相互关系，面积图是有用的。就是说如果你想显示夏天的气温和冰淇淋销量的相互关系，面积图就是一个好选择。

图7.6　杨描述他的对照组和肥料变量组的面积图

杨决定接着创建一张柱形图，以更好地表示他的数据。他创制了一张二维柱形图（2D vertical bar graph），但是意识到数据看上去乱七八糟，很难读懂。于是他创制了三维柱形图（3D vertical bar graph），看看是否那样会有助于他清晰地呈现数据。

图7.7　杨的二维柱形图

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图7.8　杨的三维柱形图

两张柱形图都不能很好地展示杨的数据，它们看上去乱七八糟。在三维柱形图中，有些变量组被藏在了后面。为了使杨的三维柱形图更直观，他得整理他的数据，把生长速度最慢的小组排在前面。

杨可能觉得把他的数据分别绘制几张柱形图会更好。他可能对显示氮磷钾变量小组与氮、磷变量小组的结果对比感兴趣。如果在实验中他还做了其他观察，如土壤湿度、土壤酸碱度或植物健康状况，他可以用条形图把那些观察结果与他对萝卜生长速度的观察结果相比较。这个信息可以在讨论部分展示或包含在附录里。

杨绘制了折线图，沿x-y轴标绘数据。他的折线图与柱形图形状相似，但折线图在直观上更吸引人。扬将所有数据点都呈现在图表上，以厘米为单位显示每天观察到的每个高度，因为他认为这些信息是有用的。然而，杨已经在供参考的数据表中以厘米为单位列出了标在y轴上的高度数据。额外的数据点是不必要的，它们使这张图难以看懂。杨可以去掉这些数字，为他的数据创建一张折线型的视觉表现图。

图7.9　杨的带数据点的折线图

图7.10　杨的不带数据点的折线图

杨的折线图包含了在他实验中观察不同肥料类型怎样影响萝卜生长速度的所有实验组。读者可以从这张图上一眼看到氮磷钾肥组的萝卜生长速度最快，磷和氮肥组的生长速度排第二。这张图还显示虽然对照组的萝卜比钙肥小组的萝卜略高，两者总体生长速度相同。

记住，创建曲线图的最重要原则是使数据直观清晰，这样读者能在整个背景下理解和比较你的数据。