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关于学术论文Figures,你不能不知道的秘密
TopEditor 2020-2-26 12:09
做完实验, 又要苦逼地整理数据, 绘制学术图表了? 今天让我们一起学习下 那些关于论文Figures, 你不能不知道的秘密 科技研究资料经过整理和计算各种必要的统计指标后,所得的结果除了使用适当的文字表达外,常常还需用统计表进行表达分析。统计表主要以列的形式展示分析结果,具有避免冗繁文字叙述,便于阅读、分析比较等优点。 在制作统计表时,除了要求内容简明,重点突出,能正确表达统计结果,便于分析比较外, 在标题(Caption)、标目(Heading)、分割线(Lines)、表格主体的数字(Data)、脚注(Footnotes)及其位置(Placement)和正文引述(Describe)也有一定的要求。 统计图 (Figure)是用图形将统计资料形象化,利用线条高低、面积大小代表数量,通俗易懂,比文本与统计表更便于理解和比较。统计图种类较多,常用的包括直条图、百分直条图、直方图、线图和点图等。在科技论文中,应根据资料的类型及表达目的选用合适的统计图。 例如,对不同性质分组资料进行对比时可选用直条图,说明事物各组成部分的构成情况可用圆形图或百分直条图,用于表达连续性资料频数分布可用直方图,为表明一事物随 另一事物而变化的情况选用线图,表达两种事物的相关性和趋势可用点图。 统计图在绘制过程中对其结构组成,包括标题(Legend)、轴标(Axis Label)、数轴(Axis)、图例(Symbol and Key to Symbols)、误差棒(error bar)、和正文引述(Describe)有一定的要求,以下就这几部分进行阐述; 同时列举四种常用统计图 :直条图(Bar Graph),频率直方图(Frequency Histogram),XY散点图(X,Y Scatterplot),XY线图(X,Y Line Graph)的用法,希望对大家有所帮助。 好啦,废话不多说, 让我们进入重点吧 下面这些基础概念, 一定要弄懂哦 两个示例图是典型的直条图和线图, 红色字体标记了各组成部分。 图表要告诉读者 尽可能多的信息 1.1 单式直条图: a.标题 (Figure 1)位于图下方。标题含有丰富的信息量,包括处理方法、统计学检验及显著水平的解释等。 b.Y轴标表示测量值(Stem Length),标注单位(mm);X轴为不同的处理组。 c.各直条图均标记了误差范围,并在标题中做出解释。 d.如果在误差条上面用横线表示处理组间的统计学差异,并在标题中给予说明。 你不能不知道的秘密の一 结构组成 01 标题 (Legend) 标题一般位于表的下方。Figure可简写为“Fig.”,按照图在文章中出现的顺序用阿拉伯数字依次排列(如Fig.1,Fig.2……)。 对于复合图,往往多个图公用一个标题,但每个图都必须明确标明大写字母(A,B,C等),在正文中叙述时可表明为“Fig. 1A”。 复合图的标题也必须区分出每一个图并用字母标出各自反映的数据信息。 例如: 02 轴标 (Axis Label) 对于含有横轴、纵轴的统计图,两轴应有相应的轴标,同时注明单位。 03 数轴 (Number axis) 数轴刻度应等距或具有一定规律性(如对数尺度),并标明数值。横轴刻度自左至右,纵轴刻度自下而上,数值一律由小到大。一般纵轴刻度必须从“0”点开始(对数图、点图等除外)。 04 图标 (Symbol and Key to Symbols) 图中用不同线条、图像或色调代表不同事物时,应该用图标说明,图标应该清晰易分辨。 你不能不知道的秘密の二 正文引述 论文中每一个图都必须在正文中提及,并对统计图所反映的事物关系或趋势做出解释或得出结论。 例如:Germination rates were significantly higher after 24h in running water than in controls(Fig. 4) 你不能不知道的秘密の三 常用的统计图 下面列举四种常用统计图:直条图(Bar Graph),频率直方图(Frequency Histogram),XY散点图(X,Y Scatterplot),XY线图(X,Y Line Graph)的用法。 01 直条图 (Bar Graph) 直条图是利用直条的长短来代表分类资料各组别的数值,表示它们之间的对比关系。可分为单式和复式两种。 1.1 单式直条图: 标题 (Figure 1)位于图下方。标题含有丰富的信息量,包括处理方法、统计学检验及显著水平的解释等。 Y轴标表示测量值(Stem Length),标注单位(mm);X轴为不同的处理组。 各直条图均标记了误差范围,并在标题中做出解释。 如果在误差条上面用横线表示处理组间的统计学差异,并在标题中给予说明。 1.2 复式直条图: 横轴为基线,表示各个类别,纵轴表示其检测数值,刻度从0开始。 同一类型中两个亚组用不同颜色表示,并有图例说明,表示不同年份。 各直条宽度一致,各类型之间间隙相等。 如以上单式直条图,标记了误差范围,并在标题中做出统计学解释。 02 频率直方图 (Frequency Histogram) 直方图是以不同直方形面积代表数量,各直方形面积与各组的数量多少呈正比。用于表达连续性资料的频数分布。Y轴可以是绝对数(如计量)也可以是相对数(如百分比)。 例如: 从上图我们看到: 直方图的Y轴用于表示频数(一般用“%”表示),纵轴有主刻度和次刻度,刻度从0开始; X轴用于表示检测变量【体重(Weight)】的测量值,将其分割成多个组以显示不同体重范围的频数分布情况。要注意每组间距应该合适,避免过宽或过窄; 直方图各直条间不留间隙,各直条间可用直线间隔,也可不用直线形成一个多边形图; 从标题中可以看到,该图信息来源于“表1”,有时结合统计表可以弥补统计图丢失精确数据的缺点。 03 轴标 (Axis Label)XY散点图 (X,Y Scatterplot) 散点图用于表示两种事物的相关性和趋势。根据点的散布情况推测两事物有无相关。 例如: 图中含有两个变量,一般X轴表示自变量,Y轴表示因变量。有时候并没有明确指出哪个是自变量,哪个是因变量,仅仅要表达两个变量间的相关关系,这时候哪个变量值设置在X轴/Y轴没区别。 以确保更能准确地绘制点,两轴刻度包含主刻度和次刻度。各轴刻度不一定从0开始,并且数值的范围应该包含所有点。 根据点的分布情况,推测两变量间是否相关。如果数据通过统计学分析证实变量间存在关系,如图中可以绘制出回归直线,并可计算出回归方程等信息。 04 XY线图 (X,Y Line Graph) 线图适用于连续性资料,用于表明一事物随另一事物而变动的情况。 例1. 如图: 横轴表示连续变量,纵轴表示频数,纵轴刻度从0开始。 按照时间先后及其频数确定并绘制各个点,再用线段连接起来。 绘制不同组别的点使用不同的图例,并有图例说明。 例2. 如图: 每一组用不同的图例表示,图例清晰便于辨认。 每个点表示均数,并且在标题中注明,同时在图中显示每个点的误差范围。 同例1,同一组中的各个点用线段按顺序连接起来,以表示随时间的变化趋势。 论文写作策略和方法系列往期精彩推荐: 个人对SCI论文Title的一些经验分享 想写好SCI论文——不掌握这些高频词汇怎么行? 论文写作三阶段:读什么?写什么?怎么改? ***************************************** 好了,本期的文章就到这里了。欢迎大家留言! 每天一篇,按系列推送科研干货***
个人分类: 论文写作|1351 次阅读|0 个评论
提升论文硬核实力之“如何避免图表绘制的雷区”
EditSprings 2019-6-19 10:42
众所周知,虽然SCI期刊发表总量逐年上升,但是文章的拒稿率仍高达60%-70%。是不是大家的文章真的那么差呢?当然,文章缺乏创新性是SCI期刊拒稿的第一原因,但也有很大一部分是因为文章本身的写作质量不高,而图表绘制问题就是文章质量问题的主因。你不禁要问,难道不应该是文章的内容是最重要的么?但是作者们往往会忽略了一点,SCI论文本身的内容是专业、严谨的,在此基础上,一副美观而大方的图表能带给审稿人愉悦的心情,审稿人对文章的好感度也会大大提升。接下来本文将介绍一下 SCI论文 写作图表绘制的几大雷区: 1. 数据的重复使用。这一问题其实很致命。某SCI期刊审稿人曾表示,在SCI写作中,重复使用数据是大忌。有的作者使用同一组数据既作图又做表,这会给审稿人传达两个信号,一是实验数据不够,二是作者缺乏论文写作常识,这两点无一不在告诉审稿人作者的学术科研能力很差,这篇文章质量很低。关于图表绘制的原则: 凡是能够用文字表达清楚的就不用作图表;凡事用表能够一目了然表示的就不用作图 。当需要对照比较或反映趋势变化时,可酌情考虑二者选其一。 2. 图表内缩写或者单位不规范。图表缩写或者单位是大家论文写作容易忽视的点,很多作者根据个人喜好随意而定,未使用固定缩略语。数据单位也不遵循国际标准命名原则。大小写随意,不同期刊的要求是不一样的,例如体积单位l与L,质量单位g与G等,作者应该针对目标期刊的要求统一全文。 3. 表格中数值表示不统一,很多作者计算结果不精确,小数点位数保留不统一。数值的精确性是科学实验结果是否严密的具体体现。所有的数据都是经过原始数据计算得出,因此往往不是整数,那就要求作者统一小数点位数,大多数精确至小数点后两位即可。另外,表格中同一指标数字的有效位数应一致,不足者以“ 0 ”补足。 4. 缺图示或无表题等问题。图示和表题是图表不可或缺的重要组成部分,它是对图表内容的概括,读者第一眼先看的往往是图示和表题,它们起到了一个引导阅读的作用。 5. 图表设计不当。图表的横排纵列之间是具有严密的逻辑关联的,其设计初衷是便于读者对照和比较数据结果,从而直观地得到作者传达的观点和结论。不合理的图表设计会造成读者对文章内容的误解,引起审稿人对文章质量的怀疑,乃至否定实验设计的存在意义。另外, 表格请使用三线表 。 6. 统计学分析。图表是对实验原始数据的总结与延伸,所有的数据理论上都应该是经过统计学处理的。如果没有统计学分析意味着你可能只做了一次实验,实验结果可能是偶然的,审稿人会进一步怀疑论文数据的真实性。因此,如果没有统计学分析请单独注明原因。 7. 图片问题。一是清晰度问题,请注意论文中图片的最低像素为 300dpi ,各期刊对图片格式的要求也各不相同。作者需保存原始图片,以方便格式转换。否则审稿人会在审稿意见中提出图片像素过低或图片不符合期刊要求;二是 P 图的问题,当然本文指非造假拼接图片,部分作者出于使图片更加美观或删除假阳性结果的目的而对图片进行修饰,这在高水平期刊是不允许的,杂志会要求提供原始图片。如果发现人为修饰,审稿人会怀疑图片的真实性。建议作者提供清晰且能反应科学问题的原始图片即可,清晰度的调整一般不算 p 图。 8,表格绘制问题。很多文章中的表格是通过Word中的手动划线来做表框,用空格功能来实现对齐。一旦修改表格中的内容,表格的对齐方式和框架就会改变。因此,建议大家使用Word中表格插入的功能来制作表格。 9. 其他问题。如各类显微镜图片注意添加标尺等。 以上就是 艾德思 总结的一些图表制作的雷区,当然还有很多问题由于篇幅问题没有一一列出。 针对这些问题,大部分期刊都会有类似“Guild for Authors”的文件来指导大家。因此大家选定期刊以后,注意下载投稿须知,根据目标期刊的要求来进行修改。另外,这里也给大家推荐几个常用的图片编辑软件,帮助大家提高图表绘制的质量。重量级的有Photoshop,轻量级的有ACDSee,这些软件功能都非常强大,而且支持多种格式的导入和导出。另外还有一个常被大家忽视的PPT,很多身边的研究生乃至教授都是用PPT完成图片排版以及TOC图绘制的。数据处理软件推荐MatLab,Origin,SPSS以及Excle,画图不推荐Excel,流程图用Visio或者PPT就可以了。 母语润色 ¦ 专业翻译 ¦ 论文预审 ¦ 修改指导 ¦ 图表服务 ¦ 基金标书 ¦ 用户评价 ¦ 联系我们
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使用AI和R语言的综合制图方法
xydf1992 2019-5-7 15:55
先上成果图,下图为R语言统计分析,AI美化的结果: 使用R语言初步制图 R语言是一种统计学语言,能够进行数据的统计分析与制图。以饼图制作为例 用到两个程序包:ggplot2和showtext,ggplot2就是大名鼎鼎的统计制图包了,网上有大量的资料。showtext就是汉语输出包,用于PDF中的汉语字体输出。 library(ggplot2) library(showtext) AreaCal - read.csv(VegGeomorIntersect.csv, header = T) p1 -ggplot(AreaCal,aes(x = factor(1),LowLand,fill=factor(X)))+ geom_bar(stat=identity,position=fill)+ coord_polar(theta=y) p1 showtext_auto(enable = TRUE) font_add('SimSun', 'simsun.ttc') #添加中文字体 pdf('洼地.pdf',width = 11.69,height = 8.27) #输出PDF,指定长宽 p1 dev.off() 代码跑完后,是这一堆PDF,当然了,一次不行,这是修改和跑了7次的结果: 出来的图是这个样子的,七个PDF,样式统一,但是吧,在R语言里面图例和颜色不太好调整,如何自定义颜色呢,就需要在AI里手动调整。 AI中精修统计图表 图例是和ArcGIS中的地图相一致的,为了保持整体论文配色的一致性,在AI里需要自定义色板,建立统一的样式集。 首先打开在ArcGIS中输出的地图PDF,选中对应的图例: 对象-图案-建立 将拼贴调整为图稿大小 份数1×1 副本变暗至100% 以下图这样设置既可 依次对每个图例建立色板,色板建立完成后,存储色板 这样,在新的图中就可以引用自定义的色板了: 选择图例项,然后选择-相同-填充颜色 如下图所示,即可将所有的相同颜色区域进行选择,然后指定自定义的色板颜色即可。 更多文章请关注微信公众号:走天涯徐小洋
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图表:一图值千字 Display items
liwenbianji 2011-11-8 12:10
图表:一图值千字 Display items
在 “摘要”一贴 的注意事项中我提到不少读者只读摘要,所以摘要必须能独立成文,并能说明所有主要结果及其意义。有的读者会随后再看一下图表来核实一下摘要中提到的结果,但仍然不读全文。所以,跟摘要一样,论文的图表(外加其标注)也必须能独立成文,不用读正文就能看懂。 图表用于形象地表示正文所述结果。简而言之,他们是表达结果最有效的方式。好的图表可以把获得的结果迅速、准确地传达给读者(远比读正文为快)。对于研究人员来说,一方面他们所处的领域飞速进展,另一方面他们又缺乏足够的时间追踪研究进展,因此,如果你能迅速地把自己的研究结果传递给他们,他们自然感激不尽。期刊编辑和审稿人当然也喜欢简洁明了的论文。所以制作高质量的图表来清楚传达研究结果还是很有必要的。 和其他部分一样,制作图表也有一些“规则”。首先要了解目标期刊允许多少图表,不要超过这个限制。如果限定的图表数目不足以表达你的结果,可以把有些放在“补充信息”(Supplementary Information)部分,或者在正文中叙述并加个说明“(data not shown)”。不过,只有不重要的附属性结果才能这样叙述,而那些支持你假设的结果则必须展现出来。如果你的首选期刊不足以展现你的所有重要数据,你可能需要考虑换个期刊。反之,如果期刊允许的图表数目超过你的需要,也不要加上多余或不必要的图表来凑数。每个图表必须要有明确、必要的目的。 其次,图表中的数据要易于解读。考虑好让每个图表显示多少数据,以及数据如何组织来传递重要信息。所以,与其把各种参数或治疗方法都合并在一个图中,不如考虑分别用一个简单子图表示然后拼成一个组图。图的坐标、表的行列、以及示意图的各部分都要标记清楚。如有趋势线、标尺和统计检验结果,均应予以标明;比如用星号表示显著性,或不同的符号来表示不同的显著性水准。对于大样本,除了报告绝对数值之外还要有变化或差异的百分比。 第三,图表的标注也应该独立成文,并且无需阅读全文就能完全理解。因此,缩写要么不用,要么先定义后才用,同时应该避免使用技术术语。标注应清楚说明做了什么、观察到了什么;也应简述使用了什么统计检验,给出P值,并对所用的符号进行定义。除了其中描述方法的语句,标注和图表标题都应采用现在时。比如,应该写:“Western blot showing an increase in the levels of p53 after…”而不是“Western blotting showed that the levels of p53 increased after…”。 最后,与“结果“部分的注意现项一样,图表和正文之间不应有重复叙述。所以,容易用文字简要描述的就不要用图表,而且图表之间也不应有所重复,例如,图中已有的信息就不要又用表再显示一次。图表和标注不要嵌在正文中间。出版单位会把你的正文和图表合并成一个目标杂志特有格式的“校样”。他们通常要求作者提供单独的图表文件(偶尔可以放在稿件末尾)和单独的正文文件(其中包含图表标注的列表,通常在”参考文献”之后)。参照目标期刊的《稿约》以确定其具体要求。 先制作清楚、高质量的图表,随后就可以轻易地撰写“结果”部分。图表可以按逻辑排列组合来一步步推进你的论证,或巩固你的假设。给每个主要结果分配一个图表和一个小节;小节的标题应和相应的标注相似;小节内的正文简要叙述其相应图表内含结果,其中统计分析结果要叙述完整,需要展示更多细节时告知读者参见图表。 实例 表格最适合用很少的叙述展现大量数据。上表节选自《The Journal of Clinical Investigation》上的一篇论文 (doi:10.1172/JCI37622; 经同意转载) 。表中数据非常清楚简练,如果用正文叙述这些数据需要大量文字,用表格则大大节省了文字。正文中只需提一下“患者和肿瘤样本的临床特征见表1”即可。下图来自同一论文,其中包括了本文提及的优秀图表的多项要素,具体请见下面的清单。 清单 1. 图表标注要“独立成文”。 2. 遵守图表数目限制。 3. 图表之间以及图表和正文之间均无重复叙述。 4. 各个参数的数据分别用组图中的一个子图表示。 5. 标出标尺、趋势线和标记;显示统计检验结果。 6. 符号和缩写要么不用,要么先定义再用。 7. 对于大样本,给出绝对数和变化/差异的百分比。 8. 图放在单独的文件中或放在稿件末尾;不要嵌在正文中间。 9. 参照《稿约》确定图表格式、大小、颜色、数目和其他要求。 英文原文 Display items: a picture tells a thousand words In the chapter on abstracts I mentioned that many readers will only read the abstract of your paper, and so the abstract needed to be self-contained, describing all of the important findings and their significance. Some readers will go further than just the abstract and look at the display items to validate the findings described in the abstract, but still not read the entire paper. Thus, like the abstract, the display items in your paper (along with their associated legends) need to be able to stand alone and be understood without the need to refer to the text of the paper. Display items include figures and tables, which are essentially graphical representations of the results described in the text. Simply put, they are the most effective and efficient way to present your results. With good figures and tables you will be able to impart to the reader exactly what you found in your study in a relatively short period of time (that is, much faster than it would take the reader to read the entire paper). Researchers in rapidly moving fields or with limited time to keep up to date with advances in their field will appreciate the rapidity with which they can be informed of your findings; journals editors and peer reviewers will appreciate the clarity. Therefore, it is worthwhile devoting some thought and attention to developing good quality figures and tables that clearly convey your results. As with the other sections of scientific manuscripts, there are certain ‘rules’ that should be followed when generating display items. First, if you have a target journal in mind already, consider how many display items they allow and ensure that you do not exceed that limit. If you have more results to describe than can be simply shown in the allowable number of display items, some may need to be included in a Supplementary Information section, or described in the text with the statement “(data not shown)”. However, only the least important or peripheral findings should be described in this way, and all findings that support your hypothesis need to be shown. Thus, you may need to consider an alternative journal if your first choice will not allow you to present all of your important data. By contrast, if a journal allows more display items than is necessary to show your findings, do not add redundant or unnecessary display items simply because you can. All display items must have a clear and necessary purpose. Second, the data shown in figures and tables needs to be easy to interpret. Consider how much data you wish to show in a given display item and how it can be organized to convey the important message. Therefore, rather than combining multiple parameters or treatments into a single graphic, consider splitting the data across multiple simpler graphics that can be grouped together in a single figure. Remember to clearly label any graph axes, table columns and rows, and components of diagrams if appropriate. Trendlines, scale bars and the results of any statistical tests should be also shown, where relevant, for example by using an asterisk to indicate significance, or a variety of symbols to indicate different levels of significance. With large samples, report the % change or % difference as well as absolute values. Third, the legends accompanying display items need to be able to stand alone such that the display items are entirely understandable without the need to read the entire manuscript. That means abbreviations should not be used or need to be defined, and technical terms should be avoided. It should be clear exactly what was done and what was seen. Statistical tests should be briefly described in the legends, with p values given and any symbols used defined. Legends, including their headings, should be written in the present tense with the exception of any methods described within them. For example, use “Western blot showing an increase in the levels of p53 after…” rather than “Western blotting showed that the levels of p53 increased after…”. Finally, as mentioned in the chapter on writing the results section, there should be no redundancies between the display items and the text. Therefore, do not produce a display item to show information that can easily and briefly be stated in the text, and do not duplicate information among tables and figures, for example, by making a table to show the same information already conveyed in a figure. Do not embed figures and their legends within the text of the manuscript you plan to submit. The publisher will put your text and display items into a template ‘proof’ that will be specific to the target journal. What they usually require from authors is a separate file containing display items (occasionally these can be placed at the end of a manuscript files) and a text file that includes figure and table legends listed together at the end (usually following the references). Check the instructions for authors of your intended target journal for their specific requirements. By preparing good quality, clear display items before writing the results section, this section will practically write itself. The display items can be grouped in a logical order that progresses your argument or progressively strengthens your hypothesis. With one subsection and one display item for each of the major findings, the subsection headings will be similar to the relevant legend headings, and the text in each subsection will provide a brief description of the findings shown in each display item, complete with the results of statistical analyses, with the reader being referred to the display items for more detail. Examples Tables are a great way to present large amounts of necessary data with minimal description required. The table shown above is a truncated version of a table in a paper published in The Journal of Clinical Investigation (doi:10.1172/JCI37622; reproduced with permission). The data presented clearly and economically in this table would have required a considerable amount of word space to describe in the text, but the use of a table makes the information available without the need for a wordy description. All that was required to describe this in the main text was the following statement: “Clinical characteristics of all patients and tumor samples are summarized in Table 1”. The figure below, taken from the same paper, contains many of the elements of a successful display item described in this chapter and listed in the checklist below. Checklist 1. ‘Stand alone’ legends 2. Comply with the allowable number of display items 3. Avoid redundancy among display items or between display items and text 4. Divide data showing different effects or parameters among different panels within the same display item 5. Use scale bars, trend lines and clear labels, and show the results of statistical tests 6. Avoid or define all symbols and abbreviations 7. With large samples, show % changes/differences as well as absolute values 8. Submit figures in a separate file or at the end of the manuscript file rather than embedded in the main text 9. Check the instructions for authors for any specific requirements regarding format, size, color, number of items and any other parameters Dr Daniel McGowan 分子神经学博士 理文编辑学术总监
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