SCI论文中常见的数据图类别？

2025-05-02 20:30:55   来源：checkvvip.com

SCI论文中常见的数据图类别？

图不是简单地呈现数据，而是通过数据来反映背后的现象、物理规律等，常用的数据图主要包括：

一、XY散点图（XY Scatter）

用于表示两个变量之间的相关性和趋势，可以根据图中点的分布情况来推测两者是否有关联性。

如果统计学分析证明了两者的关联，根据需要可在图中绘制出回归线（Regression Line），并计算出回归方程，需要注意的是，回归方程需要结合物理意义进行选择。

二、XY线图（XY Line Graph）

适用于表达连续性的数据中的一个变量随另一个变量变动的情况，线图可包含多组数据，按照顺序将绘制出的同组数据的点连接起来，并用多种图例来区分不同组别的数据。

（1）载点要相对密集，否则不能准确反映变化规律。

（2）是否选用直线和光滑曲线，要看数据密集度和物理意义。

三、桂状图（Bar Graph）

利用长方形的长短来代替不同组别的数值（通是非连续变量的数值），表示它们之间的对比关系。

横轴通常为组别或类别，图中各长方形之间等距。柱状图包含单式和复式。

单式柱状图：展示一个变量在单个类别的不同组别之间的变化；

复柱状图：各组别包含无间隔的长方形条柱，便于实现同一系列的各组内和不同排列的不同组别之间的复杂比较过程。

四、直方图（Histogram）

以高度不等的长方形或密集直线来呈现变量数据的分布。通常它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量（如频率），由于它的横轴是量化数据，因此与条形图的横轴有显著不同。

五、饼图（Pie Chart）

表示构成比率，饼图中每一块扇形的面积大小代表该类别在整体事物中所占的百分率。

如果刚入门数据分析和作图，可先选择简单的办公软件，精力放在分析数据和提高图的质量上。

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