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山东建筑大学学报 2009年　科技论文中统计图的不规范表达
学报编辑部蔚莹
统计图由于其直观、形象的优点,被广泛应用于科技论文的写作中。

在编辑过程中,笔者发现来稿中统计图的出错率非常高,而且由于图的不规范表达而导致传达错误的信息,甚至得出错误的结论。

在来稿论文中,常见的统计图不规范表达情况有如下几类:
1　统计图类型选择不当
统计图种类不同,它们所能表达的数据资料类型不同,功能和适用场合也不同,最多见的错误类型有:条图与线图的混用,线图与散点图的混用等。

例1
对差错的辨析:氧化时间是一个连续性变量,此处选用条图,割断了时间点之间的联系,因此应改用线图。

当希望表达彼此独立的几个分组中的数量大小时,应选用条图;当希望反映事物或现象随时间推移的变化趋势时,宜选用线图。

例2
缺氧反映器中COD去除率与温度的关系
从图中看出,各组试验中的缺氧池的温度和COD去除情况有较大的相关性,运用Excel的函数CORREL(array1,array2)分析它们的相关性,得到相关系数0.40317。

对差错的辨析:
(1)该图选用的是一种复合折线图,根据正文判断,横轴表示组别,图中两条曲线只能分别表达各组实验中温度的变化趋势和C OD去除率的变化趋势,无法反映温度与C OD去除率的变化关系,更无法研究其相关性。

图题与图的内容不符。

(2)横轴是组别,虽表现为数字类型,但实际上属于定性的数据资料,与数字的大小和前后顺序均无关系,所以图中折线反映的变化趋势是无意义的。

(3)通过绘制散点图发现,温度与去除率之间并不具相关性。

因此相关性检验所得结论是不可靠的。

解决方案:从图题与正文文字看出,作者的原意是要研究缺氧反映器中COD去除率随温度的变化趋势并研究其相关性。

因此应选用散点图。

在研究2个在专业上可能有一定联系的变量的关系时,最佳的方法是先绘制散点图,直观地判断其是否存在相关性,再选用相应的检验方法进行定量的检验,这样才能得出可靠的结论。

2　统计图坐标轴上的刻度值违背数学原则统计图坐标轴上的刻度应符合数学原则,即对于算术尺度来说,数轴上等长的间隔应代表相等的数量,这样才能如实反映曲线的升降趋势。

例3
对差错的辨析:图中横坐标轴上等长的间隔代表的数量不等,每个间距依次代表了1.25、3.75、5、10和10,这样绘制的线图,其折线的倾斜程度是一种假象,歪曲了事实。

类似的问题普遍存在,还表现为横轴坐标刻度为等差数列,或前后两组不等间隔的数据等等。

造成这种差错的原因很多,如作者在设计图表时的疏漏,对源数据没有进行必要的整理,没有合理地使用绘图软件等等。

这里要特别提醒作者注意的是,在使用Excel绘图时,一定要注意“折线图”与“散点图”的选用。

这两种图看起来非常相似,但它们表达和显示数据的方式却大不相同。

其本质的区别是X轴上数据的性质不同。

“折线图”的X轴为分类轴,在X轴上按数据录入的顺序等距显示数据;而“散点图”的X轴是数值轴,它按照数据大小顺序和设定的间距显示数据。

因此“折线图”只适合在横轴原始数据为文本或等间距连续数据时使用,如果用它来处理不等距数据就常常会发生上述的错误。

3　图的绘制不符合科技期刊编辑规范的要求
(1)自明性差。

统计图表最大的特点就是应该具有自明性,即不读正文,只看图表即能明白所表达的全部内容。

最常见的问题是图题不准确或缺失、缺少纵横标目、坐标上没有刻度、缺少计量单位和没有必要的说明及图例。

(2)一致性差。

这里所说的一致性主要指图与正文表述的一致性。

常见的问题有:图与正文中研究内容不符,图题与图的内容不符,图与正文中使用的变量名称、单位、数据大小、以及曲线的个数、编号和字体不一致,图例与曲线线型不符等等。

以上问题都会影响到对图的理解。