如何制作科技论文中的Figures
| （美国LetPub编辑：SCI论文写作系列4）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。 下面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。
一、 结构组成1. 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：
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省部重点实验室
第1楼2013/08/28
二 、正文引述（Describe）
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）
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。
1. 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。
单式直条图：
（1）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。
（2）Y轴标表示测量值（Stem Length），标注单位（mm）；X轴为不同的处理组。
（3）各直条图均标记了误差范围，并在标题中做出解释。
（4）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。
2. 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：
Figure 2. Histogram of the frequency distribution of chicken weights from Table 1. 从上图我们看到： （1） 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 （2） 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 （3）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 （4）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 3. 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：
（1）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。 （2） 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。 （3） 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。 |
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