sci论文的套路和方法（想发表SCI论文）

今天我们来接着学习「科研图形的注意事项」，用到最多的「数据图形的主要形式」和其「常见问题」。

优秀的科研图形应该秉承：图形简洁明了，逻辑清晰连贯；进而在有限的空间来传递有价值的信息。

一幅优秀的图形应具备如下几点：

图形并不是用来简单地复述文字部分的内容，而是用图形中的各种要素来背书文字的内容，强化我们要传递的信息：

• 传达基本事实
• 图形直观，容易理解，同一篇文章中类似图形的各要素需确保风格一致
• 去掉所有会分散读者注意力的无用的图形要素；剩下有用的图形要素，其字体大小要确保读者可以轻松阅读

图形被按照如上要求进行精心优化：

• 曲线要连贯，顺滑且清晰
• 简单且清晰的字体
• 轴标注和计量单位要标注清晰
• 图形中的各个要素/符号要注释清楚

注意区分置信区间和误差线：

当使用置信区间时，清晰标明置信度和范围；使用误差线时，清晰标明误差属性（例如：平均值的标准误差），并确保每个图形中：

• 图例中充分标注了图形的各要素/符号，避免遗漏，造成阅读障碍
• 不同的符号区别明显，图形在允许的范围内足够大只，确保各类符号容易辨识，从而进一步提高读者体验

作图软件通常可以代替我们解决如上诸多的技术问题，但是我们依然需要人工复查软件所生成的图形，以确保以上提到的各要素都符合要求。

常用的数据图形类别：

1. 线形图，Line Graph 注意事项及常见问题对比：

▲ 线形图注意事项及常见问题

2. 直方图，Histogram 注意事项及常见问题对比：

▲ 直方图注意事项及常见问题

3. 箱形图，Box Plot 注意事项及常见问题对比：

▲ 箱形图注意事项及常见问题

4. 散点图，Scatter Plot 注意事项及常见问题对比：

▲ 散点图注意事项及常见问题

5. 条状图，Bar Graph 注意事项及常见问题对比：

▲ 条状图注意事项及常见问题

6. 饼状图，Pie Chart 注意事项及常见问题对比：

▲ 饼状图注意事项及常见问题

好了，这篇文章分享了在制作优秀的科研图形时应注意的的几点，常用的六类数据图形的注意事项及其常见问题，希望科研新人有收获。

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