数値は、作成時に見落とされることがあります。 研究 論文になります。しかし、実は研究論文といえども、読者に視覚的にアピールする必要があり、そのためには、表や図を加えて読みやすくすることが一番です。
読者は一般的に、次のようなものに惹かれます。 ビジュアル ビジュアルは、短時間で多くの情報を伝えることができるため、資産となります。したがって、ビジュアルを理解することは、長くて濃いパラグラフを読むことよりも好ましいことです。
今回は、そのお手伝いをさせていただきます。 研究論文の図の入れ方また、ビジュアル資産を増やし、データのわかりやすさを実現するため
研究論文で図を使うのはどんなとき？
研究計画を立てる際には、自分の主張を裏付けるあらゆるツールを使って、聴衆に情報を伝えるための最適なアプローチを特定する必要があります。
図表の必要性を見極めるには、自分の主張が1～2文で説明できるかどうかを理解することです。そうであれば、図表は不要である可能性が高いです。
もし、データがあまりにも広範囲に及んだり 複雑 を短い文章で明確にするためには、図や表が効果的であり、研究を詰まらせることなく、多くの情報を伝えることができます。
表か図か？
を説明するとともに 研究論文の図の入れ方この記事では、表と図のどちらが最適なアプローチなのかも解説します。
数値データなどのサマリーデータをコンパクトに表示する必要がある場合などには テーブル は、そのための理想的な方法です。また、異なるものを組み合わせたり、比較したり、対比したりするのにも良い方法です。 類型 データの、いくつかの特徴を含む項目を表示する、 変数 または、これらの特徴がないことを示すこともできる。
図解は、パターン、傾向、データ間の関係などを描写する必要がある場合に推奨される。表とは対照的に、図はデータそのものではなく、パターンを強調するために使用されます。図解は、一連の出来事や手順を視覚的に説明するために使用されることがあります、 素質 或いは属性を示すために、或いは研究結果を要約するために。グラフ、データプロット、地図、円グラフなど、盛り込むべき図形の選択肢は数多くあります。
最後に、テキストはデータが大きすぎず、描写が困難でない場合に使用されるべきである。このデータに対して表を作成することは、2列かそれ以下の列を含む表を作成することを意味する。
研究論文の図表は何枚必要ですか？
図や表の数に制限はありませんが、多すぎるとデータの理解に支障をきたす場合があります。そのため、図表の追加を検討する場合は、論文の読みやすさを考慮する必要があります。
研究論文では、表は5枚以内、図は8枚以内とすることが推奨されています。
研究論文における図表の記載方法
前述したように、研究論文に図表を取り入れることは、データを要約するのに役立ち、短時間で大量の情報を求める読者にとって、より美的に魅力的な論文にすることができます。
に関するヒントやガイドを紹介します。 研究論文に図表を入れるには
- 研究論文の図表はどこに入れるか？
研究論文では、図表はページの中央、最初に言及された場所の近く、できればデータが言及された段落のすぐ下に記載しなければならない。
- 図のキャプション
すべての図には番号を付け、その後に提供されたデータを説明する簡潔で分かりやすい文章を付けなければならない。図中の重要な箇所は、キャプションで強調することができる。図は一般に下から上に読まれることを考慮し、キャプションは図の下の左側に配置する必要があります。
(参考 インターナショナル サイエンス 編集)
- 画像
図版を選択する際は、分かりやすい画像を考慮する。図の大きさ、解像度、色も考慮する。
図表は適度な大きさで、解像度が高く、データが鮮明であることが必要です。色や線、アイコンなどの要素も重要ですが、情報を記号化するのではなく、効果的に使うことを心がけ、要素がなくても理解できる図にすることが大切です。
- 追加情報
追加された図を理解するために必要な追加情報を必ず記載する。グラフの場合は、ラベル、凡例、記号の説明、チェックマークなどを入れる。また、地図の場合は、縮尺表示、コンパスローズ、北矢印などを入れるようにしましょう。
研究論文に図表を含める際のベストプラクティス
研究論文は、多くの作業を必要とする重要な文書であり、しっかりしたものを持つことで 統計 と例外的な情報を優先させなければなりません。したがって、ここでは研究論文に図を含めるためのベストプラクティスを紹介します：
- データの種類によって、必要な図の種類は異なります。誤った図を選ぶと、研究の理解がさらに困難になる可能性があります。
- 読みやすさを優先し、理解しにくい図は単なる画像として見る。データを区別し、情報を重複させないようにする。読みやすさを重視したレイアウトにする。
- 図から余分な情報を取り除く。データは複雑なので、データの最も重要な側面を強調する、シンプルでエレガントでわかりやすいデザインに集中してください。
- データの誤認識を防ぐため、数値の正確さを追求し、ダブルチェックを行う。
よくある失敗例
- 軸のタイトルや凡例がわかりにくかったり、繰り返しが多い。理解しやすく、研究で追加された参考文献と整合性のあるタイトルと説明を重視する。
- デザインの不統一。1つの研究に複数のデザインがあると、聴衆がそれぞれの図を把握するのが難しくなる場合があります。フォント、サイズ、マーカー、ラインなど、一貫して同じものを使用するようにしましょう。
- ランダムな色黄色やベージュなど、読みにくい色は使わないようにしましょう。また、色覚異常の人が見るには、赤や緑は避けた方がよいでしょう。
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