1. 올바른 그래프 유형 선택 :
* 라인 그래프 : 두 연속 변수 (예 :시간 대 온도, 복용량 대 반응 속도) 사이의 관계를 보여주는 데 사용됩니다. 시간이 지남에 따라 트렌드와 변화를 보여주는 데 탁월합니다.
* 막대 그래프 : 개별 범주 또는 그룹 (예 :다른 치료, 다른 종)를 비교하는 데 사용됩니다. 그룹 간의 차이의 크기를 보여줍니다.
* 산점도 : 개별 데이터 포인트를보고 패턴이나 트렌드를 찾으려면 두 연속 변수 간의 관계를 보여주는 데 사용됩니다.
* 히스토그램 : 단일 연속 변수의 분포를 보여주는 데 사용됩니다 (예 :데이터 세트 내에서 특정 측정이 몇 번이나 발생하는지).
2. 레이블 축 :
* 독립 변수 : 이것은 과학자가 조작하거나 변경 한 변수입니다. 일반적으로 x 축 (수평)에 표시됩니다.
* 종속 변수 : 이것은 독립 변수를 변경 한 결과 측정 또는 관찰되는 변수입니다. 일반적으로 y 축 (수직)에 표시됩니다.
3. 데이터 포인트 플롯 :
* 정확도 : 수집 된 데이터를 기반으로 데이터 포인트를 정확하게 표시해야합니다.
* 스케일 : 데이터 범위를 가장 잘 표시하면서 쉽게 읽을 수있는 스케일을 선택하십시오.
4. 제목과 전설 추가 :
* 제목 : 실험과 그래프를 나타내는 간결한 제목.
* 전설 : 여러 데이터 세트가 표시되면 사용 된 다른 기호 또는 색상을 설명하는 데 전설이 필수적입니다.
5. 추가 기능 :
* 트렌드 라인 : 데이터의 일반적인 패턴을 강조하기 위해 라인 그래프에 추가 할 수 있습니다.
* 오류 막대 : 데이터의 변동성 또는 불확실성을 보여주고 결과가 얼마나 신뢰할 수 있는지 알 수 있습니다.
예 :
식물 성장에 대한 다른 양의 비료의 영향을 조사하고 있다고 가정 해 봅시다. 다음과 같은 데이터가있을 수 있습니다.
| 비료 양 (그램) | 식물 높이 (cm) |
| --- | --- |
| 0 | 10 |
| 5 | 15 |
| 10 | 20 |
| 15 | 25 |
| 20 | 28 |
두 가지 연속 변수 (비료 양과 식물 높이)가 있으므로 라인 그래프를 선택합니다. x 축은 "비료 양 (그램)"이고 y 축은 "식물 높이 (cm)"입니다. 그런 다음 각 데이터 포인트를 플로팅하고 점을 연결하여 선을 형성하고 "식물 높이에 비료의 효과"와 같은 제목을 추가합니다.
기억하십시오 : 그래프는 과학적 결과를 전달하기위한 강력한 도구입니다. 올바른 그래프 유형을 선택하고 데이터를 제시하면 다른 사람들이 실험과 결론을 이해할 수 있습니다.
