Πώς θα διοργάνωσε ο επιστήμονας τα δεδομένα που συλλέγονται από ένα πείραμα σε ένα γράφημα;
1. Επιλέγοντας τον σωστό τύπο γραφήματος:
* Γραφείο γραμμής: Χρησιμοποιείται για να δείξει τη σχέση μεταξύ δύο συνεχών μεταβλητών (π.χ. χρόνος έναντι θερμοκρασίας, δοσολογία έναντι ρυθμού αντίδρασης). Εξαιρετική για την εμφάνιση τάσεων και αλλαγών με την πάροδο του χρόνου.
* Γράφημα ράβδων: Χρησιμοποιείται για τη σύγκριση διακριτών κατηγοριών ή ομάδων (π.χ. διαφορετικές θεραπείες, διαφορετικά είδη). Δείχνει το μέγεθος των διαφορών μεταξύ των ομάδων.
* Σχέδιο διάσπασης: Χρησιμοποιείται για να δείξει τη σχέση μεταξύ δύο συνεχών μεταβλητών όταν θέλετε να δείτε μεμονωμένα σημεία δεδομένων και να αναζητήσετε μοτίβα ή τάσεις.
* Ιστογραφία: Χρησιμοποιείται για να δείξει τη διανομή μιας ενιαίας συνεχούς μεταβλητής (π.χ. πόσες φορές εμφανίζεται μια συγκεκριμένη μέτρηση μέσα σε ένα σύνολο δεδομένων).
2. Άξονες επισήμανσης:
* Ανεξάρτητη μεταβλητή: Αυτή είναι η μεταβλητή που χειρίζεται ή αλλάζει από τον επιστήμονα. Συνήθως σχεδιάζεται στον άξονα x (οριζόντια).
* εξαρτώμενη μεταβλητή: Αυτή είναι η μεταβλητή που μετράται ή παρατηρείται ως αποτέλεσμα της αλλαγής της ανεξάρτητης μεταβλητής. Συνήθως σχεδιάζεται στον άξονα y (κάθετη).
3. Σχεδιασμός σημείων δεδομένων:
* Ακρίβεια: Τα σημεία δεδομένων θα πρέπει να σχεδιάζονται με ακρίβεια με βάση τα δεδομένα που συλλέγονται.
* κλίμακα: Επιλέξτε μια κλίμακα που εμφανίζει καλύτερα το φάσμα των δεδομένων ενώ διευκολύνετε την ανάγνωση.
4. Προσθήκη τίτλου και θρύλου:
* Τίτλος: Ένας συνοπτικός τίτλος που περιγράφει το πείραμα και τι αντιπροσωπεύει το γράφημα.
* θρύλος: Εάν έχουν γραφτεί πολλαπλά σύνολα δεδομένων, ένας μύθος είναι απαραίτητος για να εξηγηθεί τα διαφορετικά σύμβολα ή τα χρώματα που χρησιμοποιούνται.
5. Πρόσθετες λειτουργίες:
* Trendlines: Μπορεί να προστεθεί σε γραφήματα γραμμής για να επισημανθεί το γενικό μοτίβο στα δεδομένα.
* Γραμμές σφάλματος: Δείξτε τη μεταβλητότητα ή την αβεβαιότητα στα δεδομένα, παρέχοντας μια ένδειξη για το πόσο αξιόπιστα είναι τα αποτελέσματα.
Παράδειγμα:
Ας υποθέσουμε ότι διερευνάτε την επίδραση διαφορετικών ποσοτήτων λιπασμάτων στην ανάπτυξη των φυτών. Μπορεί να έχετε δεδομένα όπως αυτό:
| Ποσό λιπασμάτων (γραμμάρια) Ύψος φυτών (cm) |
| --- | --- |
| 0 | 10 |
| 5 | 15 |
| 10 | 20 |
| 15 | 25 |
| 20 | 28 |
Θα επιλέξετε ένα γράφημα γραμμής επειδή έχετε δύο συνεχείς μεταβλητές (ποσότητα λιπασμάτων και ύψος φυτών). Ο άξονας Χ θα ήταν "ποσότητα λιπασμάτων (γραμμάρια)" και ο άξονας Υ θα ήταν "ύψος φυτών (cm)". Στη συνέχεια, θα σχεδιάζετε κάθε σημείο δεδομένων, θα συνδέσετε τις κουκίδες για να σχηματίσετε μια γραμμή και θα προσθέσετε έναν τίτλο όπως "Επίδραση του λιπάσματος στο ύψος των φυτών".
Θυμηθείτε: Τα γραφήματα είναι ισχυρά εργαλεία για την επικοινωνία των επιστημονικών αποτελεσμάτων. Η επιλογή του σωστού τύπου γραφήματος και η παρουσίαση των δεδομένων επιτρέπει σαφώς σε άλλους να κατανοήσουν το πείραμά σας και τα συμπεράσματά σας.
