Diễn đạt môt biểu đồ thống kê trong văn bản khoa học

[QC]

Mục lục

bieu-do-thong-ke-1

Trong bài này, Nhi chia sẻ với các bạn một công thức hiệu quả để diễn đạt biểu đồ thống kê trong bài báo khoa học.

Diễn đạt môt biểu đồ thống kê trong văn bản khoa học

Tự bản thân biểu đồ là một nội dung quan trọng của kết quả nghiên cứu. Khi soạn bài báo, tác giả thường chọn lọc những hình ảnh thiết yếu nhất để báo cáo. Thậm chí người đọc chỉ cần đọc biểu đồ cũng có thể nắm bắt gần hết thông điệp chính mà không cần đọc văn bản. Các sinh viên Y khoa được dạy cách đọc bài báo theo trình tự :

1) Đọc abstract;
2) Đọc giả thuyết , mục tiêu;
3) Đọc biểu đồ, sau đó mới đi chi tiết vào văn bản. Để giúp người đọc hiểu chính xác, tác giả cần soạn một văn bản hướng dẫn và đặt nó vào phần chú thích ngay bên dưới mỗi biểu đồ.

Giống như khi ta dẫn khách tham quan ngôi nhà hay khu vườn của mình, tác giả cần mô tả về quy hoạch, kiến trúc của biểu đồ. Thông tin cần trình bày là: nhìn vào đâu, chỗ nào ? Ngày nay người ta chuộng những biểu đồ phức tạp, vì muốn nén càng nhiều thông tin càng tốt vào 1 hình vẽ. Nhưng dù phức tạp đến đâu, những biểu đồ này thường được phân chia trên cấu trúc dạng bảng (ma trận), gồm hàng và cột. Trong trường hợp cấu trúc đơn giản, ta chỉ có 2 cột/2 hàng/ bảng 2×2, bạn có thể định vị bằng : bên phải/trái, trên/dưới, góc phần tư trên/trái,…; Nếu có hàng loạt biểu đồ cùng loại, có thể liệt kê đơn giản: n biểu đồ lần lượt biểu thị … cho n biến/phân nhóm/điều kiện…; khi ghép nhiều biểu đồ khác loại, bạn có thể dán nhãn a,b,c và dùng nó để gọi tên/định vị.

Đọc thêm:  9 lổ hổng về kỹ năng nghiên cứu khoa học trong ngành Y

Thông tin tiếp theo hướng dẫn về “Cái gì ?”, Ở mức độ đại thể, ta cần cho biết tên gọi của biểu đồ, thí dụ: boxplot, barplot, violin plot, scatter plot, density plot, regression plot, ROC curve, heatmap… Ở mức độ vi thể, ta cần giải thích : hệ trục biểu thị cho đại lượng nào ? Thang đo và đơn vị đo, thí dụ: Trục tung trình bày giá trị Y với thang đo logarit, trục hoành chỉ phân nhóm, can thiệp…; sau đó, yếu tố hình họa gì biểu thị cho điều gì ? Thí dụ: Mỗi chấm tròn biểu thị cho 1 bệnh nhân/đơn vị quan sát; KDE plot mô tả đặc tính phân bố, boxplot trình bày trung vị và tứ phân vị; đường liên tục trình bày khuynh hướng biến đổi/diễn tiến của Y theo thời gian/phụ thuộc vào X… ; nếu hình họa được dùng để tải thông tin về biến định tính, bạn cần chú thích rõ , thí dụ chấm tròn/vuông/tam giác, màu trắng/đen, đường liên tục/đứt đoạn… ; màu sắc cũng có thể dùng để chỉ biến định tính; riêng các phổ màu liên tục có thể đại diện cho biến liên tục nên cần được giải thích. Một số tác giả còn dựng biểu đồ gồm nhiều lớp (layer) hình họa khác nhau, thí dụ ghép density plot 2 chiều với scatter plot, ghép đồ thị hồi quy vào boxplot, ghép dendogram vào heatmap…

Sau khi trình bày caption (chú thích) xong, trong phần văn bản ta không lặp lại những chi tiết này nữa, nhưng chỉ trình bày thẳng vào thông điệp chính của biểu đồ : hình vẽ đó muốn nói lên điều gì. Thông thường, người ta có thể dùng rất nhiều loại biểu đồ nhưng thông điệp/mục đích thì chỉ có vài loại đơn giản, gồm:

Đọc thêm:  Kĩ năng khoa học: cách đặt câu hỏi tốt trong hội thảo

1) So sánh, nêu lên sự tương phản, khác biệt (tất cả loại biểu đồ đều có thể dùng để so sánh giữa 2 thứ gì đó, sự tương phản có thể biểu hiện bằng màu sắc, diện tích, khoảng cách..);
2) Dùng đồ thị để mô tả khuynh hướng, diễn tiến, thí dụ quy luật của hàm số, của diễn tiến theo thời gian… ;
3) Trình bày về mối liên hệ : bất cứ biểu đồ 2 chiều nào đều cho biết liên hệ giữa 2 biến X,Y;
4) Mô tả một cách trừu tượng và tổng quát: thí dụ KDE plot hay heatmap mô tả đặc tính phân phối, ROC curve khảo sát hiệu năng tổng quát của một quy luật quyết định.

Khi báo cáo thuyết trình oral, ta không có nhiều thời gian cho mỗi slide biểu đồ, nên phải tùy biến. Thường ta ưu tiên trình bày thông điệp chính mà biểu đồ truyền tải ngay khi vừa chiếu slide, sau đó tùy theo hoàn cảnh mà ta giản lược hay chọn ra vài tiêu điểm cần thuyết minh. yếu tố hình họa và màu sắc là 2 chi tiết quan trọng.

Nguồn: Lê Ngọc Khả Nhi

# biểu đồ thống kê

VNEconomics – Chúng tôi mong muốn đem tri thức khoa họccông nghệkinh tế đến với nhiều người Việt Nam. Đặc biệt là kiến thức về Blockchain & tiền mã hóa

Giấy phép Creative Commons

Website VNEconomics được chia sẻ với các điều khoản của giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế .

Tìm kiếm thêm nhiều thông tin hữu ích khác trên VNEconomics

Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors

Đăng ký nhận bài viết mới nhất từ VNEconomics Academy

VNEconomics là một dự án với mục đích chia sẻ những tri thức hữu ích về Kinh tế – Nghiên cứu khoa học và Công nghệ, đặc biệt là những kiến thức về Blockchain (một lĩnh vực rất mới mẻ) tới đối tượng là các bạn sinh viên, giảng viên, nhà nghiên cứu và những cá nhân khác quan tâm tới những lĩnh vực này.

👉Tham gia cộng đồng của VNEconomics tại:
Website: https://vneconomics.com/
Facebook: https://www.facebook.com/vneconomics/
Telegram: https://t.me/BlockchainDEco
Linked In: https://www.linkedin.com/company/vneconomics/
Twitter: https://twitter.com/ThanhTung78

- Quảng cáo -

Giấy phép Creative Commons

Website VNEconomics được chia sẻ với các điều khoản của giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế 

Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors

Đăng ký nhận bài viết và khóa học miễn phí​

Danh mục sản phẩm

Products