1。適切なグラフタイプの選択：
* 列グラフ： 2つの連続変数間の関係を示すために使用されます（たとえば、時間と温度、投与量と反応速度）。時間の経過とともにトレンドや変化を示すのに最適です。
* 棒グラフ： 個別のカテゴリまたはグループを比較するために使用されます（例：異なる治療、異なる種）。グループ間の違いの大きさを示します。
* 散布図： 個々のデータポイントを表示し、パターンやトレンドを探す場合、2つの連続変数間の関係を示すために使用されます。
* ヒストグラム： 単一の連続変数の分布を示すために使用されます（たとえば、データのセット内で特定の測定が発生する回数）。
2。 軸の標識：
* 独立変数： これは、科学者によって操作または変更される変数です。通常、X軸（水平）にプロットされます。
* 従属変数： これは、独立変数を変更した結果として測定または観察される変数です。通常、y軸（垂直）にプロットされます。
3。 データポイントのプロット：
* 精度： データポイントは、収集されたデータに基づいて正確にプロットする必要があります。
* スケール： データの範囲を最適に表示しながら、読みやすくするスケールを選択します。
4。 タイトルと伝説の追加：
* タイトル： 実験とグラフが表すものを説明する簡潔なタイトル。
* 伝説： 複数のデータセットがプロットされている場合、使用されるさまざまなシンボルまたは色を説明するために凡例が不可欠です。
5。 追加機能：
* トレンドライン： データの一般的なパターンを強調表示するために、グラフを折れるように追加できます。
* エラーバー： データの変動性または不確実性を示し、結果がどれほど信頼できるかを示しています。
例：
植物の成長に対するさまざまな量の肥料の影響を調査しているとしましょう。このようなデータがあるかもしれません：
|肥料量（グラム）|植物の高さ（cm）|
| --- | --- |
| 0 | 10 |
| 5 | 15 |
| 10 | 20 |
| 15 | 25 |
| 20 | 28 |
2つの連続変数（肥料の量と植物の高さ）があるため、折れ線グラフを選択します。 X軸は「肥料量（グラム）」であり、Y軸は「植物の高さ（CM）」になります。次に、各データポイントをプロットし、ドットを接続して線を形成し、「植物の高さに対する肥料の効果」などのタイトルを追加します。
覚えておいてください： グラフは、科学的結果を伝えるための強力なツールです。 適切なグラフタイプを選択してデータを提示することで、他の人があなたの実験とその結論を理解することができます。
