グラフは、分類されたデータを視覚的に表現したものです。それは事実の理解を容易にします。 「データ」とは、調査によって集められた数値の集まりを指します。 「データ」という言葉は、「与えられた」を意味するラテン語の「Datum」に由来します。
リサーチ・クエスチョンを設定した後は、観察を通じて継続的にデータを収集します。収集された情報は、整理、要約、分類され、グラフィカルに表示または描写されます。
グラフィック表示
データ セットを視覚化および単純化するために単純なチャートを使用することを、グラフィカル表現と呼びます。調査中に収集された情報は、プログラムされたデータのグラフィック表示に入力されます。
データは、折れ線グラフの線、棒グラフの棒、または円グラフのスライスなどの記号で表されます。ユーザーは、数字を勉強するだけで得られるよりも、この方法でより明確で理解を深めることができます。
グラフィカル表現の利点
- データや情報について予備知識がない場合でも、グラフは理解に役立ちます。
- 時間を節約できます。
- さまざまな期間や種類のデータをより簡単に比較できます。
- 主に統計で、さまざまなデータの平均、中央値、最頻値の計算、およびデータの内挿と外挿に使用されます。
データのグラフィック表示のルール
適切なタイトル:グラフのタイトルは適切で、プレゼンテーションのトピックを伝える必要があります。
測定単位:グラフの測定単位を指定する必要があります。
適切な縮尺:データを正確に表す適切な縮尺を選択してください。
索引:理解を深めるために、グラフ内の関連する色、色合い、線、およびデザインに索引を付けます。
データ ソース:グラフの下部で、必要な場所にデータを挿入する必要があります。
シンプルに保つ:グラフは、簡単に理解できるように作成する必要があります。
きちんと:適切なサイズ、フォント、色、およびその他の要素を使用して、データを提示するための視覚的な補助としてグラフを作成する必要があります。
グラフィック表現の種類
グラフィカルな表現を行うには、さまざまな方法があります。それらは次のようにリストされています:
棒グラフ
棒グラフは、長さが値に比例する長方形の棒で表されるデータの集まりです。
バーは、垂直または水平にプロットできます。
円グラフ
円グラフは、円を扇形に分割したグラフで、それぞれが合計値のパーセンテージを表します。円グラフには、2 つの主な数式があります:
提供されたデータの割合を計算する式は次のとおりです。
100 × (頻度合計頻度)
データを度に変換する式:
360° × (与えられたデータの合計値)
折れ線グラフ
データは、直線で結ばれた一連の点として折れ線グラフで表されます。これらはマーカーと呼ばれます。
絵文字
絵文字は、データが画像の形で表示されるグラフの一種です。単語、オブジェクト、または文の絵記号を表すために、さまざまな数字を使用できます。
ヒストグラム
ヒストグラムは、サイズが変数の度数に関連し、幅がクラス間隔に等しい長方形のグラフです。
頻度分布
統計では、度数分布表はデータを対応する度数の昇順で表示します。
データの頻度は、文字 f で表されることがよくあります。
散布図
散布図は散布図とも呼ばれ、デカルト座標を使用して 2 つの変数をグラフィカルに表現したものです。グラフは、2 つの変数間の関係を示しています。
グラフィカル表現の特徴:
グラフィカル表現にはいくつかの機能があります。状態は次のとおりです:
- 学習の強化と促進
- テキストの理解を助け、幅広いトピック (レッスン、記事、文学) に使用できます
- 構造化された思考の量を増やす
- 魅力的なプレゼンテーションの構築を奨励する
- コミュニケーションを助け、学習の評価と情報の評価に役立ちます。
- 創造性を高め、ブレインストーミングを改善します
データのグラフィカル表現の欠点
以下にリストされているデータのグラフィカル表現にはいくつかの欠点があります:
高い
グラフィック表示には画像、色、塗料が必要なため、費用がかかります。グラフィック表示は、材料と人的資源の組み合わせによりコストがかかります。
もっと時間
通常のレポートの表示には時間がかかりませんが、グラフィカルな表示には時間がかかるグラフや図が必要なため、時間がかかります。
理解の問題
多くの人にとって理解しにくいさまざまな技術的問題が含まれているため、すべての人がグラフィック表現の意味を理解できるわけではありません。
結論
この記事では、グラフィカル表現とその使用法について学習しました。科学データをグラフで表示する基本的な目的は、混乱や欺瞞を避けながら情報を効率的に伝えることです。これは、調査結果を他の人に伝えたり、データを解釈および分析したりするために重要です。
増え続けるデータ フローの傾向とパターンを理解し、認識するには、グラフィカルなデータの視覚化が必要です。グラフィック表現を使用すると、膨大な量のデータを迅速に調査したり、予測や十分な情報に基づいた判断を下したりするのに役立ちます。
