Oferty statystyczne Tutoriale Opinie Kontakt

Prezentacja danych statystycznych – tabele i wykresy

Prezentacja danych statystycznych to pokazanie wyników w tekście, w tabeli albo na wykresie tak, żeby czytelnik zobaczył w nich to samo co Ty – bez przesady i bez ukrywania niewygodnych szczegółów. Typowe pytanie z pracy dyplomowej: jaki wykres wybrać i jak powinna wyglądać tabela w stylu APA?

W prostych słowachTabela służy do dokładnych liczb, wykres – do pokazania kształtu rozkładu, różnicy albo trendu. Rodzaj wykresu wynika z typu zmiennej. Dobry wykres pokazuje dane, a nie tylko średnie, ma podpisane osie i obywa się bez efektów 3D.

Formy prezentacji danych

Dane możesz pokazać na trzy sposoby. Opisowo, w zdaniu: „70% studentów oceniło zajęcia na 4 lub 5” – dobrze przy jednej, dwóch liczbach. Tabelarycznie, gdy czytelnik ma odczytać dokładne wartości, np. średnie i odchylenia w kilku grupach. Graficznie, gdy liczy się wzór: kształt rozkładu, różnica między grupami, związek dwóch zmiennych. W pracy dyplomowej zwykle łączysz wszystkie trzy formy: tabela z liczbami, wykres dla najważniejszego wyniku i zdanie, które go opisuje. Nie powtarzaj jednak tych samych liczb w tabeli i na wykresie.

Jaki wykres wybrać? Dobór do typu zmiennej

Tabela 1. Wykres a rodzaj danych
DaneWykresUnikajPrzykład
jedna zmienna nominalna (kierunek studiów)słupkowy z procentami, posortowany od największej kategoriikołowego przy więcej niż 3–4 kategoriachczęstości i procenty
jedna zmienna porządkowa (ocena 1–5)słupkowy w naturalnej kolejności odpowiedzisortowania według liczebności i pomijania odpowiedzi bez wskazańopis wyników ankiety
jedna zmienna ilościowa (godziny snu)histogram, wykres pudełkowysamej średniej bez rozkładustatystyka opisowa, kwartyle
zmienna ilościowa w 2–3 grupachpojedyncze wyniki + pudełko lub „skrzypce”, średnia z przedziałem ufnościsamego słupka średniej z wąsemtest t, ANOVA
dwie zmienne ilościowewykres rozrzutu z linią trendusamego współczynnika bez wykresukorelacja Pearsona
dwie zmienne jakościowesłupki skumulowane do 100%kilku wykresów kołowych obok siebiechi-kwadrat

Tabela w stylu APA

Tabela w pracy ma numer, tytuł nad tabelą, tylko poziome linie i notę pod spodem (American Psychological Association, 2020). Podawaj tę samą liczbę miejsc po przecinku w kolumnie i wyjaśniaj skróty w nocie. Przykład dla oceny zajęć od 10 studentów:

Tabela 2
Rozkład ocen zajęć w grupie 10 studentów
Ocenan%% skumulowany
1 – bardzo źle000
211010
322030
433060
5 – bardzo dobrze440100
Razem10100–
Uwaga. M = 4,00; Me = 4; najczęstsza ocena: 5.

W tekście wystarczy jedno zdanie, które przywołuje tabelę i mówi, co z niej wynika:

Zapis w stylu APA: Większość studentów (70%) oceniła zajęcia na 4 lub 5, a najczęstszą oceną było 5 (Tabela 2). Mediana ocen wyniosła 4.

Tak wygląda gotowa tabela opisu próby w raporcie do artykułu: przykładowa tabela SZTOS.

Najczęstsze błędy na wykresach

  • Ucięta oś. Oś słupków zaczynająca się od 46% zamiast od zera zamienia różnicę 4 punktów procentowych w przepaść (rys. 1).
  • Efekt 3D. Perspektywa zniekształca długości i kąty, a trzeci wymiar nie niesie żadnej informacji (Tufte, 2001).
  • Wykres kołowy z wieloma kategoriami. Kąty i pola porównujemy dużo gorzej niż długości (Cleveland i McGill, 1984). Powyżej 3–4 kategorii wybierz posortowany wykres słupkowy (rys. 2).
  • Słupek średniej z wąsem. Ukrywa rozkład: grupy o tej samej średniej wyglądają podobnie, choć mogą być zupełnie inne (Weissgerber i in., 2015; rys. 3).
  • Brak podpisów i jednostek osi, kropka zamiast przecinka dziesiętnego, legenda zasłaniająca dane.
Dwa wykresy słupkowe dla 52% i 48% zadowolonych z zajęć: z osią od 46% słupek A wygląda na trzy razy wyższy, z osią od 0% różnica jest niewielka
Rys. 1. Ucięta oś. Po lewej oś zaczyna się od 46%, więc słupek A (52%) wydaje się trzy razy wyższy od słupka B (48%). Po prawej oś zaczyna się od zera i widać, że różnica wynosi 4 punkty procentowe.
Kierunki studiów 100 osób na wykresie kołowym z ośmioma kolorowymi polami i na posortowanym wykresie słupkowym od psychologii (19) do informatyki (7)
Rys. 2. Osiem kierunków studiów na wykresie kołowym i słupkowym. Na kole trudno ocenić, czy więcej osób studiuje pedagogikę (15), czy socjologię (14). Na posortowanych słupkach kolejność widać od razu.
Po lewej dwa jednakowe słupki średniej 5 punktów z wąsami błędu standardowego, po prawej wykres z aplikacji SZTOS z kropkami osób: w grupie A wyniki od 4 do 6, w grupie B od 1 do 9
Rys. 3. Po lewej klasyczny słupek średniej z wąsem: obie grupy mają średnio 5 punktów i różnią się tylko długością wąsa. Po prawej te same dane na wykresie z aplikacji SZTOS: kropki to osoby, szary kształt – rozkład, niebieski wąs – średnia ± 2 błędy standardowe. Dopiero tu widać, że w grupie B połowa osób ma 1–2 punkty, a połowa 8–9.

Lista kontrolna przed oddaniem pracy

  • Każdy wykres ma podpisane osie z jednostkami, a w podpisie lub legendzie – liczebność (n).
  • Kolejność kategorii odpowiada skali (1–5), a przy zmiennych nominalnych – liczebności.
  • Kolory są czytelne także w druku czarno-białym, a ten sam kolor oznacza tę samą grupę na wszystkich rysunkach.
  • Liczby w tabelach i na wykresach mają przecinek dziesiętny i tyle samo miejsc po przecinku.
  • Rysunek z programu (SPSS, R, SZTOS) ma polskie etykiety zamiast nazw zmiennych z pliku.

Jak przygotować tabelę i wykres w R?

library(ggplot2)
ocena <- c(2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5)          # ocena zajęć (1–5) od 10 studentów

# 1) tabela do pracy: n, %, % skumulowany – wszystkie odpowiedzi, także te bez wskazań
n <- table(factor(ocena, levels = 1:5))
data.frame(n = c(n), proc = c(100 * prop.table(n)), proc_skum = cumsum(100 * prop.table(n)))
c(M = mean(ocena), Me = median(ocena))

# 2) wykres słupkowy: oś od zera, naturalna kolejność odpowiedzi, podpisane osie
wykres <- ggplot(data.frame(ocena = factor(ocena, levels = 1:5)), aes(ocena)) +
  geom_bar(fill = "grey60") +
  scale_x_discrete(drop = FALSE) +
  labs(x = "Ocena zajęć (1 = bardzo źle, 5 = bardzo dobrze)", y = "Liczba studentów") +
  theme_classic()
ggsave("ocena-zajec.png", wykres, width = 5, height = 3.5, dpi = 150)

# 3) grupy: ta sama średnia, zupełnie inne dane – dlatego pokazuj pojedyncze wyniki
d <- data.frame(grupa = rep(c("A", "B"), each = 6), punkty = c(4, 5, 5, 5, 5, 6, 1, 2, 2, 8, 8, 9))
aggregate(punkty ~ grupa, d, function(x) round(c(M = mean(x), SD = sd(x), min = min(x), max = max(x)), 2))

Wynik w konsoli R:

  n proc proc_skum
1 0    0         0
2 1   10        10
3 2   20        30
4 3   30        60
5 4   40       100
 M Me 
 4  4 
  grupa punkty.M punkty.SD punkty.min punkty.max
1     A     5.00      0.63       4.00       6.00
2     B     5.00      3.69       1.00       9.00

Wykres rysuje pakiet ggplot2 (Wickham, 2016) i zapisuje go do pliku PNG, który wklejasz do pracy. Odchylenie standardowe w grupie B jest prawie sześć razy większe niż w grupie A – tej informacji słupek średniej nie pokazuje.

Jak podpisać tabelę i rysunek w pracy?

Tabele i rysunki numeruj osobno: Tabela 1, Tabela 2, Rysunek 1. Tytuł tabeli umieszczasz nad nią, a podpis rysunku – zgodnie z wymaganiami uczelni, w stylu APA także nad rysunkiem. Każdą tabelę i każdy rysunek przywołaj w tekście („jak pokazuje Tabela 2”) i krótko omów, co z nich wynika. Źródło podajesz wtedy, gdy dane lub rysunek nie pochodzą z Twojego badania.

Bibliografia

  1. American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). https://doi.org/10.1037/0000165-000
  2. Cleveland, W. S., & McGill, R. (1984). Graphical perception: Theory, experimentation, and application to the development of graphical methods. Journal of the American Statistical Association, 79(387), 531–554. https://doi.org/10.1080/01621459.1984.10478080
  3. Tufte, E. R. (2001). The visual display of quantitative information (2nd ed.). Graphics Press.
  4. Weissgerber, T. L., Milic, N. M., Winham, S. J., & Garovic, V. D. (2015). Beyond bar and line graphs: Time for a new data presentation paradigm. PLoS Biology, 13(4), Article e1002128. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002128
  5. Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant graphics for data analysis (2nd ed.). Springer.
  6. Hryniewicz, K., & Milewska, A. (2023). SZTOS: System Zautomatyzowanego Tworzenia Opisu Statystycznego [Oprogramowanie]. SZTOS IT. https://sztos-it.com/

Zobacz też

Potrzebujesz pomocy z analizą do pracy dyplomowej?

Policzymy Twoje wyniki, przygotujemy tabele, wykresy i opis w standardzie APA, który wykorzystasz w swojej pracy. Pomagamy jak statystyk i redaktor – autorem pracy zostajesz Ty. Konsultacja i wycena są bezpłatne.

Na skróty