#диссероплетение В рабочем графике не нашлось места для легенды Привет, коллега! Вчерашние рассуждения про недостаток финансирования вызывали очень бурную реакцию, но я напомню, что основная цель этого канала всё-таки образовательная и здесь мы рассказываем молодым учёным о том, как вообще подступиться к такому непростому делу как наука. Почему мы? Потому что самое ценное в этом канале - это замечательные подписчики, которые делятся своим опытом в комментариях ❤️ И раз уж мы поговорили про общие правила оформления презентаций, графических абстрактов и в целом рисунков, пришло время дать общие рекомендации по оформлению диаграмм. Поехали. ⏩Соответствие данным. Не каждый тип диаграммы подходит для всех данных. Например, линейные графики часто используются для связанных выборок и/или отражения динамики, а круговые диаграммы для отражения процентов качественных данных. В будущем хочу сделать большой пост про разные варианты графического представления с примерами, ставь 👀, если тебе это актуально. ⏩Соответствие требованиям. Различные организации и даже журналы предъявляют определённые требования к оформлению научных работ. Иногда это просто размеры шрифтов, а, например, журнал Stem Cells требовал отображения на диаграммах индивидуальных значений и редакторы запрашивали у нас объяснения, почему на некоторых графиках их нет. Так что внимательно читай регламенты оформления и инструкции для авторов ⏩Информативность. Основная задача диаграммы - показать читателю твои данные и тот вывод, который ты делаешь из них. По хорошему она должна быть настолько понятной, что в секцию результатов лезть не обязательно. Мой оппонент назвал диссертацию "забористой" потому что в ней были заборы из похожих друг на друга столбчатых диаграмм и без поллитра там сложно было разобраться. В комментарии скину первоначальную версию одной из картинок и ту, что пошла в финал, пусть и с точки зрения меня сегодняшней она не очень. Вот ещё примеры очень трудно считываемой диаграммы с накоплением или круговой диаграммы. Ну и мой фаворит - просто монстр среди диаграмм. Всё таки иногда большой пул данных стоит разнести на разные графики, а иногда и в виде таблицы они считываются куда лучше. ⏩Простота. Пункт связанный с предыдущим, графики не должны быть перегруженными. Меньше текста (используй сокращения), меньше каких-то лишних символов, только основная информация. ⏩Оформление. В целом лучше если диаграмма будет приятна глазу читателя. На мой субъективный взгляд в Excel очень некрасивое стандартное оформление, я пользуюсь GraphPad Prism. Более продвинутые в точных науках коллеги используют MatLab, OriginLab, R или Python. Более молодое поколение предпочитает Canva или Tableau. Я так себе дизайнер, только учусь делать всё по красоте, но вот несколько советов по визуалу: 🔘Лучше убрать лишние линии разметки, а оставшиеся сделать почти незаметными. 🔘Выбирай более менее контрастные цвета, но не больше 4, причём если они находятся в разных частях цветового круга, то лучше уменьшить их насыщенность. Но при сильном уменьшении - не забудь сделать обводку. Также можно использовать разные оттенки одного цвета. 🔘Скруглённые линии или края столбцов выглядят приятнее для глаза. 🔘Избегай ненужных эффектов вроде теней или 3D на каких-нибудь столбчатых диаграммах. 🔘Обязательно проверь выбранное оформление на то, как оно выглядит при печати. Например, светло-серые тона и тонкие линии могут быть не видны, а красный может сливаться с бордовым. ⏩Единообразие. Лучше всего оформить все диаграммы в работе в одном стиле. В больших статьях разные данные получают разные исследователи, но финальное оформление статьи и рисунков делает один (как правило первый автор) и он как раз должен этот стиль соблюсти. За что отдельно люблю GraphPad Prism - он умеет в два клика переделывать стиль одного графика под нужный шаблон и если твои коллеги тоже используют призму, то это сильно упрощает сборку рисунков. И конечно же не забывай легенду и подписи осей 👉 Используй этот пост как чек-лист и не забывай проверять комментарии. Возможно, там уже кто-то написал ещё немного рекомендаций.