タグ付けされた質問 「presentation」

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極端な外れ値を持つボックスプロットを表示する方法は?
データの提示に関するガイダンスを使用できます。 この最初のプロットは、サイトカインIL-10の症例対照比較です。y軸を手動で設定して、データの99%を含めました。 これを手動で設定したのは、ケースグループに極端な異常値があるためです。 私の共同研究者は、データセットの外れ値の削除をためらっています。私はそれでいいですが、彼らはむしろそうではありません。それは明らかな解決策です。しかし、すべてのデータを保持し、この外れ値を削除しない場合、どのようにこの箱ひげ図を最適に提示できますか?軸を分割しますか?最初のグラフだけを使用して、すべてのデータを含むように作成されていることに注意してください。(このオプションは私にとって不誠実です)。どんなアドバイスも素晴らしいでしょう。

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ポスタープレゼンテーションの整理方法
現在、ポスターのプレゼンテーションを行っていますが、グラフィックのいくつかの側面についてのアドバイス(またはアドバイスへの参照)をお願いします。私が話している例のポスターについては、Journal of Computational and Graphical Statisticsの Volume 20 Issue 2の ASA Data Expo記事の補足資料を参照してください(別の例はこちら(Hendrix et al。、2008))。また、重要な場合は、物理的に印刷されたポスターの前に立って、通行人からリクエストがあった場合はプロジェクトの詳細を説明する論文を持ち、会場は学術会議になります。 オブジェクトのフローをグラフィックでどのように表示するか。英語の人々は通常左から右に読みますが、私のポスターのパネルも同じようにすべきですか?例(連続番号をパネルの読み取り順序と考えてください)の場合、表1の順序は常に表2よりも望ましいですか? Table 1: 1 2 3 Table 2: 1 3 5 4 5 6 2 4 6 個々のグラフィックスはどのくらい小さい/大きいですか?人々が実際にグラフィックを見るのをやめるとき、彼らがまだ庭から離れていると言います(これは合理的な仮定ですか?)、グラフィックの要素がまだ解釈できるおおよその最小サイズは何ですか?気にする必要はありません(凡例/軸を読む必要がある場合、目を細めます)? 多すぎますか?提示される情報の量に明らかな制限はありますか?グラフィックに付随するテキストについても同様です。グラフィックに付随するテキストが多すぎるかどうかを確認できますか?経験則はありますか? 私が見るポスターの多くには、さまざまなサイズのパネルがあり、実際の明らかな整列はありません。私は個人的にはこれが好きではありません(それは私にとって無秩序であるようになります)が、私はちょうどcurmudgeonlyですか?現在のポスターを注文した方法は、論文の分析セクションを書いたばかりの場合と似ていますが、そのような注文はポスターのプレゼンテーションには適していませんか?整然としたセクションの反例として、ポスターの中央に拡大された中央のグラフィックがあり、中央のグラフィックを囲む小さなパネルに他の補足情報があります。 また、人々が(何らかの理由で)特に効果的であると考えたポスターの例と、なぜ彼らが効果的である(または単に審美的に楽しい)と思うかについての説明があれば興味があります。また、表側の状況(特に効果のないポスター)にも興味があります。 データの視覚化に関するフローデータブログでのNathan Yauの研究の多くはこの議論に関連しているようですが、メディア(物理的な印刷されたポスター)と聴衆(学術)はこれらの議論のほとんどではありません。これらの側面のいくつかに対処する他の参照はありますか?私は現在、「人々の目を引く」よりも解釈の方が心配です(注意を引くには多数の明るいグラフィックで十分だと思います)。 また、これらの質問への回答にも興味があります(たとえば、すべての質問に時間をかける必要はありません)。ぜひ聞きたいです。

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信頼レベルの選択方法は?
私はしばしば90%の信頼レベルを使用しますが、これは95%または99%よりも大きな不確実性があることを受け入れています。 しかし、適切な信頼レベルを選択する方法に関するガイドラインはありますか?または、さまざまな分野で使用される信頼レベルのガイドラインですか? また、信頼レベルを解釈して提示する際に、数字を言語に変えるためのガイドはありますか?たとえば、ピアソンのr に関する次のようなガイド(編集:これらの説明は社会科学向けです): http://faculty.quinnipiac.edu/libarts/polsci/Statistics.html 更新 以下の回答をありがとう。それらはすべて非常に役に立ち、洞察力があり、有益でした。 さらに、この質問を検討しているときに出会った重要度レベル(本質的には同じ質問)の選択に関する素晴らしい記事を以下に示します。彼らは、以下の回答で述べられていることを検証します。 「0.05の有意性とは何ですか?」 http://www.p-value.info/2013/01/whats-significance-of-005-significance_6.html 「統計的有意性の.05レベルの起源について」 http://www.radford.edu/~jaspelme/611/Spring-2007/Cowles-n-Davis_Am-Psyc_orignis-of-05-level.pdf 「科学的方法:統計誤差」 http://www.nature.com/news/scientific-method-statistical-errors-1.14700

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序数データの表示-平均、中央値、平均ランク
正規分布されていない序数データが​​あるため、Mann-Whitney U検定を使用してノンパラメトリック検定を行うことにしました。7つのスコアについてグループ間の違いを調べています。これらのスコアは、各被験者について0、1、2、または3のいずれかです。データの表示方法を理解するのに苦労しています! 中央値(および中央値の IQR)を使用してデータを提示する場合、違いがどこにあるかはまったく明らかではありません。それは、ほとんどの場合、中央値が0または1にあるためです。テーブルは面白くないように見えます。 手段を使用してデータを提示することもできます。序数データで平均を使用できるが、スコア間の差異について同じタイプの仮定を行うことはできないとする科学論文がいくつかあります(たとえば、0と1の差異は1と1の差異と同じではありません) 2)。手段を使用することは少し物議を醸すでしょうが、私がそれらを使用するとき、表の数字は物語をよく伝えます。 3番目のオプションは、マンホイットニーの出力でSPSSが私に与える平均ランクを使用することです。平均ランクはグループ間で比較されているものなので、多分私はそれらを使用する必要がありますか?これに関して私が抱えている唯一の問題は、平均ランクが実際のデータに関して実際には何も意味しないことです(たとえば、平均ランクを使用すると、コントロールが1に近いのに、対象が3に近いことがわかりません。) そして最後のオプションは、スコアを2つのグループ(0と1は低、2と3は高)に分割した後、被験者とコントロールを比較するカイ2乗分析を実行することでした。しかし、私がこれを行ったとき、違いはそれほど明白ではありませんでした(おそらくいくつかの理由のため)。

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人々が定量的な要約と視覚化をどのように解釈するかを研究している科学分野は何ですか?
データの視覚化に関するアドバイスを提供する、よく知られたリソースが豊富にあります。(たとえば、Tufte、Stephen Few et al、Nathan Yau)。しかし、次のような質問への回答については、どの分野に向けるかもしれません。 円グラフの批判は実際に関連していますか?人々は、弧の長さよりも線形スケールの長さの解釈がはるかに優れていますか? たとえば、一連の基礎となる変数のインデックスサマリーを作成し、米国の2010年には100の値、2015年には110の値があることを一般の聴衆に説明するとします。ほとんどの人はこれらの数値をどのように解釈するでしょうか。より良い説明のために活用するため、または誤解を防ぐために、この測定基準を提示するときに私が考慮すべき自然な認識習慣はありますか? 別の言い方をすれば、今日利用できる膨大な視覚化と設計のアドバイスを整理するのに役立つ、定量的情報のプレゼンターが経験的に正しいテスト済みの原則を探すことができる科学分野は何ですか? 目的は、データを視覚化する方法、または新しいデータ視覚化問題に取り組む方法についてのアドバイス、アイデア、または現在のコンセンサスを見つけることではなく、定量的および/または視覚的情報を解釈する方法の科学を探す場所を学ぶことです。 (分野のジャーナル、会議、学者への言及に対する追加のクレジット)
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