1. 图表有基本错误,横轴纵轴不清晰,标示缺损
2. 图表数量太少,不能多角度展示数据特点
3. 图表种类单一,图像语言不够丰富,显得结论单薄
4. 图表类型选择不当,不适合研究变量,不能体现研究重点,回答不了研究问题
5. 图表颜色设计差,只使用默认样式,丑拒
6. ……
Part.1
开门见山,只讲你最关心的知识
· X轴
· Y轴
· X轴标签
· Y轴标签
· 主刻度
· 次刻度
· 图例
……
· 必要性原则
· 易读性原则
· 一致性原则
Part.2
别具一格,让科研配图“好看”起来
Part.3
细致讲解,图表代码通通搞定
1. 规范清晰,符合学术标准
2. 数量合适,全方位展示数据内在趋势
3. 种类丰富,展示数据解读的多样性
4. 类型恰当,突出研究重点,使结论一目了然
5. 颜色设计亮眼,导师看了连连说好
Part.4
专家撰写,多年经验凝成一本
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