論文を書くためのグラフ作成：棒グラフを作り、説明する

論文やレポートで最もよく使うグラフとして、前回の記事では散布図を紹介しました。

論文を書くためのグラフ作成：散布図を作り、説明する

論文やレポートの中で、どんなときに散布図を描くのか、データの傾向をどのように統計解析し、説明すれば良いのか、そして散布図をもとにどんな考察をすれば良いのか、な…

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今回の記事では、もう一つよく使うグラフとして棒グラフを取り上げ、どんなときに棒グラフを描くのか、棒グラフは論文中でどのように説明すれば良いのか、そして棒グラフからどんなことが考察できるのか、などについて解説していきます。

棒グラフを使うのはどんなとき？

棒グラフを使うのは、グループ間で数値を比較したいときです。例えば、A市とB市で人口密度を比較したり、A・B・Cという3つの条件で植物の成長速度を比較したりするような場合です。グループ間で数値を比較するので、横軸はグループを表す名義尺度（あるいは順序尺度）、縦軸は数量データ（比例尺度・間隔尺度）になります。

横軸は一般的には名義尺度（あるいは順序尺度）ですが、場合によっては数量データも扱うことができます。その事例として経時データを挙げておきます。経時データ、つまり時間とともに何かの数値が変化したりしなかったりするのを追跡したデータは、一般的には時間を横軸とした折れ線グラフ（散布図の一種）で表します。この場合、横軸の時間は数量データとして扱いますが、順序尺度として扱って棒グラフを作ることも可能です。

統計解析

棒グラフはグループ間の数値を比較したいときに作る図なので、その傾向を統計学的に示したいときは、t検定や分散分析のようなグループ間の比較を行います。大きく分けるとパラメトリックな解析とノンパラメトリックな解析があります。パラメトリックな解析を行うにはいくつかの前提条件がありますが、最も一般的なのは残差の正規性と等分散性です。これらが仮定できるデータの場合はパラメトリックな解析、仮定できない場合はノンパラメトリックな解析になります。

結果の書き方

ただし、ノンパラメトリックな解析を行うということはデータの正規性が仮定できないということなので、そもそも棒グラフで平均値や標準偏差を示すのが適切かどうか検討したほうがいいです。「理論的には正規分布するはずだけど、統計学的には（惜しくも）正規分布ではなかった」という状況であれば、棒グラフで示しても問題ないと思いますが、明らかに正規分布ではないデータについて、棒グラフで平均値や標準偏差を示すのは適切ではありません。そういう場合は、箱ひげ図のほうが適切です。

考察の書き方

論文の「考察」では、棒グラフで見られた傾向や統計解析の結果をもとに、それが何を意味しているのか解釈していきます。例えば、

「観測値YはグループAとグループBの間で有意な差が見られたことから、AとBにはこの差をもたらしている何らかの違い（要因）があると考えられる」

と解釈することができます。そして、有意差が生じた要因について、考えられる可能性を説明していくことが、その棒グラフについての考察になります。一つの棒グラフだけで最低でも一段落、ときには何段落も使って考察できるでしょう。

もちろん、一つの棒グラフだけでなく、それ以外のデータも総合的に加味しながら、考察を組み立てていくことが大切です。グループAとグループBの違いに影響を与えている要因をさまざまな情報や可能性から推測して、最終的な結論を導き出します。

まとめ

今回は論文・レポートを想定した棒グラフの使い方についてまとめました。キーワードは「グループ間の比較」です。散布図と並んで、論文・レポートでは最もよく使われる図の一つなので、基本的な解析方法や説明の仕方はぜひ身に付けておきましょう。

論文を書くためのグラフ作成：散布図を作り、説明する

論文やレポートの中で、どんなときに散布図を描くのか、データの傾向をどのように統計解析し、説明すれば良いのか、そして散布図をもとにどんな考察をすれば良いのか、な…

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