연구의 전체적인 내용이나 결과와 그다지 관련이 없어 보일 수 있지만, 실험적 또는 통계적 결과를 시각적으로 표현하는 방법이 논문의 검토 및 출판 과정에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 논문의 전반적인 논리적인 흐름과 맞는 시각적인 자료는 서론에서 결론까지 독자들을 효과적으로 이끄는데 도움이 됩니다.
당신의 결과(그리고 당신이 그것을 구성하고 제시하는 방식)가 당신이 처음에 요약한 아웃라인을 따르지 않는다면, 이는 독자를 혼란스럽게 할 수 있고 그들이 당신의 연구의 타당성을 의심하게 될 수 있습니다. 그리고 이러한 원고는 초기 투고 단계에서 거부됩니다. 이 글에서는 결과를 구성하고 작성할 때 선택할 수 있는 옵션들을 설명하고 보유한 데이터에 가장 적합한 방식으로 표현하는 데 선택을 하는 데 도움을 줄 것입니다.
데이터 시각화는 왜 중요한가요?
데이터와 분석 결과는 연구에서 핵심입니다. 물론 당신이 발견한 것과 당신의 발견이 의미하는 것은 모두 텍스트로 표현해야 하지만, 또한 독자가 논문의 순서에 따라 관찰과 결과에 동의하고 확인할 수 있도록 연구 논문의 결과 섹션에 동일한 정보를 시각적으로도 제시해야 합니다. 데이터를 시각화하는 바에 따라 독자는 좀 더 빠르게 이해하고 논문이 설명하는 패턴과 논문이 제시하는 가설들을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 다양한 유형의 데이터는 다양한 방식으로 제시되어야 하며 어떤 방식을 선택하든지 전반적인 텍스트와 일치해야 합니다. 명심해야 할 또 다른 사항은 많은 저널에 특정 규칙이나 제한(예: 포함할 수 있는 표와 그래프의 수, 어떤 종류의 그래프에 어떤 종류의 데이터가 필요한지) 및 데이터 표 및 그래프 형식 지정(예: 최대 하위 패널 수, 테이블의 길이 및 세부 수준) 방법에 대한 구체적인 지침이 있다는 것입니다. 아래에는 논문에서 데이터를 구성하고 특히 결과 섹션을 작성할 때 고려해야 할 주요 사항에 대해 설명합니다.
목차:
- 데이터 유형
- 데이터 표를 사용하는 경우
- 데이터 그래프를 사용하는 경우
- 연구 논문의 일반적인 그래프 유형
- 저널 가이드라인: 투고 전 고려해야 할 사항
데이터 유형
연구의 목적과 방법 및 절차에 따라 데이터는 정량적이거나 정성적일 수 있습니다. 객관적(예: 크기 측정)이든 주관적이든(예: 척도에서 자신의 행복도 평가) 정량적 데이터는 일반적으로 실험 연구에서 수집됩니다. 정량적 데이터는 숫자로 표현되며 가장 일반적인 통계 방법으로 분석됩니다. 반면에 질적 데이터는 사례 연구 또는 역사적 문서로 구성되거나 설문 조사 및 인터뷰를 통해 수집될 수 있습니다. 질적 데이터는 단어로 표현되며 의미 있는 결과를 산출하기 위해 범주화되고 해석되어야 합니다.
- 정량적 데이터 (Quantitative data) 예: 두 참가자 그룹 간의 키 차이
- 정성적 데이터 (Qualitative data) 예시: 직장 내 식당의 음식 품질에 대한 주관적인 피드백
수집한 데이터의 종류와 그 데이터로 전하고 싶은 내용에 따라 결과를 구성하고 시각화하는 가장 좋은 방법을 찾아야 합니다.
데이터 표 (tables)를 사용하는 경우
독자들이 독립 변수와 종속 변수가 어떻게 상호 작용하는지 자세히 보기를 원하면 데이터가 열과 행으로 배열된 표를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 표에서 독자는 정확한 값을 찾고, 관련 측정의 쌍 또는 그룹(예: 몇 년에 걸친 의료 절차의 성장률 또는 결과) 사이의 값을 비교하고, 범위와 간격을 보고, 어떠한 패턴을 검색할 특정 요소를 선택할 수 있습니다. 표는 특정 유형의 데이터 또는 측정값에 제한되지 않고, 실제로 읽어야 하므로 언어 시스템을 활용합니다. 독자들 입장에서 집중과 시간이 필요하지만(표시하는 데이터의 양에 따라 다름) 독자가 자신의 관심사에 따라 데이터를 자유롭게 탐색할 수 있습니다. 독자가 누구냐에 따라 다르지만 바로 이러한 점이 바로 당신의 독자가 원하는 것일 수 있습니다. 표에 나열된 모든 변수를 원고 텍스트에 자세히 설명하고 토론하는 경우 독자가 직접 세부 사항을 보고 당신이 펼치는 주장을 따를 수 있는 기회를 확실히 제공해야 합니다. 분석이 두 그룹 간의 차이를 평가하기 위한 단순 t-검정으로만 구성된 경우 이러한 결과를 텍스트로 보고할 수 있으며(이 경우 평균, 표준 편차, t-통계량 및 p-값) 동일한 숫자를 다시 표시하는 표를 포함합니다. 광범위한 분석을 수행했지만 해당 데이터의 일부에만 초점을 맞춘 경우(만약 이런 경우라면, 독자들이 저자가 나머지에 대해 이야기하는 것을 잊었다고 생각하지 않도록 이유를 명확하게 설명해야 함), 고려하는 특정 결과 또는 관계를 설명하고 강조하는 그래프가 더 나은 선택일 수 있습니다.
예: 독자가 데이터를 자세히 탐색할 수 있는 광범위한 표
데이터 그래프 (graphs)를 사용하는 경우
그래프는 정보의 시각적 표현이며 세부 사항이 아닌 결과의 전체적인 양상을 보여줍니다. 올바르게 사용된다면 시각적 표현은 당신(또는 당신의 독자)가 많은 양의 데이터를 빠르게 이해하고 패턴, 경향, 예외 또는 이상치를 찾아내는 데 도움을 줍니다. 또한 그래프를 사용하면 전체 데이터 세트 간의 관계를 쉽게 설명할 수 있습니다. 그렇기 때문에 결과를 분석할 때 일반적으로 테스트의 숫자와 통계 값뿐만 아니라 히스토그램, 상자 그림 및 분포 그림도 확인하여 당신의 데이터의 흐름이나 상황에 대한 개요를 빠르게 얻을 수 있습니다.
연구 논문의 일반적인 그래프 유형
선 그래프 (Line graphs)
연속 범위 또는 시간에 대한 변화를 설명하려면 선 그래프가 가장 좋습니다. 동일한 범위 또는 시간 동안 다른 그룹 또는 샘플의 다른점은 다른 색상의 선이나 다른 기호로 표시될 수 있습니다.
예: 다양한 식품 유형을 살펴보고 시간이 지남에 따라 네 가지 어종의 성장을 살펴봅니다.
바 그래프 (bar graphs)
데이터가 연속적이지 않지만 다른 샘플, 방법 또는 설정과 같이 반드시 연결되지 않은 범주로 분할된 경우 막대 그래프를 사용해야 합니다. 이 예에서 다른 물고기 유형이나 다른 유형의 음식은 그러한 비연속적인 범주입니다.
예: 식품 유형을 다시 축소하고 시간이 지남에 따라 섭식 기간이 끝날 때 네 가지 물고기 유형의 전체 체중 증가만 비교합니다.
산점도 (Scatter plots)
산점도를 사용하여 두 변수 간의 관계를 설명할 수 있지만 둘 다 연속적이어야 합니다.
예: 다른 변수에 대한 물고기의 성장을 살펴봅니다. 어류 유형이나 어류 식품(원래 표의)도 연속 변수가 아니므로 이러한 종류의 그래프에 사용할 수 없기 때문에 여기에 “생선 길이”를 추가 변수로 추가랍니다.
보시다시피, 이 예제 그래프에는 모두 위의 표보다 적은 데이터가 포함되어 있지만 독자를 더 빠르게 결과의 핵심 포인트 또는 강조하려는 결과의 핵심으로 이끌 수 있습니다. 독자가 논문이 주장하는 바와 관련이 없는 세부 정보로 가득 찬 큰 표에서 전체를 검색하게 하면 불필요한 혼란을 야기할 수 있습니다. 대부분의 저널에서는 추가 정보로 더 큰 데이터 세트를 제공할 수 있으며 일부 저널에서는 제출 시 모든 원시 데이터를 업로드해야 합니다. 그러나 원고를 작성할 때는 독자에게 모든 것을 쏟아붓는 것보다 데이터 프레젠테이션을 전체적인 스토리라인에 맞추는 것이 더 중요합니다.
모든 그림 (figure)에는 명확한 x 및 y 축 레이블, 그림 위에 표시된 내용을 요약하는 제목, 아래에 설명 범례 (figure legends) 혹은 캡션이 있어야 한다는 것을 잊지 마십시오. 캡션은 단독으로 있어야 하고 독자는 텍스트를 보지 않고도 이해할 수 있어야 하므로 측정된 혹은 테스트한 내용을 설명하고 그래프에서 사용하는 모든 레이블과 약어를 다시 한 번 설명해야 합니다. 캡션 (독자가 모든 것을 기억해야 한다고 생각하더라도 쉽게 읽고 결과를 통해 다시 한 번 안내하십시오)을 포함하십시오. 강력하고 효과적인 범례를 작성하는 방법에 대한 도움이 필요하면 링크의 글을 참조하십시오.
저널 가이드라인: 투고 전 고려해야 할 사항
보유하고 있는 데이터, 하고 싶은 이야기, 결과를 통해 독자를 가장 효과적으로 안내하는 방법에 대해 생각했더라도 투고하려는 저널에 표와 그래프의 구체적인 지침과 제한 사항이 있는지 확인해야 합니다.
일부 저널에서는 첫 투고 때 표와 그래프를 제출할 수 있습니다(표가 편집 가능한 이미지가 아닌 Word 형식) 및 충분한 해상도의 그래프만 제출할 수 있습니다. 그러나 일부 저널은 투고 단계에서부터 매우 구체적인 지침이 있습니다. 그리고 거의 모든 저널은 원고가 승인되었을 때 그들의 형식적인 지침을 따르도록 요청할 것입니다. 그림이 이미 처음부터 해당 지침에 가까울수록 논문이 더 빨리 게시될 수 있습니다. PLOS One Figure 준비 체크리스트는 얼마나 광범위한 목표 저널이 특정 길이 이상의 표나 그림 당 4개 이상의 패널이 있는 그래프를 허용하지 않기 때문에 결과를 완전히 재구성해야 한다는 사실을 보여줍니다. 표나 그래프를 수정하는 것을 마지막까지 미루지 마십시오.
항상 주의를 기울여야 하는 몇 가지 사항(확실하지 않거나 저자 지침이 혼란스러운 경우 동일한 저널에 이미 게재된 다른 논문을 참조)은 다음과 같습니다. – 얼마나 많은 표와 그래프를 포함할 수 있습니까?
- 제출할 수 있는 파일 형식은 무엇입니까?
- 해상도/크기/파일 크기에 대한 특정 규칙이 있습니까?
- 그림 파일을 따로 올려야 할까요, 아니면 텍스트 안에 넣어야 할까요?
- Figure를 따로 올릴 경우 파일명을 따로 지정해야 하나요?
- 사용하거나 피해야 할 글꼴과 하위 패널에 레이블을 지정하는 방법에 대한 규칙이 있습니까?
- 색상을 사용할 수 있습니까? 그렇지 않은 경우 데이터 세트를 구별할 수 있는지 확인하십시오.
디지털 이미지 데이터를 다루는 경우 명확성과 가시성을 위한 단순한 “조정”과 학술적 부정행위를 구성하는 이미지 조작의 차이점을 숙지하는 것이 좋습니다.
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