Tabela, wykres i opis mówią co innego? Jak sprawdzić liczby przed oddaniem pracy

W tabeli jest 20 odpowiedzi, na wykresie podpisano 22, a jeden słupek pokazuje więcej osób, niż zapisano w pliku. Takie rozbieżności łatwo przeoczyć, gdy po każdej poprawce przepisujesz liczby do kilku miejsc. Poniżej prześledzimy jeden fikcyjny przypadek od wierszy źródłowych do akapitu i naprawimy trzy konkretne błędy.

Nie zaczynaj od pytania, która wersja wygląda wiarygodniej. Wróć do definicji próby i danych, z których wszystkie wersje powinny wynikać. W naszym przykładzie każda z 20 osób wybrała dokładnie jedną z kategorii A, B albo C. To celowo prosty zbiór, żeby było widać sam mechanizm kontroli.

Najpierw ustal jedno źródło liczb

Pobierana niżej karta zawiera 20 fikcyjnych rekordów oznaczonych R01–R20. Po policzeniu wierszy otrzymasz 9 odpowiedzi A, 6 odpowiedzi B i 5 odpowiedzi C. Suma 9 + 6 + 5 daje 20. To pierwszy test: jeśli w każdej osobie jest jedna ważna odpowiedź i wszystkie kategorie się wykluczają, suma liczebności powinna zgadzać się z liczbą wierszy. Tutaj się zgadza.

Drugi test jest procentowy. Dzielisz każdą liczebność przez 20: A to 45%, B to 30%, C to 25%. Razem 100%. Jeśli pytanie pozwalało na kilka zaznaczeń, ta kontrola wyglądałaby inaczej — w osobnym przykładzie pokazaliśmy dwa możliwe mianowniki. Tu jedna odpowiedź na osobę jest częścią założenia, a nie uniwersalną regułą dla każdej ankiety.

Trzy miejsca, w których wynik się rozjechał

Robocza tabela jest poprawna: A 9 (45%), B 6 (30%), C 5 (25%), N = 20. Ale przy wklejaniu wykresu pozostał słupek B o wysokości 7. Podpis wykresu mówi N = 22. W akapicie napisano: „Kategorię C wskazało pięć osób, czyli 20% badanych”. Każda z tych pomyłek jest niewielka; razem sprawiają, że odbiorca nie wie, któremu wynikowi zaufać.

Wyróżnij trzy rozbieżności, zanim przełączysz widok. Następnie wybierz „Po uzgodnieniu” i sprawdź, czy zmieniły się dokładnie te wartości, które nie zgadzały się z 20 rekordami. Moduł poniżej jest żywym wykresem Chart.js: przełącznik aktualizuje dane instancji wykresu, podpis i zdanie, a nie wymienia obrazka.

Nie naprawiaj najpierw tabeli tylko dlatego, że wykres wygląda efektowniej. W tej próbie to tabela akurat zgadza się ze źródłem. Porównanie powinno iść od surowych wierszy do każdego miejsca w raporcie, nie od ostatnio edytowanego elementu do reszty. Jeśli liczysz wykres w Excelu, osobny poradnik pokazuje, jak oprzeć go na liczebnościach i procentach; tutaj sprawdzamy już przygotowany materiał.

Popraw trzy wartości, nie cały wynik

Po uzgodnieniu słupek B ma wysokość 6, podpis wykresu podaje N = 20, a zdanie o C mówi 5 z 20, czyli 25%. Tabela nie wymaga zmiany. Na koniec przelicz ponownie sumę liczebności i procentów, a następnie przeczytaj podpis i akapit tak, jak przeczyta je ktoś bez dostępu do pliku źródłowego.

Najprostszy praktyczny ślad to krótka notatka obok danych: „wersja z 20 ważnymi rekordami; A 9, B 6, C 5; wykres i tekst uzgodnione po korekcie B, N oraz udziału C”. Nie chodzi o kolejny ozdobny formularz, lecz o możliwość odtworzenia, skąd wzięła się liczba, gdy później zmieni się filtr lub jedna odpowiedź. Ogólny poradnik o opisie wyników ankiety pomaga wybrać wniosek i ułożyć rozdział; ten test poprzedza redakcję wniosku.

Kiedy różne liczby nie są błędem

Ta metoda ma ważną granicę. Tabela może opisywać wszystkich 20 respondentów, a wykres tylko osoby z kompletną metryczką, na przykład 18. Wtedy dwa różne N są prawidłowe, o ile jasno podasz zakresy, filtry i braki. Nie „wyrównuj” ich przez skopiowanie wartości. Najpierw ustal, czy oba widoki odpowiadają na to samo pytanie o tę samą populację. Wpis o charakterystyce badanej próby wyjaśnia, dlaczego liczba zaproszonych, ukończonych i analizowanych może się różnić.

W rzeczywistej pracy nie musisz powtarzać całego zestawu liczb jednocześnie w tabeli i na wykresie. Zestawiliśmy je tutaj celowo, by wykonać audyt. Wytyczne PLOS Medicine odradzają dublowanie tych samych danych w tabelach i wykresach. Z kolei lista STROBE pokazuje znaczenie jasnego raportowania liczby uczestników i braków danych w badaniach obserwacyjnych. Nie są to automatyczne wymagania każdej pracy dyplomowej; uzasadniają jedynie, dlaczego definicja N powinna być jawna.

Przećwicz kontrolę na pliku źródłowym

Pobierz kartę TXT i najpierw zasłoń klucz. Zlicz 20 wierszy, wypisz swoje trzy poprawki, a potem porównaj je z rozwiązaniem. Plik zawiera także przykład, w którym dwa różne N mogą być prawidłowe. Dzięki temu ćwiczenie nie uczy bezmyślnego zrównywania każdej liczby.

Powiększ