【如何製作研究結果圖表的教學】
製作研究結果圖表是呈現數據和研究發現的關鍵步驟，需要仔細準備數據、計算衍生指標並選擇適當的圖表類型和佈局，以確保清晰、專業地傳達研究結果。以下是一些詳細的步驟和注意事項：
一、 數據準備與計算 (Data Preparation & Calculation)
原始數據 (Raw Data/Absolute Values): 這是測量或收集到的最基本數值。
需要妥善整理，建議使用試算表（如 Excel），並確保每個欄位都有清楚的標示是什麼數據。
保留原始數據是必要的，許多後續計算和圖表都基於原始數據.
衍生指標的計算 (Calculation of Derived Metrics):
百分比變化率 (Percentage Change / Delta Percent Change):
計算公式為：(結束時數值 - 開始時數值) / 開始時數值 * 100%。
來源中特別強調計算後要乘以 100 轉換為百分比，使用者原本的計算可能少了這一步驟導致數值差了 100 倍。
這個指標用於比較不同基準線的組別在挑戰下的相對變化。
差值 (Difference Value):
計算公式通常為：後面的時間點數值 - 前面的時間點數值 (後減前)。
來源建議，如果想看特定點的差異，尤其當不同組別的基準線（絕對值）有差異時，應從百分比變化率的數據來計算差值，這樣比較有意義。
需要清晰定義計算的是哪兩個時間點的差值 (例如：運動結束減運動前，恢復30分鐘減運動前)。
曲線下面積 (Area Under the Curve - AUC):
AUC 是從數據隨時間變化的曲線計算得來，因此如果計算了 AUC，就必須同時呈現原始的曲線圖。
AUC 代表在特定時間範圍內，數據隨時間變化的累積效應或總反應。
可以計算不同時間段的 AUC，例如：運動期間 (0-40分鐘) 或恢復期間 (40-70分鐘)。
可以計算絕對值 (Value) 的 AUC 和百分比變化率 (Percentage Change) 的 AUC。來源建議可以兩種都算，然後選擇最能解釋數據「故事」的來呈現。
AUC 的單位是原始數據的單位乘以時間單位 (例如：原始單位 * 分鐘)。
數據核對 (Double Check): 強烈建議在製作圖表前，徹底檢查所有數據的計算公式是否正確，特別是百分比和差值的計算。若數據有誤，後續的所有分析和結論都會是錯的。將舊的數據檔保留，建立新的版本進行修改，可以追蹤變更。
二、 圖表類型與呈現 (Figure Types & Presentation)
對於隨時間點變化的數據 (多於三個時間點)，來源建議至少呈現以下幾種類型的圖表：
絕對值曲線圖 (Absolute Value Curve):
呈現數據在各個時間點的原始數值，顯示其隨時間的絕對變化趨勢。
這是計算百分比變化和 AUC 的基礎。
百分比變化率曲線圖 (Percentage Change Curve / Delta Percent Curve):
以基線 (通常是時間零點或運動前) 設定為 0%，呈現數據相對於基線的百分比變化趨勢。
這有助於在不同基線水平的組別之間進行相對變化的比較。
絕對值 AUC 圖 (Absolute Value AUC):
呈現計算得出的絕對值 AUC 的數據，通常使用長條圖 (bar chart)。
百分比變化率 AUC 圖 (Percentage Change AUC):
呈現計算得出的百分比變化率 AUC 的數據，也常使用長條圖。來源建議可以算出這兩種 AUC 並選擇最適合呈現的。
特定點差值圖 (Specific Point Difference):
使用長條圖呈現特定時間點之間的差值，例如運動結束時與運動前的差值。
來源建議此處的差值計算應基於百分比變化率數據，以更好地比較不同組別的相對改變。
三、 圖表佈局與標示 (Layout & Labeling)
系統化呈現 (Systematic Presentation):
建議將同一數據指標的不同呈現方式放在一起，例如：絕對值曲線、百分比變化率曲線、絕對值 AUC、百分比變化率 AUC。
可以考慮使用網格佈局 (例如：3x3 的九宮格或 2x2 的四宮格)，將相關的圖表組織在一起，使其看起來專業且易於閱讀。
清晰的標示 (Clear Labeling):
圖表標題 (Title): 使用清楚的標題說明圖表呈現的內容 (例如：反應時間原始得分 vs. 反應時間百分比變化)。使用具體的變數名稱，而非籠統的 "test score"。
座標軸標籤與單位 (Axis Labels & Units): 務必標示 X 軸和 Y 軸代表的意義。最重要的是，務必標示單位的名稱，包含原始數值、百分比 (%)，以及 AUC 的單位 (原始單位 * 時間單位)。
組別標示 (Group Labels): 如果比較不同組別 (如年齡或性別)，要在圖例或圖表中清楚標示。
子圖標示 (Sub-figure Labels): 如果是多個圖組合成一個大圖 (Layout)，建議在每個子圖旁加上 A, B, C 等標示，方便在討論時引用.
定義明確的術語 (Defined Terminology): 建立一套系統性的命名/編碼規則來標示計算出的指標，特別是差值和 AUC 的時間範圍，例如使用 EX0, EX40, Post30 來代表時間點，用 EX40-EX0 或 Post30-EX30 來代表差值，用 AUC 0-40min 來代表特定時間範圍的 AUC。這能讓自己和讀者都清楚知道數據代表什麼。
視覺呈現 (Visual Presentation):
調整刻度 (Adjusting Scale): 調整 Y 軸的範圍 (scale) 可以影響視覺呈現。如果希望凸顯組別差異，可以使用較小的範圍；如果希望顯示差異不大，可以使用較大的範圍。但應選擇能清楚呈現數據的適當範圍，避免過於擁擠 ("busy") 或過於空曠.
對齊與大小 (Alignment & Size): 在一個佈局中的多個圖表，應盡量保持大小和位置對齊，讓圖表整體看起來整齊專業.
加入統計結果 (Adding Statistics): 如果有統計學上的差異，可以在圖表中直接標示統計檢定的結果 (例如：p 值)，這有助於讀者快速理解研究發現.
四、 工作流程建議 (Workflow Suggestions)
先處理數據與圖表 (Data & Figure First): 來源強烈建議在開始撰寫研究結果章節之前，先將所有的數據處理正確，並將圖表製作完成且確認無誤. 因為圖表是結果呈現的核心，圖表做好了，結果的描述和討論也會更順暢.
從圖表理解數據的故事 (Understand the Story from Figures): 在製作圖表的過程中，思考這些圖表呈現了什麼樣的「故事」，不同指標之間的關聯是什麼. 圖表是幫助你理解數據、並將數據的「故事」告訴別人的工具.
持續檢查與修改 (Continuous Checking & Revision): 數據處理和圖表製作可能需要多次修改。來源強調要有耐心仔細檢查每一個公式和圖表細節。早期發現並修改錯誤比後期再改更有效率，可以避免連鎖反應導致更多錯誤. 將其視為一個細心的工作習慣，這在未來其他領域也會有幫助.
總結來說，製作研究結果圖表不僅是簡單的數據呈現，更是一個系統性的過程，需要從數據整理、精確計算、選擇適當的指標和圖表類型，到專業的佈局和標示，每一步都需要仔細和一致性，以有效地傳達研究發現. 特別是對於隨時間變化的數據，建議同時呈現絕對值和相對變化（百分比）的曲線和 AUC，以提供全面的視角。
【研究結果資料整理應注意的原則】
製作研究結果圖表是呈現研究發現的核心，而圖表的基礎在於精確且有系統的資料整理與計算。以下是整理資料應注意的關鍵原則：
保留與妥善整理原始數據 (Raw Data):
確保你的原始測量數據有被妥善保存。
建議使用試算表軟體 (如 Excel) 整理，並清楚標示每一個欄位的名稱，說明它代表什麼數據.
原始數據是所有後續計算（如百分比變化、差值、AUC）的基礎。
精確計算衍生指標 (Calculation of Derived Metrics):
百分比變化率 (Percentage Change)：
計算公式為：(結束時數值 - 開始時數值) / 開始時數值。
重點：計算後必須乘以 100 轉換為百分比 (%)。來源中發現使用者原計算可能少了這一步驟，導致數值小了 100 倍。
這是比較不同基線水平組別的相對變化非常重要的指標。
差值 (Difference Value)：
計算公式通常是 後面的時間點數值 - 前面的時間點數值。
需清楚定義是哪兩個時間點的差值 (例如：運動結束減運動前，恢復 30 分鐘減運動前)。來源建議使用明確的標示系統，如 EX40-EX0, Post30-EX0, Post30-EX40。
來源特別建議，當組別間基準線（絕對值）有差異時，計算差值應基於百分比變化率的數據（Delta percent 計算），這樣比較能體現相對改變的差異。計算百分比差值的公式應是 (後面的百分比變化率 - 前面的百分比變化率)。
曲線下面積 (Area Under the Curve - AUC)：
AUC 代表數據在特定時間範圍內的累積反應或總效應。
計算 AUC 需要原始的隨時間變化的數據（即曲線）。
應考慮計算絕對值 (Value) 的 AUC 和百分比變化率 (Percentage Change) 的 AUC。來源建議兩種都可以算，再選擇最能闡述數據「故事」的呈現。
AUC 的單位是原始數據的單位乘以時間單位 (例如：分數 * 分鐘 或 反應秒數 * 分鐘)。需在圖表中明確標示 AUC 的時間範圍 (例如：AUC 0-40min, AUC 40-70min) 和單位。
數據核對 (Double Check)：強烈建議製作圖表前，仔細檢查所有數據的計算公式是否正確。來源中就發現多處百分比計算公式錯誤。錯誤的數據會導致後續分析和結論都無效。將其視為一個細心且負責任的工作習慣。
建立系統性的命名與編碼規則 (Systematic Naming & Coding):
為計算出的衍生指標建立一套清楚一致的命名系統。
特別是對於時間點和差值/AUC 的時間範圍，使用標準化的術語或編碼，例如時間點使用 EX0 (運動前), EX40 (運動 40 分鐘), Post10 (恢復 10 分鐘), Post20 (恢復 20 分鐘), Post30 (恢復 30 分鐘)。
差值使用清晰的標示，如 EX40-EX0 代表運動結束減運動前。
AUC 標示時間範圍和類型，如 AUC 0-40min Value, AUC 40-70min Perentage delta百分比變化%。
這樣能確保自己不會混亂，讀者也能清楚理解數據代表的意義。
保持數據一致性 (Consistency):
確保同一類型的計算（如百分比變化率）在所有變數中都使用相同的公式和基準點。
在呈現圖表時，盡量保持一致的風格和佈局。
版本控制 (Version Control):
建議在修改或更新數據時，建立新的檔案版本 (例如：V1, V2, V3)。
這有助於追蹤變更，並在需要時回溯到舊版本.
組織圖表呈現的數據 (Organizing Data for Figures):
對於隨時間變化的數據 (多於三個時間點)，來源建議為每個數據指標準備至少四種呈現方式的基礎數據:
絕對值 (或原始數值) 的時間點數據，用於繪製絕對值曲線圖 (Value Curve).
百分比變化率的時間點數據，用於繪製百分比變化率曲線圖 (Delta Percent Curve).
計算出的絕對值 AUC 數據，通常用於繪製絕對值 AUC 長條圖 (Value AUC Bar Chart).
計算出的百分比變化率 AUC 數據，通常用於繪製百分比變化率 AUC 長條圖 (Delta Percent AUC Bar Chart).
此外，也可以計算並準備特定點的差值 (Difference) 數據，通常基於百分比變化率數據來計算，用於繪製差值長條圖.
目標是讓每個數據指標的相關呈現（曲線、AUC、差值）都能系統地被組織起來.
總之，資料整理不僅是將數值填入表格，更包含嚴謹的數據計算、清晰的命名系統、有條理的組織方式以及持續的核對。這些原則是製作專業、清晰的研究圖表並有效溝通研究發現的基石。先將這些基礎打穩，可以大幅提高後續撰寫結果與討論章節的效率。
【研究結果製圖時如何維護一致性與美觀性關鍵原則】
數據準備與組織是基礎:
所有圖表的基礎都來自於你的原始數據 (Raw Data) 和計算出的衍生數據。確保你的原始數據被妥善保存和整理，最好使用試算表軟體 (如 Excel)。
建立一套系統性的數據整理方式： 建議為每個測量指標建立標準的數據組織結構。這包括不同時間點的原始數值、百分比變化率 (Delta percent change)、絕對值 AUC (Value AUC) 以及百分比變化率 AUC (Delta percent AUC)。
使用清晰一致的命名和編碼系統:
為時間點定義標準術語，例如運動前 (EX0)、運動中 (EX40)、恢復 30 分鐘 (Post30)。
為計算出的差值 (Difference) 定義清晰的標示，說明是哪兩個點相減 (例如：EX40-EX0, Post30-EX0)。
為 AUC 清晰標示其涵蓋的時間範圍 (例如：AUC 0-40min, AUC 40-70min)。
清楚區分是絕對值 AUC (Value AUC) 還是百分比變化率 AUC (Per delta AUC)。
保持數據檔案的版本控制: 在修改或更新數據時，儲存新的檔案版本 (V1, V2, V3)並加註日期 (例：V1_05.19.2025)。這有助於追蹤修改並確保能回溯到之前的狀態。
確保數據計算的精確性與一致性:
仔細檢查所有計算公式: 來源語音中多次強調百分比變化率和 AUC 的計算公式可能存在錯誤，必須逐一檢查。錯誤的計算會導致後續所有圖表和結論都無效。
百分比變化率計算需乘以 100: 計算百分比變化率的公式是 (結束時數值 - 開始時數值) / 開始時數值，計算結果必須乘以 100 才是百分比 (%)。這一步驟經常被遺漏，導致數值小了 100 倍。
差值計算的基準點需明確: 在計算特定點的差值時，需清楚定義是哪一個點相對於哪一個點的變化 (例如：運動結束相較於運動前)。
當組別間基準線有差異時，差值比較應基於百分比變化率: 這能更公平地比較不同組別在挑戰下的相對變化。
AUC 單位需明確: AUC 的單位是原始數據的單位乘以時間單位 (例如：分數 x 分鐘)。
圖表呈現的標準化與一致性:
為每個測量指標建立標準的呈現套組: 特別是對於隨時間變化的數據 (多於三個時間點)，應至少準備以下幾種圖表：
原始數值或絕對值曲線圖 (Value Curve): 顯示數據隨時間的絕對變化趨勢。
百分比變化率曲線圖 (Delta Percent Curve): 顯示數據相較於基準點的相對變化趨勢，有助於比較不同基準線的組別。
絕對值 AUC 長條圖 (Value AUC Bar Chart): 顯示數據在特定時間範圍內的絕對累積效應。
百分比變化率 AUC 長條圖 (Delta Percent AUC Bar Chart): 顯示數據在特定時間範圍內的相對累積效應。
特定點差值長條圖 (Difference Bar Chart): 如果需要，可以呈現特定時間點的差值，建議基於百分比變化率計算。
將相關圖表組織在一起: 將同一個測量指標的相關圖表 (曲線圖、AUC 圖、差值圖) 放在一起呈現，例如一個完整的 layout 中包含這幾種圖。來源語音建議了 Figure 1, Figure 2 等命名方式。
使用統一的風格和佈局: 保持字體、顏色、線條粗細、標記樣式等在所有圖表中一致。
對齊圖表: 在一個 layout 中排列多個圖表時，利用軟體的對齊功能確保圖表邊緣或中心線對齊，使其看起來整齊專業。確保同一層級的圖表大小一致。
提升圖表美觀與清晰度:
調整座標軸範圍 (Scale):
如果想凸顯組別間的差異，可以縮小座標軸範圍。
如果想顯示組別間沒有明顯差異，可以擴大座標軸範圍或從零開始 (如果合適)。
避免使用過小的刻度間隔 (skill)，以免圖表看起來過於雜亂 (busy)。
清晰標示座標軸與單位: 每個座標軸都必須有明確的標籤，說明它代表什麼變數，並附上單位。AUC 的單位應為原始單位乘以時間單位。
增加標準誤或信賴區間標示 (SM/Error Bar): 在長條圖或曲線圖上標示標準誤或其他離散程度指標，增加數據的可信度。
整合統計結果: 將統計分析得出的 P 值、F 值或其他統計量直接標示在圖表上或圖例中，方便讀者快速了解統計學上的差異。
使用 ABC 標籤對齊子圖: 在一個包含多個子圖的 layout 中，使用 (A), (B), (C) 等標籤，並確保這些標籤對齊。
圖表應能有效地說故事 (Tell the Story):
在製作圖表時，應思考你想透過這個圖表傳達什麼訊息或「故事」。
選擇最能支持你論點的呈現方式 (例如：選擇百分比變化率 AUC 而非絕對值 AUC，如果前者更能體現組別間的相對差異)。
標準化的呈現套組 (絕對值、百分比變化、AUC) 有助於從不同角度全面了解數據的特性和組別間的差異。
總而言之，資料整理與圖表製作的關鍵在於系統性、精確性、一致性和清晰度。從最初的原始數據整理、衍生數據的計算，到最終圖表的呈現方式，都應遵循標準化的流程，並持續地進行核對 (double check)。這樣不僅能確保結果的正確性，也能讓圖表看起來更專業、更容易理解，進而有效率地進行後續的分析與討論。