条形图
tiáo xíng tú
条形图用高低不同的条形来比较实验中不同类别或组别的测量值。
Definition
条形图用高高矮矮的条形来比较不同的组，条形越高表示数值越大。它比较因变量在自变量各离散类别下的取值，每个类别一根条形，高度等于测量值（通常是若干试次的平均值），条形之间不接触，y 轴从零开始。在实验报告中，每根条形都应带有显示极差或标准差的误差棒，让读者能判断各条件之间的差异是否超过条件内部的变异性；分组条形图可以同时比较两个因素，堆叠条形图则显示组成。由于条形高度是从零开始表示大小的，截断的坐标轴会产生误导。
Example
在三种土壤中种植豆苗之后，沙土（$4\ \text{cm}$）、黏土（$6\ \text{cm}$）和营养土（$9\ \text{cm}$）各画一根条形，营养土的优势一目了然。比较小车在同一斜面角度下在木板（$79\ \text{cm}$）、毛毡（$62\ \text{cm}$）和砂纸（$41\ \text{cm}$）上滚行的距离，三根条形一眼就给出排序，而由于表面是类别，不应该用线把它们连起来。肥料剂量 $0$、$1$、$2$ 和 $4\ \text{g/L}$ 下的幼苗平均高度画在 $10.9$、$13.2$、$14.6$ 和 $14.8\ \text{cm}$，误差棒约为 $\pm 1\ \text{cm}$，显示 $0$ 和 $1\ \text{g/L}$ 的条形明显分开，而 $2$ 和 $4\ \text{g/L}$ 的条形相互重叠。
Key Insight
当各组是土壤类型或品牌之类的独立类别时用条形图，当横轴是一个平滑变化的数值时用折线图。不从零开始的条形图会夸大差异，所以在判断哪根条形“高得多”之前先看看 y 轴。两根高度不同的条形并不自动意味着结果不同；如果误差棒大量重叠，诚实的解读是实验没能把这两个条件区分开。