효과적으로 데이터 및 내용 보여주는 방법

안녕하세요.

포럼에서 질문을 공유해 주셔서 감사합니다.

어떤 연구 프로젝트이든 방대한 양의 데이터가 생성됩니다. 또한 협업 프로젝트에서 파생된 데이터는 복잡한 데이터 집합을 생성하여 독자가 쉽게 이해하고 평가할 수 있는 방식으로 제시되어야 합니다.  첫 번째이자 가장 중요한 단계는 제시할 가치가 있는 데이터를 식별하여 필터링하는 것입니다. 이 선택은 대상 독자(일반 또는 분야별)와 저널의 요구사항을 기반으로 해야 합니다.

다음은 연구 결과 발표에 대한 몇가지 팁입니다.

• 연구에서 관련성이 높고 중요한 연구 데이터만 제시하는 것이 좋습니다. 너무 많은 정보는 논문의 영향력을 희석시킬 수 있습니다.
• 일반적인 소개로 시작한 다음 중요한 결과 및 통계 분석과 같은 특정 데이터로 좁히는 접근 방식을 사용하십시오.
• 데이터는 완전해야합니다. 목표로 설정된 모든 연구 질문에 답해야합니다.
• 어떤 정보를 텍스트, 표, 또는 그래픽으로 표현할 지 현명하게 결정을 하십시오.

1. 그다지 크지 않거나 이해하기 복잡하지 않은 정보에는 텍스트를 사용하십시오. 일반적으로 소개, 배경 정보 및 논의 내용(데이터 설명 및 해석)에는 많은 텍스트를 할애합니다. 비교적 간단한 정보를 표현하는 데에 도움이 됩니다.
2. 데이터 내, 혹은 데이터간의 관계, 추세, 패턴을 보여주기 위해서는 수치를 사용합니다. 사용할 수치의 유형은 연구 데이터의 종류에 따라 달라집니다.
3. 명확하고 일관되며 깔끔한 방식으로 정확한 데이터 값을 제시하는 것이 중요한 경우 표를 사용합니다. 여러 변수를 비교하고 변수 간의 관계를 설정하는 과정을 도와줍니다.

• 통계 시험을 잘못 사용하여 원고가 거부당하는 경우가 있습니다. 데이터의 잘못된 표현과 해석으로 이어질 수 있기 때문입니다. 엄격한 방법을 사용하여 통계 분석을 수행하고 데이터를 적절하게 제시하는 것이 매우 중요합니다. 가장 일반적으로 사용하는 통계 매개 변수에는 평균, 표준 편차, p값 및 신뢰 구간이 있습니다.

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