Table과 Figure의 이해 장수희.

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1 Table과 Figure의 이해 장수희

2 강의 목차 Table과 Figure 작성의 기본 Table/Graph 선택 Table Graph 구조, 종류 구성 요소의 점검
편집 tip 디자인 고려 사항 Table & Figure samples

3 Table Graph Figure Systematic arrangement of data in rows and columns
Diagram that shows relationships, trends, frequencies, or amounts of data Figure Graph, map, flow chart or algorithm, illustration, computer-generated image, and photograph

4 Why? Text보다 내용을 효율적으로 전달 시각적 흥미 Section Genes detected, No. (%) A B C
Total 1 9 (30) 20 (67) 25 (83) 16 (53) 30 (100) 2 1 (20) 3 (60) 2 (40) 5 (100) 3 5 (36) 10 (71) 9 (64) 8 (57) 14 (100) 15 (31) 33 (67) 37 (76) 26 (53) 49 (100)

5 Table과 Figure 작성의 기본 1. 중요한 내용 강조 Table과 Figure의 개수 제한
관련 text에 인접하여 배치할 수 있음 한 페이지에 가능한 적은 Table, Figure 배치 중요하지 않은 내용을 Table과 Figure로 구성하지 않음

6 2. 주제에 대한 응집성 1 clear point 3. 편집의 정확성 본문의 편집원칙을 따름 간결성, 명확성, 오류 없어야 함
4. 독립성 적절한 제목, 약어설명

7 5. 논리적 순서 6. 일관성 7. 투고규정 빈도에 따른 내림차순 정렬 주제별 분류 알파벳순 적절한 어휘 선택
Table, Figure, 본문에서 어휘 통일 7. 투고규정

8 Text/Table/Graph 연구목적, 전달 내용 & 정보유형에 따라 선택 Text Table Graph 단순한 정보,
간결하게 제시할 수 있을 때 Text 정확한 수치 제공 Table 데이터들의 관계나 추세를 보여주는 경우 Graph

9 정보의 유형 Qualitative Data Quantitative Data 정량적 자료, 숫자 data
나이 Follow-up 검사 수치 2 mo, 3 yr 1 yr, 5 yr 2 ng/mL 5 µg/mL 성별 질병에 관한 정보 약의 부작용 측정 대상의 모양 F, M Diabetes, Hypertension Dizziness Long, Thin

10 Text/Table/Graph 선택 Text Table Graph Qualitative Data
Quantitative Data 정보의 유형 단순한 정보 정확한 값 관계, 추세 Text Table Graph

11 Text/Table/Graph 선택 Text: 결과 비교하는 데 비효율적 Table: 정확한 결과 제시
Table 1. Finding test results Section No. A B C D 1 9 20 25 16 2 3 5 10 8

12 Text/Table/Graph 선택 Graph: 관계나 추세 Text/Table/Graph에서 같은 데이터
중복하여 보여주지 않음 Figure 1. Finding test results. No. of genes

13 Text/Table/Graph 선택 Table 개선: %, Total Table 2. Finding test results
Section No. Genes detected, No. (%) A B C D Total 1 9 (30) 20 (67) 25 (83) 16 (53) 30 (100) 2 1 (20) 3 (60) 2 (40) 5 (100) 3 5 (36) 10 (71) 9 (64) 8 (57) 14 (100) 15 (31) 33 (67) 37 (76) 26 (53) 49 (100)

14 본문에서의 적합한 설명 Table 2 summarizes the results of the test.
Overall test scores ranged from 31% to 76% (Table 2). Program C had the highest overall score (76%), whereas Program A had the lowest score (31%) (Table 2).

15 Table

16 Table의 구조 (simple) Table 3. Anatomy of a simple tablea) Stub heading
Column heading (unit) Row heading (unit) 10 18 Row heading (unit)b) 1 2 3 Footnote. Foodnote.

17 Table의 구조 (complex) Table 4. Anatomy of a complex tablea) Stub heading
Column spanner Column heading Subheading Row heading Field spanner Subgroup Data field Row headingb) Footnote. Foodnote.

18 I. Brief, Specific, Descriptive title
Table 잘 작성되었나? I. Brief, Specific, Descriptive title Table 3. Title II. 행과 열의 변수를 논리에 맞게 선택 III. 행제목과 열제목의 바른 선택 IV. 데이터 표기 단순화

19 I. Table 제목 Stub heading과 열제목을 반복하는 형태의 제목 피함
데이터의 내용을 잘 묘사하는 간단, 명료한 제목 Phrase의 형태 규정에 맞는 대소문자의 사용

20 Table 2. Finding test results
Table 2. Results of finding test version 2.1 administered in Rockville, MD, on September 2, 2013 Table 2. Number of genes detected (%) on finding test Section No. Genes detected, No. (%) A B C D Total 1 9 (30) 20 (67) 25 (83) 16 (53) 30 (100) 2 1 (20) 3 (60) 2 (40) 5 (100) 3 5 (36) 10 (71) 9 (64) 8 (57) 14 (100) 15 (31) 33 (67) 37 (76) 26 (53) 49 (100) Note: Version 2.1 administered in Rockville, MD, on September 2, 2013.

21 II. 행과 열의 논리적 선택 Table 1. Effect of pH on enzyme activity Enzyme pH 3
4 5 6 7 8 A 25 60 80 100 70 30 B 90 15 Table 1. Effect of pH on enzyme activity pH Activity (%) A B 3 25 90 4 60 100 5 80 70 6 30 7 15 8

22 열의 개수를 줄여라 열이 9-10개를 넘지 않도록 함 가능한 한 페이지에 조판
Electronic supplementary material Portrait view (O) Landscape view (X)

23 해석에 유용한 정보 기준점(threshold), 정상 범위의 수치 Item Normal range Single shunt
Multiple shunt HCT (%) 37-54 34.4±7.0 41.4±7.0 Albumin (g/dL) 2.4±0.2 2.4±0.7 Glucose (mg/dL) 74-143 102.0±6.6 104.4±37.4 BUN (sec) 7-27 5.3±0.3 9.3±6.4

24 III. 행제목과 열제목의 준비 Table 3. Anatomy of a simple tablea) Stub heading
Column heading (unit) Row heading (unit) Row heading (unit)b) Footnote. Foodnote.

25 사선을 이용한 제목 피해라 Table 1. Finding test results A B C D Total 1 9 (30)
20 (67) 25 (83) 16 (53) 30 (100) 2 1 (20) 3 (60) 2 (40) 5 (100) 3 5 (36) 10 (71) 9 (64) 8 (57) 14 (100) 15 (31) 33 (67) 37 (76) 26 (53) 49 (100) No. (%) Section No.

26 Stub Heading Table 1. Maternal and neonatal characteristics AREDV
Control P-value Pre-eclampsia (%) 77.7 35.2 0.405 Oligohydraminios (%) 44.4 29.4 0.011 Diabetes mellitus (%) 5.5 0.358 Fetal distress (%) 95.5 17.6 0.331

27 IV. Data field의 편집 유사한 형태의 데이터를 모아라 (숫자, text, 기호 등)

28 Table 1. Comparison of morphological characteristics Characteristic
Isolate A Pacilomyces inflatus Phialide x µm 1-3 phialides Mostly single 5-15 x µm Conida Single celled, lemon-shaped or citriform x µm x µm Smooth-walled or finely roughened Characteristic Isolate A Pacilomyces inflatus Phialide No. Mostly single 1-3 phialides Size x µm 5-15 x µm Conida Shape Single celled, lemon-shaped or citriform Smooth-walled or finely roughened x µm x µm

29 Table 1. Patient characteristics
Current smoker Former smoker Non-smoker P-value Patients 53 24 65 Mean age 52±17 yr 61±14 yr 53±15 yr 0.06 Sex Male Smoking intensity 126 mo 33.7 yr <0.001 Use of medication Anti-cholinergics 2 (4%) 1 (4%) 0 (0%) 0.26 Theophyline 15 (28%) 9 (38%) 9 (14%) 0.03 LT 6 (11%) 4 (17%) 14 (22%) 0.36

30 Table 1. Characteristics of male patients
Current smoker Former smoker Non-smoker P-value Patients 53 24 65 Mean age, yr 52±17 61±14 53±15 0.06 Smoking intensity, yr 10.5 33.7 <0.001 Use of medication, n (%) Anti-cholinergics 2 (4) 1 (4) 0 (0) 0.26 Theophyline 15 (28) 9 (38) 9 (14) 0.03 Leukotriene 6 (11) 4 (17) 14 (22) 0.36

31 Data field의 편집 tip Spelled out 단어와 약어는 함께 쓰지 않음
First week, 1st wk, Week 1 (o) First wk (x) 볼드체 사용을 최소화하라 비어 있는 셀은 채워라 (NA, —)

32 No. (%) Characteristic Cases (n=555) Controls (n=2062) OR (95% CI) Sex
Female 363 65.4 1378 66.8 Male 192 34.6 684 33.2 Age, y 10-19 68 12.3 235 11.4 20-29 177 31.9 655 31.8 30-39 134 24.1 514 24.9 40-49 107 19.3 405 19.6 50-59 48 8.7 175 8.5 60-69 21 3.8 78 Smoking status Nonsmoker 184 728 35.3 1 [Reference] Smoker 39 7.0 211 10.2 0.72 ( ) Ex-smoker 27 4.9 119 5.8 0.89 ( ) Unknown 305 55.0 1004 48.7 1.21 ( ) Body mass index <24 207 37.3 747 36.2 24-28 112 20.2 399 19.4 1.01 ( ) >28 69 12.4 318 15.4 0.85 ( ) 167 30.1 598 29.0 1.03 ( ) Blank cell이 허용되는 예가 있음, 테이블의 전체 섹션이 data를 가지지 않을 때(table 예)

33 Data field의 정렬 셀 상단 정렬 긴 text의 데이터 열은 좌측 정렬 (두 줄 이상의 data는 첫 줄 내어쓰기)
Decimal point, en dash, hyphen (range), plus/minus sign 정렬을 위해 space, tab 사용하지 않음

34 Footnote 약어 설명, 기호 설명 내용이 많을 경우 2단 구성 사용할 수도 Phrase 형태의 설명도 마침표로 끝맺음

35 Footnote 예시 See the “Statistical Analysis” section for a description of this procedure. a Because of rounding, percentage may not total 100. c Classified using International Classification of Health Problems in Primary Care.45 a Data from the US Census Bureau.5 a Adapted with permission from the American Medical Association.41

36 참고문헌 인용 Table 혹은 Figure에서만 인용한 참고문헌이면, 본문에서 Table, Figure를 처음 인용한 위치에 참고문헌 번호를 기재하고 번호 정렬하여야 함 427 patients5,b (참고문헌번호, footnote기호)

37 소프트웨어의 사용 워드 프로세서의 Table 사용 데이터는 각각의 셀을 가짐 Space나 Tab 사용해 표를 작성하지 않음
세로선, 데이터필드 안 가로선 삭제 백분율은 같은 셀에 표기 34 6% 34 (6%)

38 Double-checking Copy and Paste 수학적 오류가 없는지 점검 오류 가능성은 저자에게 재확인
오류로 오인할 수 있는 데이터, footnote에 설명

39 Characteristic No. (%) (n=397) Age (yr) ≥63 217 (54.7) 63< 180 (45.3) Primary site Colon 218 (44.9) Rectum 179 (45.1) Histological differentiation Well 53 (20.9) Moderate 300 (75.6) Poor or signet ring 14 (3.5)

40 P-value 일관성 있게 반올림하라 0.001 이하는 P < 0.001로 표기
P =  P < 0.001 P < 0.05, NS  정확한 값 제시 OR = 2.45, 95% CI, 1.32 to 4.78 (not to 4.784)

41 Graph

42 Graph의 종류 Line Graph Bar Graph Stacked Bar Graph Pie Chart
Survival Plot Scatter Plot Histogram, Frequency Polygon

43 Line Graph Tick mark Data point Plotting symbol Key X-axis title
Y-axis title (unit) Key X-axis title Figure 3. Line graph sample.

44 Linear scale Log scale

45 Bar Graph A B C D Figure 4. Bar graph sample.

46 Pie Graph Figure 5. Pie graph sample. Acute cellular rejection
Recurred disease Biliary complication Others Figure 5. Pie graph sample.

47 적절한 Graph의 선택 Continuous data Quantitative data

48 적절한 Graph의 선택 Categorical data Qualitative data (e.g., men or women)
With order (e.g., first group, second group) Without order (e.g, red, yellow) Interval (e.g., years, years)

49 Vertical/Horizontal Bar Graph

50 Stacked Bar Graph 전체적인 결과(total)를 비교하는 데에는 용이
유형별 결과, 정확한 값을 원하는 독자에게는 부적절 1 2 3 4 Rate (%) 1 No. 2 3 4

51 Graph 제목 명확하고 간결한 제목 Figure의 형태를 밝히는 용어로 시작하는 제목은 가급적 피함
Diagram, Photograph, Line drawing Photograph showing that prominent physical signs of familial hypercholesterolemia  Prominent physical signs of familial hypercholesterolemia

52 축의 선택 Y축: Ordinate, 종속변수 X축: Abscissa, 독립변수

53 Height (cm) Age (yr) Age (yr) Height (cm)

54 축의 설정 표시할 범위보다 축을 조금 크게 설정 양 축의 범위가 0을 포함, 0은 교차점에 위치
큰 범위를 다룰 때, 이중사선(//)을 사용하여 범위를 생략할 수 있음 55000 65000 75000 85000 10000

55 축의 제목 Y축 제목: Stacked vertical 표기 피함 X축 제목: 사선 방향 표기 피함 (X) (X) Group A
Group B Group C Group D N u m b e r s (X) <1 yr 2-5 yr 6-10 yr >10 yr (X)

56 음영의 사용 음영도 차이가 30% 이상 되도록 함 흰색 검은색 Control은 가장 밝은 색
용량의 증가에 따라 점차 어두운 색 사용함 A B C D

57 기호의 사용 Open symbol: Control Solid symbol: 실험군 ○●  □■ A B C D

58 패턴의 사용 Bar Graph 빗금, 격자, 검은색, 흰색 Line Graph
점선: Control, 점선의 길이 증가: 용량 증가 A B C D

59 Data Label과 표준편차 Bar Data label: 라벨의 개수, 저자의 의도, 대상 독자에 따라 사용 결정
Number or Rate (%) A B C D 1 2 3 4

60 Data Label과 표준편차 Bar Line과 같은 음영으로 label 표기 30 mg 20 mg 10 mg Control

61 Survival Plot Scatter Plot Histogram, Frequency Polygon

62 관계 비교 구성 분포 Bar Graph Scatter Plot Line Graph Pie Graph Histogram
Stacked Bar Graph

63 Flow Chart Decision Tree Algorithm Pedigree Maps, Illustration Photograph & Clinical Imaging

64 Figure 편집 Tip 투고규정에 맞게 작성되었는지 점검 간결, 정확, 통일성, 가독성 불필요한 디자인 생략
가로 배경선, 과도한 tick mark 3D 디자인 피함

65 윤리적 고려사항 Bias 피하기 위해 관련한 모든 내용 포함 사생활 보호 Permission
연구결과를 과장하기 위한 행위 제재

66 References AMA Manual of Style. 10th ed. Visual Presentation of Data. New York: Oxford University Press, 2007. Scientific Style and Format: The CSE Manual for Authors, Editors, and Publisher. 7th ed. Reston: Council of Science Editors, 2006. Hamilton CW. Tables and Graphs. Rockville: American Medical Writers Association, 2012.