结果部分被审稿人指出“呈现方式不当”，通常不是因为数据有问题，而是因为选错了载体：该用折线图看趋势的地方放了表格，该用表格查精确数值的地方画了柱状图，或者图表与正文互相复述。判断标准并不玄妙，只需要在动手排版前先回答两个问题：这批数据属于什么类型，你希望读者从中得到什么结论。把这两个问题固定成顺序，表格与图的取舍就会从“个人偏好”变成可复核的决策。
先判断数据类型，再判断比较目的
数据类型决定候选范围，比较目的决定最终选择。两者冲突时，以比较目的为准，因为它直接对应读者要完成的认知任务。
常见的四类数据与对应的候选呈现方式：
- 连续变量（身高、浓度、得分、反应时）：表格适合展示均值、标准差、置信区间和检验统计量；箱线图、散点图、误差线图适合展示分布与组间差异。
- 分类变量（性别、处理组、满意度等级）：表格适合展示频数与百分比；条形图、堆叠条形图适合展示构成与比例差异。
- 时间序列或重复测量：折线图几乎总是优先选项，因为趋势和拐点是核心信息；表格只在读者需要逐年、逐周精确查值时使用。
- 定性与文本数据：编码频次、主题分布可用表格；主题之间的关系或流程可用示意图。
比较目的通常归为三类，对应关系如下：
| 比较目的 | 优先考虑 | 判断理由 |
|---|---|---|
| 组间对比，指标少、数值重要 | 正文文字或表格 | 读者需要精确值和检验结果 |
| 组间对比，指标多、组别多 | 表格 | 便于逐项查值和横向比较 |
| 随时间变化的趋势 | 折线图 | 趋势形态比单个数值更重要 |
| 分布形态、离散程度、异常值 | 箱线图或直方图 | 表格难以传达形状 |
| 变量之间的关系 | 散点图 | 关系模式需要视觉判断 |
| 多个统计检验结果汇总 | 表格 | 便于集中报告统计量、自由度和p值 |
何时表格更合适
表格的核心优势是精确和可查。当读者需要知道具体数值、需要自己计算差值、或需要对照多个指标时，表格优于图。
以下情况优先用表格：样本基线特征；多组在多指标上的均值与标准差；相关系数矩阵；回归系数与标准误；多个假设检验的结果汇总；需要在不同亚组之间逐项比较的频数分布。
但表格不是数据仓库。把所有原始测量值堆进表格，会让读者失去阅读焦点。表格应报告经过整理、与论证直接相关的汇总值。
何时图更合适
图的核心优势是让模式可见。趋势、拐点、分布形状、离群点、组间差距随时间扩大或缩小，这些信息用文字和表格描述都费劲，用图则一目了然。
以下情况优先用图：干预效果随时间的变化；两组分布的重叠程度；剂量与反应的非线性关系；类别构成的组间差异；样本筛选流程。
一个常被忽略的规则是：图的类型要匹配数据关系。条形图纵轴一般从零开始，否则会放大差异；折线图用于连续变化，不适合无序分类变量；饼图在类别超过四五个时可读性迅速下降，此时堆叠条形图更合适。误差线必须注明是标准差、标准误还是置信区间，图注中要给出样本量。
错误选择与修改示例
下面用三段常见写法说明问题。
示例一：趋势数据被塞进表格，正文又复述全部数值。
表3显示了A组和B组在四个时间点的得分。A组得分分别为12.3、15.6、18.9、22.1，B组分别为12.1、13.4、14.8、16.2。A组在第2、第3、第4个时间点高于B组（p<0.05）。
问题有两层：趋势本是这组数据的核心，表格迫使读者自己在四对数字中计算差值；正文又把表内数值全部重复一遍，浪费篇幅。修改方向是改用折线图，正文只报告模式与统计结论：
随着干预推进，A组得分持续上升，B组上升幅度较小，两组差距逐渐扩大；从第2个时间点起，组间差异具有统计学意义（图2）。各时间点的完整数值见表3。
这样图承担趋势，表承担查值，正文承担结论，三者不重复。
示例二：只有一个简单检验结果，却做了柱状图。
图1展示了实验组与对照组的均值比较。实验组均值为42.6，对照组为38.1，t检验结果p=0.03。
如果只有两组、一个指标、一次t检验，正文一句话即可说清，再加一张图反而增加读者负担。可改为：
实验组的均值高于对照组（42.6 vs 38.1），差异具有统计学意义，t(58)=2.24，p=0.03。
只有当读者需要看分布、需要比较多个指标，或数据点本身有展示价值时，才值得为此配图。
示例三：类别构成用长表格列出百分比。
表5显示，选择“非常满意”的占32%，“满意”占28%，“一般”占21%，“不满意”占12%，“非常不满意”占7%。
如果目的只是让读者看出分布偏向满意一端，堆叠条形图更直观；如果目的是与另一组逐项比较精确比例，表格更合适。判断依据是：读者要形状还是数值。两者都需要时，可以保留表格，正文只写“满意度集中在满意及以上类别（表5）”，不必逐个复述百分比。
表格与图都可用时，如何决断
遇到“两可”的情况，按以下顺序自问：
- 读者需要记住一个具体数值，还是看出一个模式？需要数值选表，需要模式选图。
- 数据点或类别是否多到表格难以扫读？超过约三组乘五个指标时，图通常更省力。
- 误差信息是否关键？组间差异的置信区间或分布重叠，图比表更直观。
- 目标期刊是否限制图表数量或规定特定格式？投稿前必须查阅该期刊最新《作者指南》，因为数量上限、分辨率、文件格式和编号规则各刊不同，且会更新；本文对通用写作原则的讨论检索于公开写作指导资料（检索日期：2025年6月），具体投稿要求应以期刊官网最新文件为准。
投稿前的检查清单
- 每个图表能否独立读懂：标题是否说明内容和分组，坐标轴是否有单位，图例、误差线含义和样本量是否齐全。
- 正文是否只引用、不重复：可重复主要发现，但不要把表中每个数值再写一遍。
- 同一批数据是否被表格和图重复呈现：除非有明确理由，否则只保留一种。
- 组名、缩略语、单位是否在正文、表格、图注中完全一致。
- 表格是否只保留与论证相关的汇总值，而不是原始数据倾倒。
- 图是否使用了匹配数据关系的类型，条形图是否检查了零基线问题。
- 是否遵守目标期刊对图表数量、格式和分辨率的要求。
把“数据类型—比较目的—读者任务”这条链条固定下来，结果部分的呈现方式就不再依赖直觉。修改时先写一句你想让读者得到的结论，再问这句话需要精确数值还是模式判断，表格与图的取舍自然清晰。
