提示詞
建立分組長條圖，顯示平平均值、SD 誤差線、樣本數和色盲友善配色。
長條圖產生器
用於科學比較的長條圖產生器
根據真實資料建立準確的長條圖，在不改變數值的前提下調整標籤、配色和誤差顯示。
長條圖資料已準備標籤與圖例可自訂可用於論文的 PNG 輸出
AI 長條圖產生器
上傳資料，並描述你需要的圖表。
寬高比
32 / 2000 字
消耗 5 點數。系統會根據你上傳的資料和提示詞生成適合論文使用的 PNG 圖表。
預覽
長條圖範例預覽
寬高比: 16:9
這些是範例預覽。上傳你的資料後即可生成專屬長條圖。
長條圖範例
參考這些範例來描述長條圖的分組、標籤、統計資訊和論文排版需求。
提示詞
按實驗順序排列類別，並保持縱軸從零開始。
長條圖範例 2
提示詞
建立分組長條圖，顯示平平均值、SD 誤差線、樣本數和色盲友善配色。
長條圖範例 3
提示詞
按實驗順序排列類別，並保持縱軸從零開始。
長條圖範例 4
提示詞
建立分組長條圖，顯示平平均值、SD 誤差線、樣本數和色盲友善配色。
長條圖範例 5
提示詞
按實驗順序排列類別，並保持縱軸從零開始。
長條圖範例 6
如何建立長條圖
1
上傳資料
上傳 CSV、TSV、TXT 或 Excel，或直接貼上表格資料。
2
描述圖表
檢查識別出的欄並確認欄位對映。
3
生成、檢查並下載
選擇一個範例作為起點，再按需要調整指令。
什麼是長條圖？
長條圖用長條長度比較離散類別的數值；分組、堆疊或誤差線可以進一步表達實驗結構和不確定性。
適用場景
- 比較獨立類別的平平均值或總量。
- 展示處理組、基因型、群組或實驗條件差異。
- 呈現數量較少且邊界清晰的類別。
解讀與注意事項
- 在共同的零基線下比較長條長度。
- 根據圖說中註明的 SD、SE 或 CI 解讀誤差線。
- 結合樣本數和統計檢驗判斷差異。
- 截斷基線會誇大差異。
- 未說明誤差類型會造成歧義。
- 類別和顏色過多會降低可讀性。
長條圖常見問題
長條圖需要什麼資料？
至少需要一個類別欄和一個數值欄；如需表達不確定性，可增加 SD、SE 或信賴區間欄。
應該使用 SD、SE 還是信賴區間？
應根據研究問題選擇並明確標註。SD 表示資料離散程度，SE 表示平平均值估計精度，信賴區間表示估計範圍。
生成結果可以用於論文嗎？
可以用於論文圖表草稿和最終排版，但提交前必須核對原始資料、欄位對映、統計方法、單位和圖說。精確 SVG 應作為數值依據，AI 潤色圖只作為可選視覺版本。
