Ｃ NSCA JAPAN

Volume 20, Number 9, pages 14-18

特集feature

論文の書き方 2

図表の作り方
星川佳広 CSCS, NSCAジャパン編集委員, 東海学園大学准教授
本稿は、「論文の書き方 1：投稿論文を書こう」（ 2013 年 10 月号）の続編です。本文中のWEB例とは、NSCAジャパンウェ
ブサイトに掲載中の「投稿論文（事例報告）の書き方」のことです。WEB例を参照しながら読み進めてください。
【投稿論文（事例報告）の書き方】WEB例NSCAジャパンウェブサイトTOP → [指導者の育成］ → ［事例報告・研究論文］、「投稿要領」
部分

これから論文作成の重要ポイントで今回は図表の作り方です。先月、「手ず明記します。グラフの軸ラベルにもある「手持ちの材料」（データや資料）の持ちの材料」を整理する際には、あな単位が必要です。省略語を使ったなら整理の仕方について、すなわち図表のたの主張をデータ自らが語るようにばその意味するところを図表の下部に作り方と統計処理について紹介してい（あなたが多くを説明しなくても）、う明示しましょう。

きます。

まく整理することが大事だと書きまし

図と表には、それぞれに一連の番号紹介する内容は基本的な事項のみでた。このとき図表が重要な役割を果たを振り（図 1 、表 1 など）、タイトル（キャす。実際に論文を作成する際にはここすことは、おわかりになるかと思いまプションともいう）を付けます。WEB

で紹介する内容だけでは不十分です。

す。図表は、その論文が何をやったか例にあるように、図表番号とタイトル

世にはたくさんの統計や論文の書き方を端的かつ視覚的に表します。読者は、は、「表」の場合は上に、「図」の場合はに関する本が出ています。ご紹介する“図表から見る”、“図表しか見ない”と下に配置します。

内容はそれらを読む前段階という位置いうことも多いはずです。したがって、図表で平均値を示す場合は、WEBづけにします。何も知らないままそれ図表の作り込みは論文作成の中でも最例のように、「±」やカッコ、エラーバー

らの本にあたるよりは、少しは見通し重要なステップだといって良いと思いなどを使って標準偏差（次号参照）も示が立つ――統計の本は買ってみたけれます。

します。統計的な有意差（次々号参照）がある箇所に＊ 印などをつけると、図ども難しすぎてやめてしまった、ということにならないような予備知識を紹介したいと思います。

1．基本事項

表の中でどこに着目すべきかがわかりまず第一に、図表は、図表を見るだやすくなります。ただし、事例報告でけで（本文を読まなくても）中身がわか被検者数が少ないときなど（ 8 人程度表計算ソフト『Microsoft Excel 』をイるように作ることが大原則です。した以下）は、平均値ではなくてすべてのメージしながら進めます。

がって、図表の中には数値の単位を必データを示してもよいでしょう。

説明は、みなさんが使うことの多い®

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November 2013

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Number 9図 表 はExcel®やPowerPoint®で 作 成れません。フォントの大きさや、マーしますが、それができたらコピーし、カーの種類や大きさ、ケイ線の太さ、論文の本文内でその図表が最初に記述

背景の色等で図表のイメージは大きくされるパラグラフ近辺に貼り付けま変わります。デフォルト設定そのまます。そして、本文の記述がどの図表にの図表と、細部まで気配りされた図表対応するかわかるように、本文中ではとを比べれば、訴える力は違うはずで「表 1 は本報告の被検者の身長と体重す。

2.2

グラフ

代表的な 3 つのグラフ（棒、折れ線、散布図）を紹介します。
●棒グラフ
棒グラフの主たる目的は「比較」です。したがって、何かしらのデータにである」
とか、「被検者の身長、体重は、以下に、表とグラフについて、そのついて、2 つ以上の項目間の比較をし178.3 ± 5.6 cm、68.2 ± 4.1 ㎏であった

目的や選択の目安、作り方などについたいときには棒グラフが適していま（表 1 ）」のように、書き込みます。図て簡単に説明します。

す。レギュラーとサブの比較、Aチー
ムとBチームの比較、男と女の比較な表が多い場合は、作成した論文の最後（つまり「参考文献」の後）に、図と表を2.1

表（テーブル）どです。縦棒グラフの場合は、グラフの横軸に項目を配置して縦軸でデータ別々に番号順でまとめても良いです。

本 誌 で 表 が 掲 載 さ れ る と き は、本紙に投稿する場合は、図表を本文中WEB例のように編集担当者によってに含めても、最後にまとめてもどちら表の見栄えが編集されるので、投稿段最も単純な棒グラフは、2 つ以上のでも構いません。

階では、以下で述べるグラフほどには項目間で 1 つのデータセットを比較こだわって作成する必要はありませするものです。このデータセットをん。ただし、査読者がスムーズに理解Excelでは“系列”といいます。図 1 は、Excelには便利なグラフやテーブルできるだけの配慮は必要です。項目に学年という項目間（ 中 1 ～ 中 3 ）で、（表）作成ツールがあるので、手書きをは必ず単位を含めます。省略語を使っ50 m走タイムのデータを比較した棒するよりははるかに簡単に図表を作成たならばその説明を表の下部に明記しグラフの例です。中 3 の棒グラフに対できます。しかし、私の経験からは、ます。

して“＊”などをつけることで、中 3 は2．Excelを使った表、グラフ作成の量的な比較を見せます。

Excelのデフォルト（自動）設定をその表にはとても多くの情報を含めるこ

中 1 、中 2 と比較して、統計的に有意ままでグラフや表を完成とすべきではとができます。それが長所でもあり短に 50 m走タイムが短いことを示すこないと思います。

所にもなり え ま す。WEB例 の 表 1 でとができます。グラフ内に*などの印

その理由は、第一に、Excelのデフォは、FW、DF、GKお よ び 合 計 の 4 列を付けた場合はグラフ下に“* p < 0.05 ”

ルト設定だと、余計なタイトルが挿入に対して 9 行、すなわち、4 × 9 ＝ 36 ものようにして、印の説明を加えます。

されたり、文字が斜めに配置されたり、の平均値データが含まれているわけで

図 1 は、 系 列 デ ー タ が 1 セ ッ ト のグラデーションがかかっていたりするす。表を使うと、たくさんのデータを

最 も 単 純 な 棒 グ ラ フ の 例 で し た が、など、かえってわかりにくい場合がた示すことができる一方、どこに着目す

Excelのグラフ作成ツールでは、項目くさんあるからです。口頭のプレゼンべきかはわかりにくくなります。

に対して複数セットの系列データを含テーションでは、図表はカラフルに見「手持ちの材料」の整理という観点でむ棒グラフも簡単に作成できます。例

せたほうが良いこともありますが、論は、量的な違いや時間的な変化を視覚として、表 1 に、項目 2（男、女）、系

文では、図表も最終的には白黒で掲載的に訴えたい場合は以下に述べるグラ列 2（右、左）の棒グラフを作成するたされます。プレゼンテーションと論文フのほうが適しています。一方で、結めのワークシートを示しました。B 3：では、図表は区別して作成すべきです。

果を解釈する際に必要となる多くの情C 4 の領域に平均値、D 3：E 4 の領域

論文での図表は、余計な装飾を取り除報、例えばWEB例のように、被検者に標準偏差が入力されています。

き、必要十分な情報をシンプルに描くの年齢や形態的特徴（身長、体重、体Excelにおいて、表 1 のA 2：C 4 の領ことが肝要だと思います。

脂肪率など）、トレーニング歴、トレー域を選択→挿入（棒グラフ）をすると、ニングのスケジュール、内容などは、デフォルト設定では、ワークシートの表で示すことが適しています。

横方向のデータ（表 1 の男、女）が棒グ

また、デフォルト設定は、あなたが図表を通して読者に「何を見せたいか」「何を強調したいのか」までは考えてく

ラフの横軸に項目として記載され、縦Ｃ National Strength and Conditioning Association Japan15

方向のデータセット（表 1 の右、左）が自体に含まれた情報はよく吟味すればがグラフをみたときに持つ印象を想像系列として利用されます。系列名（右、同じはずです。しかし、図 2 、図 3 はして見てください。

左）は凡例に示されます。

同じ主張を語っているでしょうか？

したがって、表 1 の領域A 2：C 4 をあるいは何が違うでしょうか？

もし、あなたが「握力は、男子では左右差が小さく、女子は左が弱い」こ

読者元に図 2 の原型が現れます。この原型に標準偏差のエラーバーを加えるに

7.8は、グラフの棒（例えば右）を選択した

7.7

上で、メニュー→グラフツール→レイ
50m 走タイム（秒）アウト→誤差範囲→誤差範囲の書式設定→ユーザー設定によってD 3：E 3を指定します。また、凡例の位置、軸目盛、色づかいなどを見やすいように適宜修正します。その結果、図 2 のようなグラフを完成させることができます。

7.6
7.5

＊7.4
7.3
7.2
7.1

ち な み に 図 3 は、 図 2 に 対 し て、7.0

Excelグラフ作成ツールにあるデータ中1の「行列の切り替え」機能を使って項目＊ <0.05と系列を入れ替えたものです。図 2 と

図1

図 3 は、元データが同じなのでグラフ
表1
A

中3中2棒グラフの例（項目 3 、系列 1 ）棒グラフ作成（項目 2 、系列 2 ）のワークシート例
BC

DEF

1平均値

標準偏差2

男女

男

女

3右4534244左432935505045454040

握力（kg）

握力（kg）

53535303025252020

男女右

図216左Volume 20左男表 1 のデータを元にしたグラフ例 1November 2013

右Number 9女

図 3 表 1 のデータを元にしたグラフ例 2（図 2 の行・列を切りかえたもの）

とをいいたい場合は図 2 を、「握力は、16右よりも左で男女差が大きい」ことを14

しょう。繰り返しますが、このような選択は、Excelのデフォルト設定に任せるのでなく著者が行なうべきものです。

体脂肪率（%）

いいたい場合は、図 3 の選択が適切で●折れ線グラフ

選手 B

1210
選手 A

86

折れ線グラフの主たる目的は、時間的な「変化」を見せることです※。横軸4に年齢や月日などを配置し、縦軸に体1月2月

重、体脂肪率などのデータを配置し3月

図44月

5月

6月7月

8月

折れ線グラフの例ます（図 4 ）。折れ線グラフの縦軸のスケールは、「変化」を見せる目的から重表2要な役割を果たします。縦軸のスケールの取り方（最小値と最大値の設定）に折れ線グラフ作成のワークシート例

ABC1被検者

PrePost2A3537.5ニックといえるでしょう。また、折れ3B4040

線グラフでの凡例は、図 4 のように図4C25265D30286E2530

よって、「変化」は大きくも見せられるし、ほとんどないようにも見せられます。この点は折れ線グラフ作成のテク中に入れてしまったほうがわかりやすい場合もあります。
※時間的な変化を示す場合でも「折れ線グラフ」ではなく「棒グラフ」が使われる場合もあります。例えば、年度ごとの会社の売り上げの変化などは、棒グラフのほうが一般的です。WEB例図 2 では、練習時間の変化を棒グラフで示しています。売り上げや練習時間のように数値が積み上げられて達成されるものは、積み上げていくイメージが棒グラフに適しており、時間的な変化を棒グラフで示しても問題ありません。

D7ラフ）をすると、デフォルト設定ではグ前後の変化を示したい場合などは便

被 検 者A ～ Eを 横 軸（ 項 目 ）に、Pre、利だと思います。

Postを凡例（系列）に配置した 2 本の折れ線グラフが出現します（図 5 ）。

●散布図

正直、このグラフのままでは何をい散布図は、2 つの変数の関係性（回帰いたいか非常にわかりにくいと思いまや相関）を示したいときに使います。

す。このときデータの選択において、身長と体重の関係、あるテストとある

表 2 に、NSCA会員ならばなじみ深データの「行列の切り替え」機能を使うテストの関係などです（図 7 ）。

い何かしらのトレーニングを行なったと図 6 のグラフに変換することができ2 つの変数間の関係性が統計的に有前（Pre）と後（Post）での 1 RMの変化にます。図 6 の形式のグラフにすると、意である場合、図 7 のように回帰直線ついてワークシート例を示しました。

各被検者ごとに、PreからPostの時間と回帰係数、決定係数を含めて示すと被検者はA ～ Eの 5 名とします。

的な変化（増えたのか、減ったのか）を、良いでしょう。回帰直線はX軸とY軸

このワークシートにおいて、A 1：わかりやすく表示できます。事例報告の 2 つの変数が、平均的にはどのようC 6 の領域を選択し、挿入（折れ線グにおいてすべての被検者のトレーニンな関係にあるのかを示しています。しＣ National Strength and Conditioning Association Japan

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4540403535

1RM（kg）

1RM（kg）

45Pre
Post

30ABC30D
E25252020A

図5BCDEPre

表 2 のデータを元にデフォルト設定で作成されるグラフ例

たがって、グラフ内に回帰直線を含める

Post

図 6 トレーニング前後の比較を折れ線グラフで示す例（図 5の元データ対して行列切り替えしたもの）

35

ことで、例えば図 7 で回帰直線近くにプロットされた被検者は、テストAとテス

30

回帰直線から離れてプロットされた被検者は、テストAがより得意（あるいは不得意）ということを、示すことができます。
また、回帰直線には「予測」という重要な役割もあります。例えば図 7 の回帰式からは、テストAのスコアが 10 点向上しテスト B のスコア（点）トBの関係性が平均的であるのに対して、たならば、テストBのスコアは 8.9 点向上するであろうという予測が成り立ちま25

y = 0.89 x + 5.59
R2 = 0.56

2015105す。
0Excelでは、グラフ内のデータを選択した上で、右クリック→近似曲線の追加

05→線形近似曲線により、簡単に回帰直線

10152025

テスト A のスコア（点）を挿入することができます。また近似曲
図7線のオプションにおいて、「グラフに数式を表示する」、「グラフにR 2 乗値を表示する」にチェックを入れれば、回帰係数（y=ax+b）、決定係数（R2）をグラフ内に表示することができます。回帰係数、決定係数の意味は、連載の後半で説明します。◆

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Number 9

散布図（テストAとBの関係性）の例

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