text: 実証的な研究分野における統計図表の活用  自然科学、社会科学、人文科学を問わず、統計を根拠とした実証性が求められる研究分野では、データの整理・分析の一環として、統計図表を作成する局面が多数ある。具体的には、 実験ノート上などの一次的な記録物や計算紙などの上でのデータの簡易的な分析 実験・調査後に行う本格的なデータの分析 論文・講演のスライド等の公表用の資料 など様々な状況がありえる。そして、いずれの分野においても、 「何を分析するのか」「何を主張するのか」「何を検定するのか」といった目的意識 研究目的に照らして適切に取得・処理された統計データそのもの といった場面が挙げられる。変量同士の相関を議論することが主となる場合には、実際に用いられるグラフのほとんどが散布図である。そのほか等高線図や2次元分布図等の広い意味でのカラーグラフ（2D・3D）、棒グラフである。棒グラフはヒストグラムの提示に用いられるのがほとんどである。3Dグラフは、正しく使えば値の3次元的な分布を正確かつ直感的に伝えることができるため、特に最近では、権威ある査読つき論文においてもよく使われている。箇条書きにすると、以下がよく使われる。二次元分布図（2D mapping,カラーマッピング）・等高線図およびそのラインプロファイル（断面プロファイル）散布図・エラーバー付き散布図およびその回帰曲線 ヒストグラム 統計処理に際し、本来的に「データは連続的な量として取得されているはず」という暗黙の前提があり、物理学・化学・工学・経済学・心理学問わず「変量同士の相関」を見るのが主な目的であるため、理想的には関数グラフのようなものを得たいという考えが暗にある。そのため圧倒的大多数において散布図を用いて 2種類（あるいは3種類）のデータの相関を散布図にまとめる そのデータに最もフィットし、現象論的にもっともらしい回帰曲線を描く（アレニウスプロットなど）という処理が行われる。作成される散布図は、少数のデータから全体像を推測する場合には、「実際のデータの測定値」をそのまま散布図上に書き込むことが多い。データのラベルが離散的で、かつデータの量が充分多数で、そのデータの分布が正規分布に従っている場合には、ラベルごとの平均値のみをプロットし、それに適切なエラーバーをつける方法で作成されることが多い。コンピュータ技術の進展により、統計グラフと画像（写真）