学术论文统计表

西安工业大学个人学术论文统计表
单位： 岗位类别：教师（ ） 管理及教学辅助人员（ ） 填表日期：
说明： 1、论文出处指刊载论文的期刊、论文集、报纸等的名称；
2、出处类型指中国期刊、论文集、国外期刊和其它；
3、除《西安工业大学学报》外，中文核心期刊的界定以北大的《中文核心期刊要目总览》（2008年版）为准；
4、其它核心期刊的界定以陕西省教育厅职称改革办公室的《2009版五大机构核心期刊速查手册》为准；
5、收录类别指论文被SCI、SSCI、EI、ISTP、《新华文摘》或《人大报刊复印资料》收录；
6、期刊版本指期刊的中文和英文版；
7、论文属于中文核心期刊或其它核心期刊的，在此栏打√,论文同时属于中文核心期刊或其它核心期刊的，只在中文核心期刊栏打√；
8、发表时间格式：xxxx年xx月；
9、西安工业大学非第一作者单位在备注中标明。

学术论文的常用表格原创2017-05-29 张杰EasyCharts前言这几天抽空撰写的《学术论文图表绘制指南》，关于一些细节问题再QQ群里询问大家，几位非常热心的朋友积极帮忙，真的非常感谢。

研究生刘红宾、刘金坤、肖上霖、何华伟等，他们都是全国各个高校的硕博士研究生。

非常感谢他们的热心解答我的问题以及传送我所没有学习过的新资料。

真的很感谢。

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张杰科技研究资料经过整理和计算各种必要的统计指标后，所得的结果除了使用适当的文字表达外，常常还需用统计表（table）进行表达分析。

表格所展示的数据比图更加精确，但通常不能显示数据之间存在的趋势。

同时，表所展示的事实比正文更加简洁，并且能够对它们进行直观的比较。

在制作统计表时，除了要求内容简明，重点突出，能正确表达统计结果，便于分析比较外，在标题（Caption）、标目（Heading）、分割线（Lines）、表格主体的数字（Data）、脚注（Footnotes）及其位置（Placement）和正文引述（Describe）也有一定的要求，以下对这几方面进行说明，希望对大家有所帮助。

（资料参考：/index.php?page=sci_writing_5）案例实战：以Table 3为例使用Excel和Word讲解表格的基本绘制，其主要的步骤是创建表格和输入数据，然后修改单元格的格式，最后调整线条的格式。

第一步：先在Excel表中整理实验数据（平时的实验数据也是使用Excel记录）。

然后复制到word中，再添加标题和脚注，选择字体类型为五号的“Times New Roman”，如Table 3.0所示。

也可以直接在word中通过选择“插入”-“表格”-“插入表格(I)”，在设定表格的“列数（C）”和“行数(R)”，就可以生产表格，再输入数据和设定格式，同样可以得到Table 3.0。

如何撰写学术论文中的图表和图像解读部分学术论文是科研工作的重要成果之一，而图表和图像作为论文中必不可少的元素，扮演着重要的角色。

恰当地解读图表和图像对于论文的质量和可读性至关重要。

本文将探讨如何撰写学术论文中的图表和图像解读部分，以帮助读者更好地理解和运用这些信息。

首先，图表和图像解读部分应该清晰明了，简洁有力。

不要过多地描述图表和图像的细节，而是要聚焦于解读其主要结果和趋势。

可以通过使用简明扼要的语言和关键词来概括图表和图像的主要特点，例如：“图表1显示了X变量与Y变量之间的正相关关系”，或者“图像2展示了不同时间点的实验结果，表明随着时间的推移，实验组的效果逐渐提高”。

其次，对于每个图表和图像，应该提供必要的背景信息和上下文解释。

读者需要了解图表和图像所代表的数据来源、实验设计和分析方法等。

这些信息有助于读者更好地理解图表和图像的意义和可靠性。

例如，可以简要介绍数据采集的方法、样本的选择标准以及数据分析的统计方法等。

此外，在解读图表和图像时，应该注重对比和比较不同组别或不同条件之间的差异。

可以使用适当的统计方法来验证这些差异的显著性。

同时，也要注意避免过度解读和夸大结果。

应该客观地描述图表和图像所呈现的结果，并谨慎地提出合理的解释和推断。

如果有必要，可以引用相关的研究结果或理论依据来支持自己的解读。

此外，图表和图像解读部分还可以通过图例、标注和注释等方式增加可读性和理解度。

图例可以帮助读者快速理解图表和图像中不同元素的含义和对应关系。

标注和注释可以进一步解释图表和图像中的细节和特点。

这些辅助信息可以使读者更加直观地理解和解读图表和图像。

最后，图表和图像解读部分应该与论文的其他部分相互补充和协调。

应该在图表和图像解读部分中引用相关的文献和结果，以支持自己的解释和推断。

同时，也要在论文的其他部分中对图表和图像的主要结果进行适当的引用和解读。

这样可以使论文的结构更加完整和一致。

综上所述，撰写学术论文中的图表和图像解读部分需要注意清晰明了、简洁有力，提供必要的背景信息和上下文解释，注重对比和比较不同组别或不同条件之间的差异，避免过度解读和夸大结果，增加可读性和理解度，与论文的其他部分相互补充和协调。

统计学论文(数据分析)统计学论文(数据分析)引言概述:统计学论文是一种重要的学术研究形式，它通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势。

数据分析是统计学论文的核心内容，它可以帮助我们了解数据的特征、关系和趋势，从而为决策提供科学依据。

本文将从数据收集、数据清洗、数据分析方法、结果解释和结论总结五个方面，详细介绍统计学论文中的数据分析过程。

一、数据收集:1.1 选择合适的数据源：在进行数据分析之前，首先需要确定数据的来源。

可以从公共数据库、调查问卷、实验记录等多种渠道获取数据。

1.2 确定数据采集方法：根据研究目的和数据特点，选择合适的数据采集方法。

可以采用观察、实验、调查等方法收集数据。

1.3 确保数据的可靠性和有效性：在数据收集过程中，应注意确保数据的可靠性和有效性。

可以通过多次观察、重复实验、合理设计问卷等方式提高数据的质量。

二、数据清洗:2.1 数据筛选和去除异常值：在数据分析之前，需要对数据进行清洗，筛选出符合研究目的的数据，并去除异常值，以保证数据的准确性和可靠性。

2.2 数据缺失值处理：在数据收集过程中，可能会出现数据缺失的情况。

对于缺失值，可以采用插补方法或者删除缺失数据的方式进行处理。

2.3 数据标准化和转换：为了方便数据的比较和分析，可以对数据进行标准化和转换。

常见的方法包括z-score标准化、对数转换等。

三、数据分析方法:3.1 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行整体描述和总结的方法。

可以通过计算平均值、标准差、频数等指标，来了解数据的分布和变异情况。

3.2 探索性数据分析：探索性数据分析是通过可视化和图表分析等方法，发现数据中的模式和关系。

可以使用散点图、箱线图、直方图等图表来展示数据的特征。

3.3 推断性统计分析：推断性统计分析是通过对样本数据进行推断，来推断总体的特征和关系。

可以使用假设检验、方差分析、回归分析等方法进行推断。

四、结果解释:4.1 解释分析结果：在数据分析完成后，需要对分析结果进行解释。

山西大学自然科学学术论文分级认定标准(2006年修订)山大科字[2006]5号第一条为统一和明确学术论文的认定标准，特制定本标准。

第二条论文分级标准特级在SCI核心期刊上发表的，本学科影响因子属A区的学术论文。

特级中再细分为特一级和特二级两个等级。

一A级在SCI核心期刊上发表的，本学科影响因子属B区的学术论文。

一B级在SCI外围期刊上发表的学术论文。

在《CSCD》核心库收录的一级学科主学报（名单附后）上发表的学术论文。

一C级在《CSCD》核心库收录的二级学科主学报（名单附后）上发表的学术论文。

二A级在非SCI的国外学术期刊上发表的学术论文；在正式出版的国际会议论文集上发表的学术论文；除一二级学科主学报以外的、属于《中国科技论文统计源期刊》期刊上发表的学术论文。

二B级在上述类别以外的国内正式学术期刊上发表的学术论文。

第三条SCI核心期刊影响因子分区标准：SCI核心期刊按影响因子分为A、B两区。

A区中又分特一级区和特二级区。

影响因子大于等于下列数值的为A区中的特一级区，小于下列数值且大于等于B区数值的为特二级区。

影响因子小于下列数值的为B区第四条标准修订的参考依据1、中华人民共和国关于学科分类与代码的国家标准；2、中国科学院文献情报中心编制的《中国科学计量指标：论文与引文统计》（2002年卷）SCI高影响因子来源期刊表；3、中国科学院文献情报中心编制的《中国科学计量指标：论文与引文统计》（2005年卷）中国科学引文数据库（CSCD）核心库来源期刊表；4、中国科技信息研究所编制的《中国科技论文统计源期刊》。

第五条几点说明1、若某种刊物同时属于上述六个级别中的二个以上者，以其中级别高的对待。

2、在没有全国统一刊号的报刊杂志上发表的论文以及收录在非正式出版社出版的论文集上的论文不计入学术论文范围。

3、在增刊或专刊上发表的论文比正刊降低一个级别。

第六条本办法解释权在学校，由科技处负责解释。

第七条本办法自下达之日起执行。

论文应包括标题、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码、正文、参考文献、作者简介等，基本要求如下：1．标题：应尽可能简练，准确表述论文内容即可，一般不超过20个字。

2．作者姓名、单位：格式为“作者姓名（单位全称，所在省/城市邮政编码）”；作者单位不一致的在作者姓名右上角注出序列（1.第一作者单位全称，所在省/城市邮编；2.第二作者单位全称，所在省/城市邮编）。

3．摘要：根据论点、技术要点、实施过程和结论，概述200字以内的摘要，并用第三人称写法（不以“本文”“作者”等为主语，可用“文章”）。

4．关键词：选取3～8个，中间用分号相隔。

5．内文标题：标题最好不要超过4个层次，一般用阿拉伯数字分级（如1，1.1，1.2……，1.1.1，1.1.2……，2.1.1，2.1.2……），例如3.3.3表示文章第3章第3条中的第3个小标题。

6．数字用法：凡是公历世纪、年代、年、月、日、时刻、各种记数、计量均用阿拉伯数字；夏历和清代以前的历史纪年用汉字，并以圆括号加注公元纪年；邻近的两个数字并列连用以表示的概数，采用汉字。

7．计量单位：一律采用《中华人民共和国法定计量单位》，例如1秒应写为1s，2分钟应写为2min，3小时应写为3h，6天应写为6d，7年应写为7a，1公里应写为1km，1米应写为1m等。

固定词汇在文中应统一表述。

8．公式：所用公式必须准确无误，除函数或固定词组和数字外，所有变量符号一律使用斜体。

9．图表：使用图表应在内文中明确表述图和表的位置（如图1所示，见表1等），图下应注明图号和图名，表上应注明表号和表名，图表像必须清晰美观。

每篇论文不超过6个图和表。

表格制作应符合统计学制表原则，一般采用卡线表、三线表。

10．注释：用于对文内某一特定内容的解释或说明，使用序号①②③……按出现先后顺序标注。

11．参考文献：参考文献应是公开出版物，按在论文中出现的先后用阿拉伯数字连续排序；参考文献中外国人名书写时一律姓前、名后，姓用全称；参考文献中作者为3人或少于3人应全部列出，3人以上只列出前3人，后加“等”或“et al”。

中文科技核心期刊高被引频次论文的统计分析李亚君【摘要】以清华同方中国学术文献网络出版总库为文献源,研究了自然科学和工业技术第一中文核心期刊的高被引频次论文.39种核心期刊中33种发表了高被引频次论文,发表时间主要在世纪之交,发文篇数占发文总篇数的1.1‰.每种被引期刊都有一篇最高被引频次论文,11种核心期刊的最高被引频次论文的被引频次≥300次,其中<自动化学报>1427次.分析了高被引频次论文和最高被引频次论文的被引特征与学科前沿发展的相关性.高品格的学术论文、期刊编审者和名刊的融合是产出高被引频次论文的基础条件.【期刊名称】《河北联合大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2010(010)004【总页数】3页(P93-95)【关键词】科技核心期刊;被引频次;统计分析;学科前沿【作者】李亚君【作者单位】河北理工大学,图书馆,河北,唐山,063009【正文语种】中文【中图分类】G353.1一篇期刊论文的被引频次是该论文正式发表后的某一时域内被期刊论文引用的累积次数,是评价期刊论文质量的重要指标。

论文被引用意味着研究成果得到继承、连续、发展或评价,被引频次越高这种效果越明显。

汤姆森科技集团研究前沿分析方法[1],提出期刊论文被引频次量变引发质变的理念以及其与学科前沿动态的关联,为提升被引频次的重要度认识和判断学科前沿的活跃程度提供依据。

以清华同方中国学术文献网络出版总库为文献源,自然科学和工业技术(不含医药卫生、农业科学)的第一中文核心期刊(《中文核心期刊要目总览》[2])刊名为文献出版来源,被引频次为排序分析方法,检索相关文献。

研究范围内的中文核心期刊39种(《中文核心期刊要目总览》40种,其中1种未被文献源收录)。

统计数据最后核实时间2009年1月31日。

依据我国科技期刊论文被引频次的现状,取发文总篇数1‰左右的论文为高被引频次论文,统计表明,高被引频次论文的被引频次≥100次。

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张杰科技研究资料经过整理和计算各种必要的统计指标后，所得的结果除了使用适当的文字表达外，常常还需用统计表（table）进行表达分析。

表格所展示的数据比图更加精确，但通常不能显示数据之间存在的趋势。

同时，表所展示的事实比正文更加简洁，并且能够对它们进行直观的比较。

在制作统计表时，除了要求内容简明，重点突出，能正确表达统计结果，便于分析比较外，在标题（Caption）、标目（Heading）、分割线（Lines）、表格主体的数字（Data）、脚注（Footnotes）及其位置（Placement）和正文引述（Describe）也有一定的要求，以下对这几方面进行说明，希望对大家有所帮助。

（资料参考：/index.php?page=sci_writing_5）案例实战：以Table 3为例使用Excel和Word讲解表格的基本绘制，其主要的步骤是创建表格和输入数据，然后修改单元格的格式，最后调整线条的格式。

第一步：先在Excel 表中整理实验数据（平时的实验数据也是使用Excel记录）。

然后复制到word中，再添加标题和脚注，选择字体类型为五号的“Times New Roman”，如Table 3.0所示。

也可以直接在word中通过选择“插入”-“表格”-“插入表格(I)”，在设定表格的“列数（C）”和“行数(R)”，就可以生产表格，再输入数据和设定格式，同样可以得到Table 3.0。

关于学术论文Figures，你不能不知道的秘密做完实验，又要苦逼地整理数据，绘制学术图表了？今天让我们一起学习下那些关于论文Figures，你不能不知道的秘密科技研究资料经过整理和计算各种必要的统计指标后，所得的结果除了使用适当的文字表达外，常常还需用统计表进行表达分析。

统计表主要以列的形式展示分析结果，具有避免冗繁文字叙述，便于阅读、分析比较等优点。

在制作统计表时，除了要求内容简明，重点突出，能正确表达统计结果，便于分析比较外，在标题（Caption）、标目（Heading）、分割线（Lines）、表格主体的数字（Data）、脚注（Footnotes）及其位置（Placement）和正文引述（Describe）也有一定的要求。

统计图（Figure）是用图形将统计资料形象化，利用线条高低、面积大小代表数量，通俗易懂，比文本与统计表更便于理解和比较。

统计图种类较多，常用的包括直条图、百分直条图、直方图、线图和点图等。

在科技论文中，应根据资料的类型及表达目的选用合适的统计图。

例如，对不同性质分组资料进行对比时可选用直条图，说明事物各组成部分的构成情况可用圆形图或百分直条图，用于表达连续性资料频数分布可用直方图，为表明一事物随另一事物而变化的情况选用线图，表达两种事物的相关性和趋势可用点图。

统计图在绘制过程中对其结构组成，包括标题（Legend）、轴标（Axis Label）、数轴（Axis）、图例（Symbol and Key to Symbols）、误差棒（error bar）、和正文引述（Describe）有一定的要求，以下就这几部分进行阐述；同时列举四种常用统计图：直条图（Bar Graph），频率直方图（Frequency Histogram），XY散点图（X,Y Scatterplot），XY线图（X,Y Line Graph）的用法，希望对大家有所帮助。

好啦，废话不多说，让我们进入重点吧下面这些基础概念，一定要弄懂哦两个示例图是典型的直条图和线图，红色字体标记了各组成部分。

南京邮电大学文件校发〔2016〕3号关于发布《南京邮电大学学术论文榜》的通知各二级单位、职能部门：为引导学术质量意识，规范学校学术评价，特制定《南京邮电大学学术论文榜》。

《南京邮电大学学术论文榜》共分为七级，包括特I级、特Ⅱ级、一级、二级、三级、四级、五级（详见附件）。

经校学术委员会审议通过，校长办公会议审定，予以发布。

自2016年1月1日起施行。

原《南京邮电大学核心期刊目录》(校科发〔2010〕1号)同时废止。

特此通知。

南京邮电大学2016年1月11日附件：1. 南京邮电大学学术论文榜2. Nature子刊、Science子刊目录3. 人文社会科学19种一级学科权威期刊目录南京邮电大学校长办公室2016年1月11日印发附件1:南京邮电大学学术论文榜特Ⅰ级：Nature、Science正刊（限学术性论文）特Ⅱ级：Nature子刊、Science子刊（限学术性论文，目录见附件2）一级：SCI一区；《中国社会科学》二级：SCI二区；SSCI；A&HCI；《求是》；《新华文摘》非篇目辑览的转载文章；人民日报理论版、光明日报理论版上发表的3000字以上的理论文章三级：其他SCI收录论文（含SCIE）；人文社会科学一级学科对应权威期刊19种（目录见附件3）四级：EI收录论文；CSSCI收录期刊论文（不含扩展版和来源集刊）；被《中国社会科学文摘》、《高等学校文科学术文摘》、《中国人民大学报刊复印资料》全文转载论文五级：《中文核心期刊要目总览》收录期刊或SCD收录期刊说明：1、同一篇学术论文被不同等级收录时不重复统计，按照其最高等级进行统计。

2、SCI分区标准以中国科学技术信息研究所发布的分区表（旧版）为准，具体如下：（1）一区：该期刊的影响因子排名位于其所在学科排名的前5%；（2）二区：该期刊的影响因子排名位于其所在学科排名的前20%但未进入前5%；（3）三区：该期刊的影响因子排名位于其所在学科排名的前50%但未进入前20%的；（4）四区：其他期刊。

学术论文的h指数分析利用文献计量分析评价学者学术成果的方法主要有两种：篇目分析法和引文分析法。

篇目分析法就是统计某一时期内某位学者在公开出版物上发表的论文的篇数的方法。

这种方法简单直接，但不够充分。

如果某位学者发表了大量的论文，但是没有被别人引用，那么这位学者在学术上的影响并不大。

因此，除了考虑学者发表论文的数量，还应当考虑他发表的论文的引用情况。

为了弥补篇目分析法的不足，引文分析法被提出。

引文分析法是利用各种数学、统计学以及逻辑方法，对科技期刊、论文、著作等各种分析对象的引用或被引用现象进行分析研究，以便揭示其数量特征和内在规律，达到评价、预测科学发展趋势的目的的一种方法。

引文分析法一般采用4项指标，即“论文总数、被引证总数、每篇论文的被引次数和高被引论文数”。

可以看出，引文分析法不仅考虑论文的总数，而且还要考虑论文被引用的总数、每篇论文被引用的次数以及高频率被引的论文数。

引文分析法虽被广泛用于评估某一学者和机构的学术产出，但也有学者对这几项指标的充分性进行质疑，提出了h指数（h index）的分析方法。

h指数分析法弥补了引文分析法的不足。

h指数是美国物理学家J.E Hirsch教授在2005年提出的一项旨在评价科学家个人绩效的指标。

其定义为：“一位科学家的分值为h，当且仅当他/她发表的Np篇论文中有h篇论文，其中每篇论文获得了不少于h次的引文数，科学家剩下的（Np ? h）篇论文中每篇论文的引文数都小于h次”（Hirsch，2006）。

如一位科学家总共发表了12篇文章，其中有7篇文章的被引次数最少达到了7次，而其他5篇（12-7）的被引次数都不到7次，那么该科学家的h指数就是7。

h指数兼顾了论文数量与质量，克服了传统评价指标的缺陷与不足，能够更全面地反映科学家个人的学术产出和学术影响力。

h指数已经被证明是一种评估科学家学术成就的客观、有效和可靠的方法。

（陈红光，2008）下面通过对比我国外语界学者冯志伟、刘重德和屠岸的h指数，对他们的h指数进行初步分析，根据CNKI的数据，我们计算出计算语言学家冯志伟的h指数，如下图所示：图1：冯志伟的h指数统计可以看出，冯志伟的h指数为13。

SCI收录内蒙古工业大学论文统计分析赛汉格日勒;吴豪芳【摘要】利用SCI—EXPANDED数据库，从论文数量、语种、学科、来源出版物、影响因子和引用等方面对2005年以来收录内蒙古工业大学的学术论文进行统计分析。

结果显示论文数量和引用次数逐年递升，表明该校的科研实力呈现不断增强的发展态势。

在此基础上，提出了相应的对策与建议，旨在为学校科研管理和学科发展提供借鉴依据。

【期刊名称】《内蒙古工业大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2012(021)002【总页数】4页(P38-40,44)【关键词】SCI—EXPANDED;内蒙古工业大学;统计分析;学术论文【作者】赛汉格日勒;吴豪芳【作者单位】内蒙古工业大学图书馆,内蒙古呼和浩特010051;内蒙古工业大学图书馆,内蒙古呼和浩特010051【正文语种】中文【中图分类】G250SCI(科学引文索引)是美国科技信息所(ISI)出版的国际上著名的信息检索系统和科研绩效评价工具。

内容涉及科学技术的各个领域，收录的文献能比较全面地覆盖世界最重要和最有影响力的研究成果，因此能够及时准确地反映学术研究的重大突破、学科前沿的最新研究动态和热点难点问题，是衡量与评价一个国家、科研机构、高等院校以及科研人员科研能力、学术水平与学术地位的重要依据。

在我国，SCI收录和引用论文的情况反映了高等院校的学术地位和综合研究能力，也是评价高等院校自然科学研究水平以及高校评估和排名的一个重要指标。

本文对2005年以来SCI收录内蒙古工业大学(以下简称该校)论文的情况进行统计和分析，了解该校近几年科学研究和发展的状况，为学校科研管理和科研工作提供借鉴依据。

1 数据来源选择Web of Science中Science Citation Index Expanded(SCI-EXPANDED)数据库，以“Inner Mongolia univ technol”为地址检索词，时间跨度为2005-2011，检索出2005-2011年发表的研究论文350篇(检索时间是2012年3月15日)，其中英文286篇，占文献总量的82%，中文10篇，占文献总量的3%。

学术论文中如何描述统计数据分析的效应大小统计数据分析是学术研究中不可或缺的一部分，它能够帮助研究者从大量的数据中提取出有意义的信息，并对研究结果进行量化和解释。

然而，仅仅提供数据的统计显著性并不足以完整地描述研究结果，因此，描述统计数据分析的效应大小也是非常重要的。

本文将探讨学术论文中如何描述统计数据分析的效应大小。

首先，为了描述统计数据分析的效应大小，研究者可以使用一些常见的统计指标，如平均值、标准差、相关系数等。

平均值可以反映数据的中心趋势，标准差可以反映数据的离散程度，相关系数可以反映两个变量之间的关联程度。

通过这些指标，研究者可以对数据的整体情况进行描述，并初步判断效应的大小。

除了常见的统计指标外，研究者还可以使用一些专门用于描述效应大小的指标，如Cohen's d值、效应量、置信区间等。

Cohen's d值是一种常见的效应量指标，它可以用来衡量两组数据之间的差异程度。

通常情况下，Cohen's d值小于0.2表示效应很小，0.2-0.5表示效应较小，0.5-0.8表示效应中等，大于0.8表示效应较大。

通过Cohen's d值，研究者可以更加直观地描述效应的大小，并与其他研究结果进行比较。

此外，置信区间也是描述效应大小的一种重要手段。

置信区间可以用来估计参数的不确定性，并提供了一个范围，该范围内的真实参数值有一定的概率。

研究者可以根据置信区间的范围来判断效应的大小，如果置信区间很小，说明效应的估计结果比较精确；如果置信区间很大，说明效应的估计结果不够准确。

通过置信区间，研究者可以更加全面地描述效应的大小，并对研究结果的可靠性进行评估。

除了上述方法外，研究者还可以使用一些图表来描述统计数据分析的效应大小。

例如，研究者可以使用直方图来展示数据的分布情况，通过观察直方图的形状和峰度，可以初步判断效应的大小。

研究者还可以使用散点图来展示两个变量之间的关系，通过观察散点图的分布情况，可以初步判断效应的强度和方向。