滑らかな密度曲線は、データの真の姿を伝える一方で、重要な情報を覆い隠してしまうリスクも孕んでいます。平滑化（スムージング）が強すぎると、本来分かれているはずのサブポピュレーション（部分母集団）が統合されてしまい、逆に弱すぎると、サンプリングノイズが人工的なピーク（山）として現れてしまいます。学術論文に耐えうる信頼性の高い密度プロットを作成するには、正確な観測データを用意することに加え、描画された分布の形状が安定しているかを明示的に検証する必要があります。
SciDrawの Density Plot Maker を使用すれば、CSVやExcelの表データからカーネル密度推定（KDE）プロットを瞬時に作成し、そのまま SciVis で詳細な編集を行うことができます。用意されているサンプルデータセット（単一分布、グループ比較、歪んだ分布、二峰性分布、ヒストグラム重ね合わせ、リッジライン風分布など）を活用して、すぐに作成を始められます。
密度プロット作成における代表的な誤り
- 密度を頻度（カウント数）と混同する： y軸は推定された「確率密度」を示しています。曲線の下の総面積が通常「一」になるように正規化されます。
- バンド幅（Bandwidth）の検証を怠る： バンド幅は曲線の滑らかさを制御するパラメータであり、設定次第で分布の山の数が変わって見えてしまいます。
- 異なるスケールのグループを不用意に比較する： データの変換処理や単位は、比較するグループ間で統一されている必要があります。
- 少なすぎるデータに適用する： 滑らかな曲線を描くと、実際のサンプルサイズ（データ数）以上に十分な根拠があるかのような誤解を読者に与えることがあります。
- 分布の裾（テール）を切り捨てる： x軸の表示範囲を狭めすぎると、極端値や臨床的に極めて重要な観測値が隠れてしまう原因になります。
密度プロットに必要なデータ形式
1行に1つの観測値を配置する「ロングフォーマット（縦型）」の表データを作成します。
| 列名 | 役割 | データの具体例 |
|---|---|---|
sample_id | 観測値の識別子 | Control_01 |
group | 比較用のグループ名（任意） | Control |
value | 測定された数値データ | 38.92 |
実際のデータ構成は、単一密度プロット用CSV や を参考にしてください。単位などの文字列は数値セルには含めず、欠損値は一貫したルールで処理しておきます。
