莖葉圖（Stem-and-Leaf Plot）的最大優勢在於能完整保留個別觀測值，而不會像直方圖（Histogram）那樣將數據歸入區間（Bins）中。然而，這項優點同時也是其主要限制：當數據量較大時，圖面會迅速變得擁擠；此外，若「莖單位」（Stem Unit）標示不清，讀者很容易將數值放大或縮小十倍。因此，在將莖葉圖作為最終學術論文圖表發表前，務必先規劃好標度（Scale）並考量讀者的閱讀體驗。
SciDraw 的 莖葉圖產生器（Stem-and-Leaf Plot Generator） 能將結構化的數據檔案自動轉換為排序清晰的圖表，並可直接匯入 SciVis 進行視覺化細節調整。我們提供的範例涵蓋了基礎型、小數型、分組型、背對背雙側型（Back-to-back）、雙位數莖以及附帶圖例說明的多種版面配置。
製作莖葉圖的常見錯誤
- 遺漏圖例說明（Key）： 讀者需要明確的說明指引，例如
4 | 7 = 47或4 | 7 = 4.7。 - 莖單位設定不當： 莖的數量太少會隱藏數據的分布結構；太多則會使圖表顯得稀疏、難以閱讀。
- 漏掉重複的葉數值： 重複出現的數值必須多次呈現，因為每一個「葉」都代表一個獨立的觀測值。
- 混用不一致的單位： 所有數據必須採用相同的測量單位與小數點表示法。
- 處理過於龐大的數據集： 當觀測值達數百或數千筆時，使用直方圖、密度圖（Density Plot）或經驗累積分布函數圖（ECDF）通常能提供更清晰的視覺效果。
莖葉圖需要什麼格式的數據？
請採用「每行一個觀測值」的結構：
| 欄位名稱 | 用途說明 | 範例 |
|---|---|---|
observation_id | 固定的資料行識別碼 | 1-01 |
value | 數值測量值 | 48 |
group | 選填的分組比較欄位 | All observations |
您可以參考我們的 基礎範例 CSV 或 背對背雙側範例 CSV。請注意，單位符號與備註說明應置於數值欄位之外。
步驟 1：評估數據集大小是否合適
莖葉圖最適合用於中小型的數據集，尤其是當「保留每個原始數值」對研究至關重要時。這類圖表非常適合教學演示、品管批次檢驗、精簡的臨床測量數據以及探索性數據分析（EDA）。如果數據行數過多、導致圖表版面難以容納，建議改用 直方圖繪製工具（Histogram Maker） 或 ECDF 圖表產生器（ECDF Plot Generator）。
步驟 2：上傳 CSV 或 Excel 資料
開啟 莖葉圖產生器（Stem-and-Leaf Plot Generator），您可以選擇內建範例，或直接上傳 CSV、TSV、TXT、XLSX 或 XLS 檔案。若使用 Excel 檔案，系統會自動匯入第一個工作表（Worksheet）。上傳前請先刪除總計欄、合併儲存格、頁尾註腳以及數值欄位中的非數字文字。
步驟 3：設定莖單位並檢查圖例說明
生成圖表後，請試著手動還原幾個數值以驗證其正確性。例如，若圖例說明顯示 12 | 4 = 12.4，則代表葉數值 4 位於十分位（小數點後第一位）。在處理負數、小數以及跨越數個數量級的測量值時，必須特別留意其轉換邏輯。
在同一個莖區間內，葉數值通常應依大小順序排列。重複的葉數值並非錯誤，而是代表重複出現的觀測值。若空莖（Empty Stems）有助於呈現數據中的顯著間斷（Gaps），則可予以保留；但過多的空白行則會浪費圖表空間。
步驟 4：進行嚴謹的組別比較
背對背雙側莖葉圖（Back-to-back Stem-and-Leaf Plot）將兩個組別的數據分別置於共享莖的左右兩側。這種配置能在保留原始數據的同時，直觀地呈現兩組在中心趨勢、離散程度及數據間斷上的差異。
兩側必須使用完全相同的莖單位，並清楚標示各自的閱讀方向。您可以直接在 SciVis 中繼續調整間距、標題、圖例說明與註釋，這些編輯均不會更動底層的原始數據。
如何解讀莖葉圖
「莖」代表數值的前導位數（Leading Digits）；「葉」則提供最後一位數，其具體數值大小由圖例說明（Key）定義。解讀數據分布時，請注意以下幾點：
- 大多數的葉數值集中在何處？
- 最小值與最大值的延伸範圍有多廣？
- 分布形狀是呈現對稱，還是偏態（Skewed）？
- 數據中是否出現間斷（Gaps）、群聚（Clusters）或孤立的極端值？
- 在相同標度下，兩組之間的差異是否依然顯著？
請注意，莖葉圖僅用於描述樣本分布特徵。它無法用來確立常態性（Normality）、判定某個觀測值是否為異常值（Erroneous Value），亦無法進行組間差異的統計檢定。
莖葉圖與直方圖的抉擇
- 當數據集規模較小，且希望讀者能直接讀出每個觀測值的精確數值時，請使用莖葉圖。
- 當區間頻數（Bin Counts）與整體分布形狀比單一觀測值更重要時，請使用 直方圖（Histogram）。
- 若需要精簡地比較中位數、四分位數及潛在的離群值，請選用 箱形圖（Box Plot Maker）。
- 若希望在更具彈性的排版中完整呈現每一個觀測值，請選用 蜂群圖（Beeswarm Plot Maker）。
常見問題
我可以不用手動計算，直接線上生成莖葉圖嗎？
可以。只需將支援的數據檔案上傳至 莖葉圖產生器（Stem-and-Leaf Plot Generator），確認標度與圖例說明無誤後，即可在 SciVis 中進一步美化圖表。
如何處理小數點數據？
請選擇能保留所需精確度的莖與葉標度，並在圖例說明中明確指出。切勿為了圖表美觀而擅自四捨五入掉具有學術價值的關鍵位數。
莖葉圖可以包含負數嗎？
可以，但正負號、排序方式與圖例說明必須清晰無誤。在匯出圖表前，請務必手動還原幾個負數觀測值以確保其正確性。
樣本數達到多少時就不適合使用莖葉圖？
這並沒有絕對的界限。然而，當圖表行數過於密集、葉數值出現折行，或讀者無法快速對比各個莖時，改用直方圖、經驗累積分布函數圖（ECDF）或密度圖通常會是更好的選擇。
開始製作圖表
立即使用 莖葉圖產生器（Stem-and-Leaf Plot Generator） 開始建立您的圖表。在確認還原數值無誤後，若發現數據集需要更具擴充性的圖表類型，歡迎參閱我們的 學術數據視覺化指南（Scientific Data Visualization Guide）。
