生物坑很多人画图只会直方图，统计只会T检验，在暨大见过太多的学生连T检验都不会，分不清SEM和SD的差别，也不清楚T检验那几个简单参数的含义。我写统计笔记也是因为不想重复性地跟学生讲解T检验。

Barplot和T test一样普遍而流行，barplot适合于表示计数数据和比例，显示比例也可以用pie plot，但直方图比饼图要好，因为人类的眼睛适合于比较高度，而不是弧度。

多半时候生物学数据并非简单的计数数据，对于测量数据，在展示数据分布时，很多人会使用他们熟悉的barplot，用高度来表示mean，然后再加上errorbar，这样展示数据，信息量是非常低的，使用boxplot能够提供更多的数据分布信息，能更好地展现数据，但可能很多人只会在excel里画barplot，Nature Methods 2013年的文章中有100个barplot图，而只有20个boxplot图，从这里就可以看出来，用boxplot的人远远没有barplot多，于是NPG怒了，写了两篇专栏文章Points of View: Bar charts and box plots和Points of Significance: Visualizing samples with box plots并且发表了一篇BoxPlotR: a web tool for generation of box plots方便大家画boxplot，如此简单的web tool能够发Nature Methods，实在是让人羡慕妒忌恨啊。

Boxplot从1970年由John Tukey提示，到现在已经40多年了，他有很多的变种，比如violin plot和beanplot，violin plot和beanplot是很像的，都是把box换成density curve，beanplot另外把数据点在中间用线条表示出来，这个很容易加上去，正如我在violin plot中把数据点加进去一样。同样可以把数据点加进boxplot中，还有很多手法来展示boxplot，比如可以用缺口(notch)形式来画boxplot，可以把中间的宽度表示为median值的置信空间。boxplot的宽度可以用样本量来归一化，如果sample size足够大的话，$mean\pm errorbar$ 不会超出box，可以很清晰把这个信息也展示在boxplot中。

如果数据量比较少，可以用scatterplot+errorbar的形式展示数据，正如我在Phosphoproteome profile of human lung cancer cell line A549中所画的图7。