JMP's Graph Builder can generate dozens of types of charts, but it always starts with some form of dot plot. The idea is to show the data in its most basic representation, one dot per row. Beyond the familiar scatterplot form with two continuous variables, dot plots adapt to many situations: with any combination of continuous and categorical variables, with univariate data, with multivariate data and with small or medium sized data sets.
그러나 한 가지 상황에서 데이터를 왜곡하거나 왜곡 시키더라도 도트 플롯은 막대 차트로 바뀝니다. 하나의 연속 변수가있는 경우 조합 당 하나의 데이터 값을 가진 하나의 범주 형 변수입니다. 또 다른 잘린 가로 막 대형 차트를보고 나는 트위터에서 왜 그런지 궁금해했고 데이터 시각화 교육자이자 컨설턴트 인 닉 데 바츠 (Nick Desbarats)와 비슷한 생각을했습니다. 실용보고 . 우리는이 기사에 대해 팀을 결성하기로 결정했습니다.이 다음 섹션에서 Nick은 그의 가르침 경험에서이 문제를 구체화합니다.
무슨 줄거리?
Stephen Few 's를 가르 칠 때 내가 다루는 차트 유형 중 하나 숫자를 보여줘. 코스 Cleveland dot plot (개척 데이터 시각화 연구원 인 William S. Cleveland의 이름을 따서 명명 됨)입니다.
당신이 내 워크샵 참가자 대부분과 같다면,이 차트 유형을 인식하지 못할 것입니다. 참가자들에게 이전에 본 적이 있는지 물어 보면 손의 0 % ~ 10 % 정도가 일반적으로 올라갑니다. 올라가는 몇 안되는 손을 바로 따라 가면서 훨씬 더 많은 수의 눈썹이 끊임없이 내려갑니다. 참가자들의 얼굴에 지배적 인 감정은 틀림 없습니다 : 혼란입니다.
혼란 스러우면 설명해 드리겠습니다. 위의 차트는 본질적으로 7 개의 막대가있는 가로 막대 차트이지만 각 막대 끝에 점이 표시되고 막대가 제거되었습니다. 막대 대신 점을 사용하는 이유는 무엇입니까? 왜냐하면 막대를 사용하면 내 차트는 다음과 같이 보일 것입니다.
이와 같은 막 대형 차트는 예를 들어 브라질의 기록이 인도네시아의 약 2 배인 인도네시아의 약 2 배에 해당하기 때문에 오해의 소지가 있습니다. 막대 아래에있는 수치 척도를 보면 그것이 사실에 가깝지는 않다는 것을 알 수 있습니다. 이 지각 문제는 0을 포함하지 않는 정량 척도의 막 대형 차트가 모범 사례 아니오 . 이를 해결하는 한 가지 방법은 스케일을 0에서 시작하는 것입니다.
이것은 지각 적으로 더 안전하지만이 특정 데이터를 사용하면 값이 서로 가깝기 때문에 값의 차이를 확인하기가 어렵습니다. 그러나 점프 기록을 비교하는 경우 작은 차이가 매우 중요하므로이 그래프는이 데이터를 시각화하는 데 매우 효과적인 방법은 아닙니다. 우리는 어떻게 이들의 차이를 명확히 볼 수있는 방법으로 시각화 할 수있을뿐만 아니라 사람들로 하여금 시각적으로 오해를 유발할 위험을 무릅 쓰지 않도록 할 수 있습니까? 클리블랜드 점선 :
점 줄거리에서 비교할 수있는 막대 길이가 없기 때문에 시청자가 브라질의 기록이 인도네시아의 기록보다 2 배 빠르다고 잘못 인식하게되는 위험은 훨씬 낮지 만 값 사이의 작은 차이를 훨씬 더 명확하게 볼 수 있습니다 쉽게. 내가 말했듯이, 유용합니다.
네, 워크숍 참가자들이 겪는 혼란은 오래 가지 못합니다. 30 초 간 설명을하면, 눈썹이 위로 올라오고 조용한 "우"가 방안에서 올라옵니다. 그리고 네, 설명이 없어도, 결국 많은 사람들이 그것을 알아낼 것입니다.하지만 얼마나 많은 사람들이 그 여행을 보람있게 만들지는 궁금합니다. 참가자들은 정기적으로 (그리고 쉰 듯이) 말하자면, 도트 플롯의 작동 방식과 유용성을 이제는 이해하고 있지만, 청중이 알아낼 수 없으므로 사용하지 않을 것입니다.
혼란의 잠재적 원인
점들에 익숙한 사람들에게는 이상하게 보입니다. 왜 똑같은 사람들이 가로 막 대형 차트와 꺾은 선형 차트뿐만 아니라 분산 형 차트와 같이 틀림없이 덜 직관적 인 다른 차트 유형을 파악하는 데 문제가 없을 때 왜 많은 사람들이 도트 플롯을 파악하는 데 어려움을 겪을까요? 수천 명의 사람들이 처음으로 도트 플롯을 보는 것에 반응을 보았을 때 여러 요소가 결합 된 것으로 보입니다.
- 산점도처럼 보입니다. 많은 사람들이 처음에는 자신이 산포도 왜냐하면 2D 공간에 배열 된 특색있는 점들이 산점도 (scatterplot)라는 것을 보아온 거의 모든 다른 차트 때문일 것입니다. 두 축 모두 정량적이지 않기 때문에 혼란스러워합니다. 그래서 그들은 자신이 바라 보는 것을 이해하기 시작하기 전에 그들의 산점도 가정이 잘못되었다는 것을 깨달아야합니다. 그들이 산점도 가정이 잘못되었다는 사실을 깨닫지 못하면, 그들은 차트가 엉성한 산란계이고 차트 디자이너가 자신이하는 일을 모르고 있다고 결론을 내릴 것입니다.
- 바 차트가 있어야하는 것 같습니다. 뷰어가 도트 플롯의 작동 방식을 올바르게 파악하면 그래프 작성자가 막대 대신 점을 사용하는 이유를 알지 못하기 때문에 뷰어가 자신의 이해를 의심 할 수 있습니다. 그들은 그것이 옳았음에도 불구하고 자신의 "이것은 막대 차트와 같은"해석에 의문을 제기 할 수 있으며, 무엇이든 놓치지 않고도 누락 된 것이 무엇인지 궁금해 할 수 있습니다.
- 즉각적으로 밝혀지지 않은 "측정의 방향" 위의 샘플 차트에서 각 도트의 수평 위치 만 정량적 값을 나타내고 수직 위치는 나타나지 않음을 바로 알 수 없습니다. 이것은 도트의 원형 모양과 관련이있을 수 있습니다.이 점은 "측정 방향"이 가로, 세로 또는 둘 다인지에 대한 시각적 단서를 제공하지 않습니다.
- 가이드 라인이 예상을 위반합니다. 위의 예에서 얇고 수평 인 가이드 라인이 시청자의 초기 혼란에 기여할 수 있다고 판단됩니다. Nick의 워크숍 참가자들의 의견과 질문은이 라인이 다른 점을 의도하지 않은 시각적 메시지와 도트 플로트가 발생한 사람들에게 전달할 수 있다고 제안합니다. 처음 :
- 참가자들이 이전에 보았을 가능성이있는 거의 모든 그래프에서, 얇은 가로선의 존재는 수직선 각 표식의 위치 (도트, 바 등)는 양적 값을 부호화합니다. 즉, 그래프에서 더 높거나 낮은 표시는 더 많거나 적은 양을 나타냅니다. 위의 도트 플롯 예제는 수평선을 포함하고 있기 때문에 기대에 위배됩니다.하지만 수평의 라인이 많은 사람들에게 제안 할 수있는 것처럼, 수직 위치가 아닌 양적 값을 나타내는 각 점의 위치.
- 어떤 사람들은 처음에는 선이 잘못된 길로 가고 있다고 생각하는 것 같습니다. 왜냐하면 마음 속에는 이러한 선이 항상 범주 형 척도가 아닌 그래프의 양적 눈금과 관련되어 있기 때문입니다. 범주 형 척도와 연관된 선을 보는 것은 일부 사람들을 끌 것입니다. 아마도 눈금 선 작업 방식에 대한 이해가 잘못되었거나 적어도 너무 좁은 것을 알기 전까지는 그래프를 이해할 수 없기 때문일 수 있습니다.
- 시계열 점선처럼 보입니다. 처음으로 세로 점 플롯을 만났을 때 ...
... 어떤 사람들은 처음에는 시계열 점 그림을보고 있다고 가정하지만 수평축이 시간이 아님을 알 때 혼란스러워합니다. 그런 다음 자신이 뭘보고 있는지 이해하기 전에 시계열 도트 가정이 잘못되었다는 것을 깨달아야합니다.
아무것도 할 수 있습니까?
위의 그래프는 도트 플롯이지만 대신 개인의 디자인 요소 (도트 모양, 눈금 선의 존재 / 방향, 등)을 점으로 표시합니다.이 도트 그림은 도트 플롯의 전통적인 디자인입니다. 디자인 요소를 변경하면 처음으로 마주 친 사람들에게 도트 플롯을 "더 친숙하게"만들 수 있습니까? 아마도 설명이 필요하지 않을 정도의 친근감도 있습니다. 나의 도트 플롯의 최근 트윗 Nick의 생각에 맞춰서 우리는 더 친숙한 점 줄거리를 디자인하기 위해이 기사를 공동 작업하기로 결정했습니다. 우리의 재 설계의 주요 목표는 다음과 같습니다.
- 차트가 산점도 또는 시계열 도트 플롯이 아니며 도트 플롯 (dot-plot) 순진 시청자에게는 새로운 차트 유형이라는 점을보다 즉각적으로 명확히하기 위해 속도를 늦추고 방법을 파악해야합니다. 그것은 작동합니다.
- 측정 방향을보다 명확하게 만들려면 (가로 도트 플롯의 경우 가로, 세로 플롯의 경우 세로, 산점도의 경우는 가로 및 세로가 아님)
- 차트가 막 대형 차트와 유사하게 작동하는 것을보다 명확하게 나타 내기 위해
이러한 재 설계 목표를 달성하기 위해 클리브랜드 도트 플롯의 디자인 요소를 어떻게 수정하고 도트 플롯을보다 친숙하게 만들 수 있습니까? 전반적으로 생각하면 다음과 같은 변화가있을 수 있습니다.
- 범주 안내선 바꾸기 양적 눈금 선처럼 보이는 것이 아닙니다. 더 두껍고 가벼운 선, 얼룩말 음영 또는 전혀 아닐 수도 있습니다.
- 원형 점 기호 바꾸기 시각적으로 측정 방향을 제시하는 모양 (수평 또는 수직이지만 둘 다 아님). 어쩌면 파이프 표시 ( "|"), 희미한 막대 끝 또는 페넌트.
- 양적 스케일을위한 가이드 추가 . 아마도 대부분의 다른 그래프에서와 같이 행동하는 격자 선, 음영 또는 더 많은 패딩은 측정 방향에 수직이며 사용자가 차트에서 마크의 양적 값을보다 정확하게 시각적으로 추정 할 수있게 해줍니다.
대안 탐색
디자인 요소의 가능한 조합은 빠르게 추가됩니다 (또는 "빠르게 곱하면"). 위의 옵션에는 아직 차트 크기, 방향 및 테두리와 같은 데이터가 아닌 변수가 포함되지 않으므로 이해력에 영향을 미칩니다. 아래의 갤러리에는 광범위한 옵션 조합의 몇 가지 기능 만 나와 있습니다. 데이터는 Wikipedia의 목록에서 가져온 것입니다. 전국 도약 기록 . 범주의 수를 제어하고 합리적인 값의 분산을 제공하기 위해 가장 많은 인구를 가진 국가 만 표시합니다. 결과적으로 훌륭한 긴 점프 기록을 가진 작은 국가는 나타나지 않습니다.
카테고리 수가 많으면 마크를 해당 카테고리 라벨과 시각적으로 연관시키기가 어려워 지므로 적은 수의 카테고리가있는 차트에 가장 적합한 디자인 선택이 더 많은 수의 카테고리가있는 차트의 디자인 선택과 다를 수 있습니다. 아래의 갤러리에는 더 많은 수의 카테고리가 포함 된 몇 가지 디자인 요소 조합이 나와 있습니다.
우리가 고려해야 할 디자인 선택 조합이 아직 충분하지 않은 것처럼 믹스에 포함시킬 방향 (가로 또는 세로)이 있습니다.
가능한 모든 디자인 요소 조합을 표시 할 수 없으므로 실험을 장려하고 싶습니다. 관찰 가능한 노트북 누구나 디자인 요소의 다양한 조합을 실험 할 수 있습니다. 이 페이지에서 컨트롤 패널 (아래 스크린 샷 참조)을 사용하면 디자인 요소가 변경 될 때마다 재생성 된 샘플 차트에서 다양한 디자인 조합을 즉시 볼 수 있습니다.
유망한 재 설계
우리는 다양한 조합을 직접 실험하고 재 설계 목표를 염두에 두어 아래의 것들이 도트 플롯을 사용하지 않는 사용자들에게 가장 좋은 성능을 보일 것이라고 가설을 세웠습니다.
약 8 개 카테고리 미만의 데이터 세트의 경우 :
우리는 다음과 같은 이유로 이러한 디자인을 선호했습니다.
- 파이프와 변색 된 막대 모양은 다음과 같은 몇 가지 재 설계 목표를 지원합니다.
- 차트가 산점도 또는 시계열 도트 플롯이 아니라는 점을 즉각적으로 분명하게 알 수 있습니다. 왜냐하면 이러한 마크 셰이프는 해당 차트 유형에 대한 자유롭지 않은 선택 일 수 있기 때문입니다. 이전에 도트 플롯을 본 적이없는 사용자의 경우 해당 마크가 익숙하지 않아서 배울 필요가있는 새로운 차트 유형을 제안합니다.
- 그들은 측정의 방향이 배타적으로 수평이고, 수직이 아니거나 수평과 수직 모두임을 즉각적으로 명백하게합니다. 변색 된 막대 표시는 더 오른쪽에있는 표시가 절대 절대 값을 나타냄을 더욱 분명하게 만듭니다 (절대 값이 더 작 으면 값이 모두 음수 인 경우).
- 그들은 시각적으로 막대의 끝을 제안합니다. 이는 차트를 해석하는 올바른 방법을 제시합니다. "변색 된 막대"표시가이를 더욱 분명하게 만듭니다.
- 양적 눈금 선으로 오인 될 수있는 범주 안내선이 없습니다. 사용자가 매우 높은 정밀도로 값을 시각적으로 측정해야하는 경우 혼란을주지 않으면 서 양적 눈금 선을 추가 할 수 있습니다. 실제로 양적 눈금 선은 시각적으로 측정 방향을 시각적으로 강화하므로 초기 이해력을 도울 수 있습니다.
- 이러한 디자인은 값이 다른 2D 위치 및 길이가 아닌 막대 차트로 표시되기 때문에 클리블랜드 점 점의 주요 이점을 보존하므로 양적 기준이 잘못되었을 때 사용자가 양을 잘못 비교할 위험을 낮 춥니 다. 0을 포함하지 않습니다. '막대'모양 또는 '바늘'카테고리 가이드를 사용했다면이 혜택을 잃어 버렸을 것입니다.
시각화 할 데이터에 약 8 개 이상의 범주가있는 경우 해당 범주 레이블에 해당 표시를 연결하는 것이보다 쉽고 오류가 발생하기 쉽기 때문에 몇 가지 유형의 범주 안내가 필요합니다. 우리의 눈에는 두껍고 가벼운 카테고리 가이드가 파이프 자국으로 가장 잘 작동했으며 얇은 분리 선은 변색 된 막대 자국으로 가장 잘 작동했습니다.
그러나 우리는 이러한 디자인을 종래의 디자인에 비해 닷 플롯 사용자에게 테스트하지 않았으므로이 점만 가설입니다. 그러나 위에 논의 된 이유로, 우리는 기존 도트 플롯 디자인보다 성능이 좋을 것으로 생각합니다.
의견에서 귀하가 생각하는 것을 알려주십시오. 또는 다른 디자인 요소 조합이 더 친숙한 점 줄거리를 만들 수 있다고 생각한다면 알려주십시오.
