なぜなら JMP Graph Builderは汎用のデータ探索ツールです。その最優先事項はデータを表示することです。そのデフォルトのやり方は、プロットされている変数に関係なく、ドットプロットです。2つの連続変数による一般的な散布図以外にも、ドットプロットは連続変数とカテゴリ変数の組み合わせ、単変量データ、多変量データ、および小規模または中規模のデータセットでうまく機能します。
ただし、ある状況では、データが不明瞭になったり歪んだりすることを犠牲にしても、ドットプロットは常に棒グラフに置き換えられます。連続変数が1つの場合、組み合わせごとに1つのデータ値を持つ1つのカテゴリ変数。もう1つの切り詰められた棒グラフを見た後、私はなぜTwitterで疑問に思い、データ視覚化教育者でありコンサルタントのNick Desbarats氏からも同様の考えを見つけました。実用的なレポート 。私たちはこの記事とチームを組むことにしました、そしてこの次のセクションで、ニックは彼の教育経験から問題を組み立てます。
何プロット？
Stephen Few'sを教えるときに私がカバーするチャートタイプの1つ数字を見せてコースクリーブランドドットプロット（先駆的なデータ視覚化研究者William S. Clevelandにちなんで名付けられたもの）は、
あなたが私のワークショップ参加者の大部分のようであるならば、しかし、あなたはこのチャートタイプを認識しません。参加者に以前に見たことがあるかどうかを尋ねると、0％から10％の間のどこかに手が上がるのが普通です。上がる少数の手の直後に、はるかに多数の眉毛が必ず下降します。参加者の顔に対する支配的な感情は紛れもないです：それは混乱です。
あなたも混乱しているなら、私に説明させてください：上のチャートは本質的に7本のバーを持つ水平バーチャートですが、各バーの終わりはドットで示され、バーは取り除かれています。棒の代わりにドットを使うのはなぜですか？棒を使用した場合、グラフは次のようになります。
このような棒グラフは、たとえば、ブラジルの記録はインドネシアの約2倍の長さであるため、インドネシアの記録の約2倍であると思われるため、誤解を招く可能性があります。バーの下の値のスケールを見ると、それでも真実には近づかないことがわかります。この知覚的な問題が、ゼロを含まない量的尺度の棒グラフが正しい理由です。ベストプラクティス 。これを解決する1つの方法は、スケールをゼロから始めることです。
これは知覚的に安全ですが、この特定のデータでは、値が非常に近いため、値の違いを確認するのは困難です。ただし、ロングジャンプレコードを比較している場合、わずかな違いが非常に重要であるため、このグラフはこのデータを視覚化するための非常に効果的な方法にはなりません。これらの値の違いが明確に見えるようにするだけでなく、人々がそれらを視覚的に誤解させる危険性がないように、これらの値をどのように視覚化することができるでしょうか。クリーブランドドットプロット：
ドットプロットでは比較するバーの長さがないため、たとえばブラジルの記録がインドネシアの記録の2倍であると視聴者が誤って認識する危険性ははるかに低くなりますが、値のわずかな違いもはるかに明確にわかります。そして簡単に。私が言ったように、便利です。
はい、私のワークショップ参加者が経験する混乱は短命です。30秒の説明の後、眉毛が戻ってきて静かな「おお…」が部屋から上がる。そして、はい、私の説明がなくても、ほとんどの参加者は最終的にそれを理解するでしょう。ドットプロットがどのように機能するか、そしてそれらがどれほど有用であるかを理解しているにもかかわらず、参加者はそれらを使用することはしないと考えています。
混乱の潜在的な原因
ドットプロットに精通している私達にとっては、これは奇妙に思えます。棒グラフや折れ線グラフ、あるいは散布図のように直観的にわかりにくい他の種類のグラフを理解していても、ドットプロットを理解できない人が多いのはなぜでしょうか。初めてドットプロットを見ることに反応している何千人もの人々を観察した後に、要因の組み合わせは現在もっともらしいようです：
- 散布図のようになります。多くの人が最初に彼らが見ていると仮定しているようです散布図おそらく、2D空間に配置された注目ドットが散布図であることを彼らが目にしている他のほとんどすべてのチャートが原因です。両方の軸が量的ではないので、彼らは混乱します、そして、彼らは彼らが彼らが見ているものを理解しさえすることができる前に彼らの散布図仮定が間違っていたことを理解しなければなりません。散布図の仮定が間違っていることに気付いていない場合、チャートは散布図であり、チャートの設計者は自分のしていることを知らなかったと結論付けます。
- 棒グラフになっているはずです。視聴者がドットプロットのしくみを正しく把握していると、グラフ作成者がなぜ棒ではなくドットを使用しているのかわからないので、彼らは自分の理解を疑うかもしれません。彼らは、たとえそれが正しいとしても、彼ら自身の「これは棒グラフのような」解釈に疑問を投げかけるかもしれず、彼らが何も見逃していないにもかかわらず彼らが見逃しているのは疑問に思う。
- 「測定方向」はすぐにはわかりません。上のサンプルチャートでは、各ドットの水平方向の位置だけが定量値を表し、垂直方向の位置はそうではないことがすぐにはわかりません。これは円形のドットの形と関係があるかもしれません、それはその「測定の方向」が水平、垂直、または両方であるかどうかに関する視覚的な手がかりを与えません。
- ガイドラインは期待に反するものです。上記の例の細い水平のガイドラインが、視聴者の最初の混乱を助長している可能性があります。ラインは各ドットをそれに対応するカテゴリー名と関連付けることをより簡単かつエラーを起こしにくくしますが、ニックのワークショップ参加者からのコメントと質問はこれらのラインが他の意図しない視覚的メッセージを初めて：
- 参加者が以前に見たことがある他のほとんどすべてのグラフでは、細い水平線の存在は、垂直各マーク（ドット、バーなど）の位置は、その定量値をエンコードします。つまり、グラフ上の高いまたは低いマークは、多いまたは少ない数量を表します。しかし、上のドットプロットの例は水平線を含んでいるので、その期待に反していますが、それは水平線が多くの人々に示唆するかもしれないので、その垂直位置ではなく、その定量的な値を示す各ドットの位置。
- 彼らの心の中では、そのような線はカテゴリー尺度ではなく常にグラフの量的尺度に関連しているので、最初は線が「間違った方向に進んでいる」と考える人もいます。カテゴリカルスケールに関連付けられた線を見ることは、グリッド線がどのように機能するかについての理解が間違っている、または少なくとも狭すぎると気づくまでグラフを理解できないため、一部の人は見逃しているようです。
- 時系列ドットプロットのようになります。初めて垂直ドットプロットに遭遇したときは…
...時々ドットプロットを見ていると最初は想定しているように見える人もいますが、横軸が時間ではないことがわかると混乱します。彼らは彼らが彼らが何を見ているのか理解することができる前に彼らの時系列ドットプロットの仮定が間違っていたことを理解しなければなりません。
何でもできますか？
これらの問題はどれも上のグラフがドットプロットであるという事実から生じるのではなく、代わりに個々のものから生じることに注意してくださいデザイン要素この特定のドットプロットデザイン（ドットプロットの伝統的なデザイン）（ドットの形状、グリッド線の存在/方向など）。それでは、デザイン要素を変更することで、ドットプロットを初めて遭遇した人にとって「親しみやすく」することができるでしょうか。たとえ、おそらく、彼らはまったく説明を必要としないほど十分に友好的？俺のドットプロットの代替に関する最近のツイート Nickの考えを念頭に置いて、私たちはよりフレンドリーなドットプロットをデザインするためにこの記事で協力することにしました。そのため、私たちの再設計の主な目的は次のようになります。
- チャートが散布図でも時系列のドットプロットでもないこと、およびドットプロットを使用していない人にとっては新しいチャートタイプであることをすぐに明らかにするために、速度を落として方法を理解する必要があります。できます。
- 測定方向をより明確にする（水平ドットプロットの場合は水平、垂直ドットプロットの場合は垂直、散布図のように水平と垂直の両方ではない）。
- グラフが棒グラフと同様に機能することを明確にするため。
それでは、クリーブランドのドットプロットのデザイン要素をどのように変更してこれらの再設計目標を達成し、ドットプロットをより見やすくするのでしょうか。最初に大まかに考えると、次のような変化が想像できます。
- カテゴリガイドラインを置き換える量的グリッドラインのように見えないものがあります。太くても細い線、シマウマの陰影、あるいは何もないかもしれません。
- 円形のドットマークを交換する測定方向（水平または垂直、ただし両方ではありません）を視覚的に示唆する形状を持ちます。パイプマーク（「|」）、フェードバーの終わり、またはペナントがあります。
- 定量的尺度のガイドを追加 。たぶん他のグラフと同じように振る舞う、すなわち測定方向に対して垂直で、ユーザがチャートの中のマークの定量的な値をより正確に視覚的に推定することを可能にするのに役立つグリッド線、陰影あるいはもっとパディング
代替案を探す
デザイン要素の可能な組み合わせはすぐに足し合わされます（または、「すばやく掛け合わせる」必要があります）。また、上記のオプションには、チャートサイズ、向き、枠線などのデータ以外の変数も含まれません。以下のギャラリーは、私たちの幅広いオプションの組み合わせのほんの一部を紹介しています。データはウィキペディアのリストから来ています全国ロングジャンプ記録 。カテゴリの数を制御し、それでも妥当な値の広がりを提供するために、最大の人口を持つ国のみを表示します。その結果、優れたロングジャンプ記録を持つ小国は現れません。
カテゴリ数が多いと、マークを対応するカテゴリラベルと視覚的に関連付けることが難しくなるため、カテゴリ数が少ないチャートに最適なデザインの選択肢が、カテゴリ数が多いチャートのデザインと異なる場合があります。以下のギャラリーは、多数のカテゴリを持ついくつかのデザイン要素の組み合わせを特徴としています。
考慮すべき設計選択の組み合わせがまだ十分にない場合と同様に、組み合わせに使用する向き（水平または垂直）もあります。
すべての可能なデザイン要素の組み合わせを表示することはできず、実験を奨励したいので、クールなインタラクティブを作成しました。観測可能なノートそれはだれでも設計要素の異なった組合せで実験することを可能にします。そのページでは、コントロールパネル（下のスクリーンショットを参照）を使用して、デザイン要素が変更されるたびに再生成されるサンプルチャートで、さまざまなデザインの組み合わせがどのように見えるかを即座に確認できます。
有望な再設計
自分自身でさまざまな組み合わせを試し、再設計の目標を念頭に置いた上で、以下の点がドットプロットを使用していないユーザーに最もよく実行されるか、少なくとも従来の設計よりも良好に実行されると仮定しました。
約8カテゴリ未満のデータセットの場合：
私たちはこれらのデザインを支持した理由はいくつかあります。
- パイプとフェードバーマークの形状は、いくつかの再設計目標をサポートします。
- これらのマークの形状は、これらの種類のチャートでは従来とは異なる選択となるため、チャートが散布図または時系列ドットプロットではないことをすぐに明らかにします。ドットプロットを一度も見たことがないユーザーにとっては、そのマークはおそらくなじみのないものになり、新しい種類のチャートを習得する必要があることを示唆しています。
- それらは測定の方向がもっぱら水平であり、垂直ではなく、水平と垂直の両方であることをよりすぐに明白にします。褪色したバーマークは、（絶対値が小さい場合とは対照的に）絶対値が大きいほど絶対値が大きいことをより明白にします（値がすべて負の場合）。
- 彼らは視覚的に棒の終わりを示唆しています、それはチャートを解釈する正しい方法を示唆しています。「フェードバー」マークはこれをさらに明白にします。
- 定量グリッドと間違われる可能性のあるカテゴリガイドラインはありません。ユーザーが非常に高い精度で値を視覚的に推定する必要がある場合は、混乱を招くことなく定量的グリッド線を追加できます（実際、定量的グリッド線は測定方向を視覚的にさらに強化するので初期理解に役立ちます）。
- 棒グラフのように、値が異なる2次元位置で長さが異なるマークとして表示されるため、これらの設計ではクリーブランドのドットプロットの主な利点が維持されます。ゼロを含めないでください。「棒」または「針」のカテゴリガイドを使用した場合、この利点は失われます。
視覚化されるデータが約8つ以上のカテゴリを持つ場合、マークをそれらのカテゴリラベルと関連付けることはより手間がかかり、エラーが発生しやすくなるため、何らかの形式のカテゴリガイドが必要になります。私たちの目には、太いが軽いカテゴリーガイドはパイプマークで最もうまくいき、細い区切り線は色褪せたバーマークで最もうまくいきました：
ただし、これらのデザインをドットプロットを使用しないユーザーで従来のデザインと比較してテストしたことはありません。したがって、これらは現時点での仮説にすぎません。ただし、上記の理由から、これらは従来のドットプロット設計よりも優れたパフォーマンスを示すと考えられます。
あなたがコメントでどう思うか、あるいはデザイン要素の他の組み合わせがより親しみやすいドットプロットになるかもしれないと思うならば、私たちに知らせてください。
