비례 데이터에 대한 파이 그래프의 대안이것은 JMP 질문이 아니라 전체적인 "모범 데이터 관행"문제 일 수도 있지만, Graphbuilder의 많은 특전을 보여주는 데 영향을 미치기 때문에 거기에 던질 것이라고 생각했습니다. 그리고 나는 그들의 분포가 산호 "holobiont :"산호 숙주와 그 공생체의 다른 구성원들간에 어떻게 다른지 보여주고 싶습니다. 일반적으로 나는 단백질의 기능적 범주를 색으로 구분하고, 두 개의 파이 그래프 (하나는 산호와 하나는 공생 자)를 만든 다음, 서로 나란히 플로팅합니다 (첨부 된 이미지 참조) ..... 파이 그래프는 해석하기가 너무 어렵 기 때문에 싫어합니다! 이 데이터를 끊임없이 쳐다 보는 사람에게는 파이 그래프가 괜찮아 보이지만 아마도 나는 플롯 팅 암흑 시대에 살고 있으며 비례 / 조립 데이터를 제공하는 다른 더 나은 방법이 있습니다.
일부 대안은 모자이크 플롯, 트리 맵 및 막대 그래프입니다. 나는 기본적으로 단백질의 분해가 두 유기체에 따라 다르다는 것을 보여주고 싶습니다. 스크립트와 동일한 데이터의 몇 가지 변형이있는 JMP 테이블을 첨부했습니다. 파이 그래프가 이러한 대안 중 어느 것보다 훨씬 더 나쁩니 까? 모자이크 플롯이 가장 직접적으로 차이점을 보여준다고 주장 할 수있을 것 같습니다. 또한 조립 데이터를 가장 잘 비교하는 방법에 대한 GraphBuilder 트릭이 있다면 (내가 생각하지 못했던 많은 방법이 있기 때문에) 부담없이 참여하십시오. 어떤 의견이든 기꺼이받을 것입니다.
제도법Re : 비례 데이터에 대한 파이 그래프의 대안안녕하세요 뿡 빵뀨 ,
누적 막대 차트와 같은 간단한 것을 사용할 수 있습니다.Tabulate를 사용하여 값을 합계의 %로 가져온 다음 레이블로 그래프를 작성합니다. Graph Builder 내에서 직접 시도했지만 합계의 %가 레이블로 표시되지 않지만 15.2.1에서는 값이 표시되는 것 같습니다. 그래서 나는 구획> 단백질 (% total)에 대해 표를 사용한 다음 다시 단백질에 대해서만 사용했습니다.나는 두 개의 표로 된 표를 만든 다음 각각의 누적 막대 차트를 만들었습니다.
나는 모자이크가 서로 비례하고 전체의 %를 보여주기 때문에 더 좋아합니다.
베스트,
Re : 비례 데이터에 대한 파이 그래프의 대안입력 해 주셔서 감사합니다. 흠, 지금 꽤 많은 다른 사람들을 쿼리했는데, 정말 겸손한 원형 차트가 도도의 길을 갈 수있는 것처럼 보입니다. 나는 첫 번째 통계 수업을 듣는 일부 대학생들과 이야기를 나눴고, 그들은 정보를 얼마나 잘 전달하지 못하는지에 대한 많은 문헌이 있다고 말했습니다 (학생이 아닌 파이 그래프)! 고맙게도 Graphbuilder에는 수많은 대안이있는 것 같습니다. 쌓인 막대가 좋은 생각이라고 생각합니다. 나는 실제로 당신이 말한대로 할 수 있다고 확신하지만 모든 가능성에 대해 적어도 하나의 (연속적인) "카운트"또는 "빈도"열을 만들어야합니다 (내가 게시 한 테이블은 100 % 범주 형이었습니다). . 쉬운. 각 프로세스에 대한 개수가있는 곳으로 재구성하는 것도 쉽습니다.
Re : 비례 데이터에 대한 파이 그래프의 대안원형 차트 포기에 +100.사실상 다른 디스플레이가 더 좋습니다.그러나 누적 막대 차트는 읽기 어려움에서 원형 차트보다 멀지 않습니다.나란히 막대 차트를 사용하는 것이 좋습니다.그들은 흥미롭지 않지만 host와 sym의 차이점을 직접 보여주고 해석의 모호성이 거의 없습니다.스크립트가 추가 된 데이터를 첨부했습니다.
Re : 비례 데이터에 대한 파이 그래프의 대안데일, 피드백과 스크립트에 감사드립니다. 재밌습니다. 저는 개인적으로 나란히 놓인 막대 그래프 (예 : 스크립트)보다 파이 그래프를 선호하지만 궁극적으로 리뷰어를 달래고 싶기 때문에 (더 중요한 것은 해석하기 쉬운 수치를 만드는 것입니다) 내 자신의 미적 선호도를 제쳐두고 그래프 패배를 인정하고 파이 그래프에서 벗어나려고 노력하십시오!
그러한 변화를 추천 한 동일한 사람들 (동료 리뷰어)도 내 막대 그래프를 표로 바꾼다고 말했습니다 .... 나는 그것이 플롯 될 수 있다면 무언의 규칙이있는 것 같은 느낌이 들기 때문에 그와 싸울 수도 있습니다. , 가능하면 데이터를 테이블에 넣는 것보다 낫습니다. 원시 데이터로 가득 찬 테이블을 읽고 싶은 사람은 누구입니까?
