Xan Gregg escribió:
Buen punto, SB. No me sorprendería si hubiera también una medida más lineal para el rendimiento que la aceleración. Intenté usar GPM, y el resultado es en gran parte el mismo con las líneas de SUV / Camión un poco menos pronunciadas.
SB escribió:
Creo que es mejor usar galones por milla o galones por 100 millas en lugar de millas por galón ya que mgp es inherentemente no lineal (la diferencia entre 14mpg y 16mpg no es la diferencia entre 22mpg y 24mpg). O bien, trazar mpg en una escala de registro.
Consumers Union publica un informe llamado “ Economía de combustible vs. rendimiento "En el que la organización proporciona una tabla de datos para" probar "que" no siempre tiene que renunciar al rendimiento del motor a cambio de una buena economía de combustible ".
Si bien aprecio mucho tener los datos en bruto, una visualización gráfica ayudaría en gran medida a respaldar esta afirmación. ¿Por qué no ver por nosotros mismos en JMP ?
Gracias al comando Internet Open de JMP, es fácil colocar la tabla en JMP. Después de una pequeña limpieza para eliminar las notas al pie y agregar una columna de clasificación, tengo una buena tabla de datos con la que trabajar. Ahora podemos ver la aceleración frente al ahorro de combustible en Graph Builder.
He quitado el Nissan Leaf y el Chevy Volt ya que son extremos atípicos y no tienen el mismo significado de MPG. La aceleración es en segundos, así que cuanto más bajo, mejor. La tendencia básica que muestra la suavidad es que la aceleración empeora a medida que mejora la economía de combustible, no exactamente a lo que se dirigía el informe original.
Quizás Consumers Union significó que no hay una penalización por aceleración dentro de la categoría, tratada de forma independiente. Para eso, agregaré Categoría como una variable de superposición. También usaré un elemento de línea de regresión, que es nuevo para JMP 10, en lugar del más suave para obtener un sentido más estadístico de cada tendencia.
Con líneas de regresión, Graph Builder muestra los intervalos de confianza del 95% de forma predeterminada, lo que le da una idea de la calidad del ajuste. Bajo lo normal supuestos para la regresión lineal , la línea de mejor ajuste "verdadera" cae dentro de la región sombreada el 95% del tiempo. Todos los intervalos son lo suficientemente amplios como para contener líneas de pendientes positivas, nulas o negativas, por lo que no podemos "probar" ninguna conclusión estadística sólida, pero aún podemos ver algunas tendencias interesantes.
- La mayoría de las líneas son relativamente planas, lo que (débilmente) apoya la declaración de Consumers Union.
- Las categorías de SUV grande y Camioneta pickup, en el extremo izquierdo, tienen una fuerte pendiente ascendente, lo que demuestra que la aceleración sufre a medida que mejora la economía de combustible.
- La categoría Subcompacto tiene una pendiente descendente. ¿Alguna explicación, lectores?
- El Lotus Elise es una aceleración atípica, incluso entre los autos deportivos. Excluirlo dejaría la categoría de Sporty Car con una pendiente positiva.
Antes de leer demasiado en la visualización de resumen, tenga en cuenta que los datos de la Unión de Consumidores solo contienen autos que obtuvieron buenos resultados en sus pruebas y para reducir la complejidad visual, el gráfico solo muestra ocho de las 12 categorías de autos.
Otra forma de comparar grupos es con un pequeños múltiplos Estilo de visualización de datos. Si muevo la variable de Categoría del rol de Superposición al rol de Ajuste, podemos ver las 12 categorías sin la complejidad de elementos superpuestos o quedando sin colores únicos.
También agregué Fuel Economy como una variable de pedido para el grupo Wrap, por lo que los paneles están ordenados por economía de combustible promedio. ¿Cómo se configura la variable de orden? Colóquelo en la zona justo debajo del área de etiqueta del grupo.
¿Qué gráfica cuenta mejor la historia, la superposición o los pequeños múltiplos?
