Có sai không khi sử dụng các ô dòng cho dữ liệu rời rạc?

Tôi thường thấy các bộ dữ liệu rời rạc được vẽ dưới dạng các ô dòng, nhưng đối với tôi, dòng này có giá trị tại một điểm giữa các khoảng thời gian đo vô nghĩa đối với các bộ dữ liệu rời rạc. Do đó, có phải trường hợp sử dụng các ô dòng cho dữ liệu rời rạc là sai?

Ví dụ: lấy hai bộ dữ liệu chuỗi thời gian, một bộ liên tục (cân nặng của tôi, được đo hàng ngày vào buổi sáng) và một bộ rời rạc (số lượng bánh rán tôi ăn mỗi ngày). Thật hợp lý khi tập dữ liệu đầu tiên là một biểu đồ đường thẳng, vì thật hợp lý khi suy ra rằng cân nặng của tôi trong bất kỳ buổi chiều nào sẽ liên quan đến cân nặng của tôi vào buổi sáng trước và sau buổi sáng. Tuy nhiên, nếu số lượng bánh rán được biểu diễn dưới dạng biểu đồ đường thì các đường giữa các dấu chấm không có nghĩa nào có thể được suy ra từ dòng đó.

BIÊN TẬP

Dưới đây là một ví dụ khác: Mức lương tối thiểu hàng giờ của Liên bang kể từ khi bắt đầu âm mưu tại http://mste.illinois.edu/cifts/ci330ms/youtsey/lineinfo.html

Trừ khi tôi nhầm, các thay đổi tiền lương tối thiểu là rời rạc, và do đó không thể tìm kiếm một số thời gian được lựa chọn tùy ý và thiết lập mức lương tối thiểu tại điểm bằng cách sử dụng đường nối các dấu chấm.

Các ô dòng được kết nối đã được chứng minh là quá hữu ích để giới hạn trong một diễn giải. Một vài công dụng nổi bật:

• Giá trị nội suy . Trường hợp bạn đề cập đến nơi cả hai biến liên tục và mọi điểm được nội suy dọc theo dòng là một cách giải thích có ý nghĩa.
• Tỷ lệ thay đổi . Ngay cả khi các giá trị ở giữa không có ý nghĩa, độ dốc của từng đoạn đường là một đại diện tốt cho tốc độ thay đổi. Lưu ý rằng đối với cách giải thích này, các giá trị X và Y phải được đặt cách nhau một cách thích hợp, đây không phải là trường hợp trong biểu đồ tiền lương bạn trích dẫn.
• So sánh hồ sơ . Khi so sánh các bội số nhỏ hoặc các biện pháp chồng chéo, các dòng có thể hữu ích ngay cả đối với các yếu tố phân loại. Trong trường hợp này, các dòng phục vụ để kết nối các nhóm phản hồi để nhận dạng mẫu hạn chế. Dưới đây là một ví dụ từ peltiertech.com với hệ số trên trục Y (thay vì trục X) để dễ đọc nhãn:

Chà, bánh rán có thể liên quan đến trọng lượng :-)

Trong khi tôi thấy quan điểm của bạn, tôi nghĩ ví dụ này không tệ lắm vì thời gian (trên trục hoành, đó là những gì các dòng đề cập đến) liên tục. Đối với tôi, ý nghĩa của dòng này không nhiều đến nỗi, vào mỗi thời điểm trong ngày bạn ăn một số bánh rán nhất định, nhưng số lượng bánh rán mỗi ngày thay đổi theo cách thông thường. Vì vậy, chúng tôi có thể thêm một cái gì đó như một hoàng thổ mượt mà hơn vào dòng, và nó sẽ có ý nghĩa. Ít nhất là hợp lý khi nghĩ về bánh rán ăn mỗi giờ, hoặc thậm chí mỗi phút (mặc dù điều này sẽ hợp lý hơn với một biến số có số lượng mỗi ngày cao hơn)

Điều đáng lo ngại hơn là khi trục ngang rời rạc (và đặc biệt là khi nó là danh nghĩa) nhưng các đường được vẽ. Điều này thực sự không có ý nghĩa. Ví dụ, nếu bạn đang xem (nói) tỷ lệ bỏ phiếu cho Obama trong số (nói) cư dân ở các khu vực khác nhau của Hoa Kỳ, sẽ không có ý nghĩa gì khi vạch ra một ranh giới giữa Đông Bắc và Trung Tây; đặc biệt vì thứ tự của các vùng là tùy ý, nhưng thay đổi thứ tự sẽ thay đổi các dòng. Tuy nhiên, tôi đã thấy các biểu đồ như thế này.