Biểu đồ BBC này (mối tương quan Brexit giữa giáo dục và kết quả) nên được vẽ như thế nào?

BBC đã phân tích thêm dữ liệu trưng cầu dân ý về Brexit; biểu đồ đầu tiên trong bài viết của họ khiến tôi chú ý:

Có vẻ lạ khi chia trục x ở mức 50%. Chắc chắn điều này nên được phân chia ở vị trí trung bình của dữ liệu? (Hoặc trung bình nếu dữ liệu được phân phối bình thường; nhưng nheo mắt nhìn vào nó, điều đó dường như không xảy ra ở đây.)

(Họ chưa công bố dữ liệu của mình, nhưng google nhanh chóng cho thấy sinh viên tốt nghiệp chiếm khoảng 25% dân số trưởng thành và điều đó phù hợp với biểu đồ bắt mắt, vì vậy tôi sẽ làm theo.

Nhưng điều đó khiến tôi nghĩ cách vẽ biểu đồ này một cách khách quan nhất có thể. Sẽ tốt hơn nếu giữ tuyến tính trục x và có hai hộp bên phải rộng gấp ba lần? Hoặc giữ các hộp có cùng kích thước, squish và kéo dài trục x, sao cho mỗi khoảng pixel N bao gồm cùng một số điểm dữ liệu? Hay cái gì khác?

Tôi nghĩ rằng phiên bản FT của dữ liệu tương tự này đóng vai trò là một câu trả lời đúng đắn về cách trình bày dữ liệu một cách công bằng.

Thay vì tuyệt đối trên thang điểm 0 - 100, nó phóng to để tập trung vào thay đổi. Các dòng giúp xác minh mô hình khó đánh giá trên các điểm một mình vì tất cả các quá mức. (Có bao nhiêu trong số 1070 phường bạn có thể tạo ra trong bản gốc?)

Tôi đồng ý rằng tô màu cho góc phần tư màu hồng phần lớn là mỹ phẩm, nhưng nhìn chung tôi xem đây là một âm mưu thông tin rõ ràng. Thông điệp ngay lập tức rõ ràng và không gây hiểu lầm. BBC đã vẽ các điểm dữ liệu thực tế. Họ đã không thao tác các trục x hoặc y. Chú thích trên cốt truyện là chính xác và không được nêu quá mức. Họ đã không thêm các đường xu hướng giả hoặc bất kỳ giải thích không cần thiết nào khác. So với hầu hết các số liệu dữ liệu được trình bày trên các phương tiện truyền thông, cốt truyện này là tuyệt vời - đó là một ví dụ khá hay về việc để dữ liệu tự nói lên. Nói tóm lại, tôi nghĩ bạn đang nghĩ quá nhiều. Tôi không nghi ngờ rằng bạn có thể tìm thấy một số cách để cải thiện cốt truyện, nhưng đơn giản thường là tốt nhất.

Tôi đồng ý rằng đồ thị là gây hiểu nhầm trong một cảm giác rằng nó ngụ ý để chứng minh rằng không có điểm dữ liệu trong góc phần tư khoát mô tả như nghỉ cao bỏ phiếu%,% cao của sinh viên tốt nghiệp. Những gì cao và thấp trở nên liên quan đến giới hạn trục, không phải dữ liệu thực tế. Mặc dù về mặt lý thuyết có thể có một phường với dân số được giáo dục đại học 100%, nhưng phường đó không tồn tại. Bạn không cần phải phát minh các điểm dữ liệu để tạo ra một biểu đồ sai lệch: trục bị hỏng hiển thị thay đổi phóng đại là một ví dụ không quá giống với biểu đồ này.

Một cách khách quan hơn để trực quan hóa dữ liệu này sẽ là đặt giới hạn trục biểu đồ phân tán ở mức tối đa / phút của dữ liệu và sau đó chia biểu đồ thành các góc phần tư có diện tích bằng nhau.

Lý do tôi sẽ cho diện tích các góc phần tư bằng nhau là để các góc phần tư hiển thị mối quan hệ tuyến tính tương đương giữa các biến. Các mô tả phân loại của các góc phần tư, "cao" và "thấp" được coi là tương đương vì vậy các khu vực cũng nên như vậy.

Thay vào đó, nếu chúng ta muốn sử dụng góc phần tư như một cách khác để mô tả định lượng dữ liệu, chúng ta có thể đặt đường viền góc phần tư ở mức trung bình của mỗi biến như được hiển thị trong Trực quan hóa dữ liệu với các ví dụ R: 100 (có sẵn để xem trước trên Google Sách, p283,286).

Để thêm một lớp phân tích khác vào trực quan hóa biểu đồ phân tán, chúng ta có thể sử dụng màu sắc và kích thước của các chấm. Ví dụ, màu sắc có thể được sử dụng để tách các thị trấn đại học khỏi phần còn lại, hiển thị tỷ lệ cử tri đi theo độ dốc hoặc làm nổi bật kết quả Bầu cử chung cho các phường đó. Tôi không chắc liệu kích thước có hiệu quả với nhiều điểm dữ liệu hay không, nhưng bạn có khả năng điều tra các dải dân số khác nhau, chẳng hạn như 65+ và cách chúng được thể hiện trong dữ liệu.

Trong tâm trí tôi cũng có hai lưu ý quan trọng đáng ghi nhớ khi nhìn vào biểu đồ này: thứ nhất, nó tính tất cả sinh viên tốt nghiệp, bất kể họ có bỏ phiếu trong cuộc trưng cầu dân ý hay không, và thứ hai, bao gồm cả sinh viên tốt nghiệp thường trú với hộ chiếu EU không thể bỏ phiếu trong cuộc trưng cầu dân ý (giả sử dữ liệu nguồn là dựa trên điều tra dân số).

Tôi đồng ý, rất sai lệch. Tôi sẽ loại bỏ tất cả các nền màu cùng nhau.

Nếu bạn khăng khăng tô màu nó, có lẽ một độ dốc tương ứng với mật độ dân số? Đây là, màu nền trở nên tối hơn khi nhiều phường nằm trong danh mục "có giáo dục so với nghỉ phép"

Chắc chắn có một xu hướng, tôi không nghĩ ai sẽ tranh cãi về điều đó - có lẽ tác giả nên gắn bó với một xu hướng nào đó?