Các vấn đề với biểu đồ tròn

Dường như có sự thảo luận ngày càng tăng về biểu đồ tròn.

Các đối số chính chống lại nó dường như là:

• Diện tích được cảm nhận với sức mạnh ít hơn chiều dài.
• Biểu đồ hình tròn có tỷ lệ điểm-điểm-dữ liệu rất thấp

Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng chúng có thể hữu ích bằng cách nào đó khi miêu tả tỷ lệ. Tôi đồng ý sử dụng bảng trong hầu hết các trường hợp nhưng khi bạn đang viết báo cáo kinh doanh và bạn đã bao gồm hàng trăm bảng tại sao không có biểu đồ hình tròn?

Tôi tò mò về những gì cộng đồng nghĩ về chủ đề này. Tham khảo thêm được chào đón.

Tôi bao gồm một vài liên kết:

• http://www.juiceanalytics.com/wr/the-probols-with-pie-charts/
• http://www.usf.uni-osnabrueck.de/~enameiter/tools/piechart/warning.en.html

Để kết thúc câu hỏi này, tôi quyết định xây dựng một ví dụ về biểu đồ hình tròn so với biểu đồ bánh quế.

Tôi sẽ không nói rằng có một sự quan tâm hoặc tranh luận ngày càng tăng về việc sử dụng biểu đồ hình tròn. Chúng chỉ được tìm thấy ở mọi nơi trên web và trong các giải pháp được gọi là "phân tích dự đoán".

Tôi đoán bạn biết tác phẩm của Tufte (anh ấy cũng đã thảo luận về việc sử dụng nhiều biểu đồ hình tròn ), nhưng buồn cười hơn là thực tế là chương thứ hai của Ngữ pháp đồ họa của Wilkinson bắt đầu bằng "Cách tạo biểu đồ hình tròn?". Có lẽ bạn cũng biết rằng dotplot của Cleveland , hoặc thậm chí là một barchart, sẽ truyền đạt thông tin chính xác hơn nhiều. Vấn đề dường như thực sự xuất phát từ cách hệ thống thị giác của chúng ta có thể xử lý thông tin không gian. Nó thậm chí được trích dẫn trong phần mềm R; từ trợ giúp trực tuyến cho pie,

Cleveland (1985), trang 264: Dữ liệu có thể được hiển thị bằng biểu đồ hình tròn luôn có thể được hiển thị bằng biểu đồ dấu chấm. Điều này có nghĩa là các phán đoán về vị trí theo thang điểm chung có thể được đưa ra thay vì các phán đoán góc ít chính xác hơn. Tuyên bố này dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm của Cleveland và McGill cũng như các cuộc điều tra của các nhà tâm lý học nhận thức.

Cleveland, WS (1985) Các yếu tố của dữ liệu đồ thị . Wadsworth: Monterey, CA, Hoa Kỳ.

Có các biến thể của biểu đồ hình tròn (ví dụ: biểu đồ giống như bánh rán) mà tất cả đều đưa ra cùng một vấn đề: Chúng tôi không giỏi trong việc đánh giá góc và diện tích. Ngay cả những cái được sử dụng trong "Corrgram", như được mô tả trong Friendly, Corrgrams: Exploratory display for ma trận tương quan , American Statistician (2002) 56: 316, rất khó đọc, IMHO.

Tuy nhiên, tại một số điểm, tôi tự hỏi liệu chúng có còn hữu ích hay không, ví dụ (1) hiển thị hai lớp là tốt nhưng việc tăng số lượng danh mục thường làm xấu đi việc đọc (đặc biệt là sự mất cân bằng mạnh giữa%), (2) phán đoán tương đối là tốt hơn so với các biểu đồ tuyệt đối, việc hiển thị hai biểu đồ hình tròn cạnh nhau sẽ giúp đánh giá kết quả tốt hơn so với ước tính đơn giản từ một biểu đồ hình tròn trộn tất cả các kết quả (ví dụ: bảng phân loại chéo hai chiều). Tình cờ, tôi đã hỏi một câu hỏi tương tự với Hadley Wickham, người vui lòng chỉ cho tôi các bài viết sau:

1. Spence, I. (2005). No Humble Pie: Nguồn gốc và cách sử dụng biểu đồ thống kê . Tạp chí Thống kê Giáo dục và Hành vi , 30 (4), 353 Tiết368.
2. Heer, J. và Bostock, M. (2010). Crowdsource Nhận thức đồ họa: Sử dụng Turk cơ học để đánh giá thiết kế trực quan . CHI 2010 , ngày 10 tháng 415, 2010, Atlanta, Georgia, Hoa Kỳ.

Tóm lại, tôi nghĩ rằng chúng chỉ tốt khi mô tả sơ bộ phân phối của 2 đến 3 lớp (thỉnh thoảng tôi sử dụng chúng để thể hiện sự phân bố nam và nữ trong một mẫu trên biểu đồ tuổi), nhưng chúng phải được kèm theo tần số tương đối hoặc số đếm để thực sự có nhiều thông tin. Một bảng vẫn sẽ làm việc tốt hơn vì bạn có thể thêm lề và vượt ra ngoài phân loại 2 chiều.

Cuối cùng, có những màn hình thay thế được xây dựng dựa trên ý tưởng về biểu đồ hình tròn. Tôi có thể nghĩ về bánh hình vuông hoặc biểu đồ bánh quế , được mô tả bởi Robert Kosara trong Tìm hiểu Biểu đồ Pie .

Vấn đề cá nhân của tôi với biểu đồ hình tròn là trong khi chúng có thể hữu ích để hiển thị sự khác biệt như thế này:

quá nhiều người sử dụng nó để cho thấy rằng:

Biểu đồ hình tròn, giống như chiếc bánh, có thể rất ngon nhưng chúng không bổ dưỡng.

Ngoài các điểm đã được thực hiện, một là việc xoay biểu đồ hình tròn sẽ thay đổi nhận thức về kích thước của các góc, cũng như thay đổi màu sắc.

Nếu một biểu đồ hình tròn chỉ có một vài loại, hãy tạo một bảng. Nếu nó có RẤT NHIỀU danh mục, thì các lát sẽ quá mỏng để xem (ít hơn nhiều để dán nhãn chính xác).

Tôi đã viết về điều này trên blog của tôi

Tôi nghĩ rằng bạn đã trả lời câu hỏi của riêng bạn cho điểm đạn thứ 2. Nếu bạn muốn chiếm bất động sản có giá trị, vì vậy hãy là nó! Tuy nhiên viên đạn đầu tiên quan trọng hơn. Với biểu đồ thanh, người quan sát cần ước tính tỷ lệ tương đối chỉ dựa trên 1 trục. Với một biểu đồ hình tròn đánh giá dọc theo ít nhất 2 trục có liên quan. Và một trục được uốn cong. Tôi nghĩ rằng biểu đồ hình tròn được sử dụng hiệu quả nhất khi bạn có nhiều danh mục trong chiếc bánh, với một huyền thoại, và nó không phải là tất cả quan trọng để đánh giá tỷ lệ.

Tôi có thể nghĩ rằng hầu như không có trường hợp nào biểu đồ hình tròn tốt hơn biểu đồ thanh hoặc thanh xếp chồng nếu bạn muốn truyền đạt thông tin.

Tôi có một hoặc hai lý thuyết về cách biểu đồ hình tròn trở nên phổ biến. Suy nghĩ đầu tiên của tôi là liên quan đến quảng cáo trên PC. Các PC đời đầu có màn hình văn bản (24 x 80 ký tự), thường có màu xanh như CRT của máy tính lớn cũ. Để hiển thị các màn hình đồ họa mới có nền tảng pixel Red-Green-Blue, biểu đồ hình tròn là lý tưởng. Một màn hình văn bản có thể làm một biểu đồ thanh sau một thời trang, nhưng không thể làm một biểu đồ hình tròn đáng tin cậy từ xa. Biểu đồ hình tròn trông nghiêm túc hơn nhiều so với hiển thị màn hình Mario Brothers, bất kể PC thực sự sẽ được sử dụng như thế nào. Do đó, có vẻ như mọi quảng cáo trên PC vào cuối những năm 1980 và đầu những năm 1990 đều hiển thị biểu đồ hình tròn trên màn hình.

Một lý thuyết thứ hai là một biểu đồ thanh hoặc thanh xếp chồng sẽ tốt hơn nếu bạn muốn truyền đạt thông tin. Nhưng nếu bạn không? Sau đó, một biểu đồ hình tròn hoạt động - và các biểu đồ với hiệu ứng 3 chiều hoạt động tốt hơn nữa.

Biểu đồ bánh quế của bạn cần chuyển đổi giá trị màu đỏ và màu xanh. Đối với câu hỏi về bánh vs bánh quế, tôi nghiêng về phía bánh quế. Với biểu đồ bánh quế, bạn vẫn có thể nhận được thông tin ở kích thước nhỏ ngay cả khi các khối hòa trộn với nhau, màu sắc vẫn đại diện cho các vùng.