Il semble y avoir une discussion croissante sur les camemberts.
Les principaux arguments contre cela semblent être:
- La zone est perçue avec moins de puissance que la longueur.
- Les graphiques circulaires ont un rapport point-à-pixel de données très faible
Cependant, je pense qu'ils peuvent être d'une certaine manière utiles lors de la représentation des proportions. J'accepte d'utiliser un tableau dans la plupart des cas, mais lorsque vous rédigez un rapport d'activité et que vous venez d'inclure des centaines de tableaux, pourquoi ne pas avoir un graphique circulaire?
Je suis curieux de savoir ce que la communauté pense de ce sujet. D'autres références sont les bienvenues.
J'inclus quelques liens:
- http://www.juiceanalytics.com/writing/the-problem-with-pie-charts/
- http://www.usf.uni-osnabrueck.de/~breiter/tools/piechart/warning.fr.html
Afin de conclure cette question, j'ai décidé de construire un exemple de camembert vs gaufre.
data-visualization
many-categories
pie-chart
deps_stats
la source
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Réponses:
Je ne dirais pas qu'il y a un intérêt ou un débat croissant sur l'utilisation des camemberts. On les trouve juste partout sur le web et dans les solutions dites «d'analyse prédictive».
Je suppose que vous connaissez le travail de Tufte (il a également discuté de l'utilisation de plusieurs graphiques circulaires ), mais le plus drôle est le fait que le deuxième chapitre de la grammaire de Wilkinson commence par "Comment créer un graphique à secteurs?". Vous savez probablement aussi que le diagramme à points de Cleveland , ou même un diagramme à barres, transmettra des informations beaucoup plus précises. Le problème semble vraiment provenir de la façon dont notre système visuel est capable de traiter l'information spatiale. Il est même cité dans le logiciel R; de l'aide en ligne pour
pie
,Il existe des variantes de graphiques circulaires (par exemple, des graphiques en forme de beignets) qui posent tous les mêmes problèmes: nous ne sommes pas bons pour évaluer l'angle et la surface. Même ceux utilisés dans "corrgram", comme décrit dans Friendly, Corrgrams: Affichages exploratoires pour les matrices de corrélation , American Statistician (2002) 56: 316, sont difficiles à lire, à mon humble avis .
À un certain moment, cependant, je me suis demandé si elles pouvaient encore être utiles, par exemple (1) afficher deux classes est bien, mais l'augmentation du nombre de catégories aggrave généralement la lecture (en particulier avec un fort déséquilibre entre%), (2) les jugements relatifs sont mieux que les valeurs absolues, c'est-à-dire que l'affichage de deux graphiques à secteurs côte à côte devrait favoriser une meilleure appréciation des résultats qu'une simple estimation à partir, par exemple, d'un graphique à secteurs mélangeant tous les résultats (par exemple, un tableau de classification croisée bidirectionnelle). Par ailleurs, j'ai posé une question similaire à Hadley Wickham qui m'a gentiment pointé vers les articles suivants:
En somme, je pense qu'ils sont juste bons pour représenter grossièrement la distribution de 2 à 3 classes (je les utilise, de temps en temps, pour montrer la distribution des hommes et des femmes dans un échantillon au-dessus d'un histogramme des âges), mais ils doivent être accompagnés de fréquences ou de comptes relatifs pour être vraiment informatifs. Un tableau ferait toujours mieux car vous pouvez ajouter des marges et aller au-delà des classifications bidirectionnelles.
Enfin, il existe des affichages alternatifs qui sont construits sur l'idée de camembert. Je peux penser au graphique carré ou gaufré , décrit par Robert Kosara dans Understanding Pie Charts .
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Mon problème personnel avec les camemberts est qu'ils peuvent être utiles pour montrer des différences comme celle-ci:
trop de gens l'utilisent pour montrer que:
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Les camemberts, comme le camembert, peuvent être délicieux, mais ils ne sont pas nutritifs.
En plus des remarques déjà faites, l'une est que la rotation d'un graphique à secteurs change la perception de la taille des angles, tout comme le changement de couleur.
Si un graphique à secteurs ne comporte que quelques catégories, créez un tableau. S'il a BEAUCOUP de catégories, alors les tranches seront trop fines pour être vues (et encore moins pour étiqueter avec précision).
J'ai écrit à ce sujet sur mon blog
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Je pense que vous avez répondu à votre propre question pour le 2e point. Si vous souhaitez acquérir un bien immobilier précieux, tant pis! Cependant, la première puce est plus importante. Avec un graphique à barres, l'observateur doit estimer la proportion relative sur la base d'un seul axe. Avec un camembert jugeant le long d'au moins 2 axes sont impliqués. Et un axe est courbé. Je pense que les camemberts sont utilisés plus efficacement lorsque vous avez plusieurs catégories dans le camembert, avec une légende, et il n'est pas si important de juger de la proportion.
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Je ne peux penser à presque aucun cas dans lequel un graphique à secteurs est meilleur qu'un graphique à barres ou une barre empilée si vous souhaitez transmettre des informations.
J'ai une théorie ou deux sur la façon dont les camemberts sont devenus si populaires. Ma première pensée est liée aux publicités PC. Les premiers PC avaient des écrans de texte (24 x 80 caractères), souvent verts comme les anciens CRT de l'ordinateur central. Pour montrer les nouveaux écrans graphiques qui avaient une base de pixels rouge-vert-bleu, un graphique à secteurs était idéal. Un écran de texte pourrait faire un graphique à barres à la mode, mais ne pourrait pas faire un graphique à secteurs crédible à distance. Les camemberts semblaient beaucoup plus sérieux que de montrer un écran Mario Brothers, quelle que soit la façon dont le PC serait réellement utilisé. Ainsi, il semblait que chaque publicité pour PC à la fin des années 80 et au début des années 90 montrait un graphique à secteurs sur le moniteur.
Une deuxième théorie est qu'un graphique à barres ou une barre empilée est préférable si vous souhaitez transmettre des informations. Et si vous ne le faites pas? Ensuite, un graphique à secteurs fonctionne - et les graphiques avec des effets 3D fonctionnent encore mieux.
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Votre gaufre a besoin que les valeurs rouges et bleues soient commutées. Quant à la question de la tarte contre la gaufre, je me penche vers la gaufre. Avec les gaufriers, vous pouvez toujours transmettre les informations à de petites tailles, même si les blocs se mélangent, la couleur représente toujours les régions.
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