Çeşitli koşullar altında iki sayısal değişken arasındaki grafik ilişkisine ilişkin ipuçları içeren iyi çevrimiçi kaynak

Bağlam:

Bu süre zarfında, iki sayısal değişken arasındaki ilişkiyi etkin bir şekilde çizme konusunda bir dizi sezgisel tarama elde ettim. Verilerle çalışan çoğu insanın da benzer kurallara sahip olacağını hayal ediyorum.

Bu tür kurallara örnekler:

• Değişkenlerden biri pozitif olarak çarpıksa, bu ekseni bir günlük ölçeğinde çizmeyi düşünün.
• Çok fazla veri noktası varsa (örneğin, n> 1000), bir miktar kısmi şeffaflık kullanma veya verileri örnekleme gibi farklı bir strateji benimseyin;
• Değişkenlerden biri sınırlı sayıda ayrık kategori alıyorsa, bir titreme veya ayçiçeği grafiği kullanmayı düşünün;
• Üç veya daha fazla değişken varsa, bir scatterplot matrisi kullanmayı düşünün;
• Bazı trend çizgileri biçiminin kullanılması genellikle yararlıdır;
• Çizim karakterinin boyutunu örneklem büyüklüğüne ayarlayın (daha büyük n için, daha küçük bir çizim karakteri kullanın);
• ve bunun gibi.

Soru:

Öğrencileri, iki örnek değişken arasındaki ilişkileri, belki de örneklerle etkin bir şekilde çizmek için bunları ve diğer püf noktalarını açıklayan bir web sayfasına veya siteye yönlendirmek istiyorum.

• İnternette bu işi iyi yapan sayfalar veya siteler var mı?

Başımın üstündeki harika çevrimiçi kaynakları düşünemiyorum, ama düşünceli bir şekilde büyük, çok boyutlu bir veri setini görsel olarak nasıl keşfedeceğinizi anlatan hoş (ve kolayca indirilebilir) bir kitap bölümü Brendan O'Connor ve Lukas Biewald Güzel Veriler bölümünden (uyarı: bağlantı doğrudan PDF'ye gönderilir) . Bu bölüm özellikle bir öğretim kaynağı olarak kullanışlıdır, çünkü anlatıya R kodu ekler.

Ayrıca, daha fazla yansıma üzerine, John Tukey'nin klasik “ Edward Tufte'nin web sitesinde rahatça yayınlanan “ Bazı Grafik ve Yarıgrafik Göstergeler ” in klasik olduğunu , görselleştirmeye biraz da olsa, gerçekten harika olduğunu düşünüyorum.

Nedense kitap bölümlerini düşünüyorum.

Son referanslar:

• Kelleher ve Wagner 2011 "Bilimsel yayınlarda etkin veri görselleştirmesi için on kılavuz" güzel bir kurallar dizisi sunmaktadır. Referanslar (ancak makalenin tamamı değil) ile kurallar, üniversite öğrencilerinin büyük olasılıkla tam erişime sahip olmalarına rağmen, abonelik olmadan kullanılabilir.

• Birleşmiş Milletler 2009 "Verileri Anlamlı Hale Getirmek" , 'gelişen teknolojiler' üzerine bir bölüm de dahil olmak üzere kurallar ve örnekler içeren hoş bir genel bakış sunmaktadır.

Daha eski, ancak ilgili kaynaklar

• SIGGGRAPH bazı mükemmel dersler veriyor, ancak bunlardan bazıları:

  • Şenay ve Ignatius 1999 "Bilimsel Veri Görselleştirmenin Kuralları ve İlkeleri"

  • Domik 1999 "Görselleştirme Eğitimi"

• Tufte'nin güzel bir özeti burada bulunabilir:

  • Globus 1994 "Görselleştirme Uygulayıcıları için Bilgi Gösterme İlkeleri"