Bir kutu grafiğine alternatifler nelerdir?

Seçilen kullanıcı çokgenler için sayım verilerini görüntüler ve grafiksel olarak çeşitli parametrelerin (parametre başına bir grafik) dağılımını göstermek istiyorum bir web sitesi oluşturma üzerinde çalışıyorum.

Veriler genellikle aşağıdaki özelliklere sahiptir:

1. Örnek boyutu büyük olma eğilimindedir (yaklaşık 10.000 veri noktası diyelim)
2. Değerlerdeki aralık büyük ölçüde quire olma eğilimindedir (örneğin, minimum nüfus 100'den az olabilir ve maksimum 500.000 gibi bir şey olabilir)
3. q1 genellikle minimuma (200 diyelim) yakınken, q2 ve q3 10.000 içinde olacak
4. Normal bir dağılım gibi görünmüyor

Ben bir istatistikçi değilim ve bu yüzden tanımım tam olarak açık olmayabilir.

Bu dağılımı vatandaşların göreceği bir grafik üzerinde göstermek istiyorum (eğer isterseniz layman).

En iyisi bir histogram kullanmak isterdim, ancak çok çeşitli değerlerden dolayı mümkün değildir, çünkü bidonları yapmak gerçekten kolay ve basit değildir.

İstatistikler hakkında bildiklerimden, bir kutu grafiği, bu tür verileri göstermek için sıklıkla kullanılan şeydir, ancak bir layperson için Kutu planını deşifre etmenin kolay olmadığını hissediyorum.

Bu verileri anlaşılması kolay bir şekilde gösterme seçeneklerim nelerdir?

Bir boxplot o kadar karmaşık değil. Sonuçta, sadece üç çeyrek , ve aralığı tanımlayan min ve maks hesaplamanız gerekir ; bıyıkları çizmek istediğimizde bir incelik ortaya çıkar ve çeşitli yöntemler önerilmiştir. Örneğin, bir Tukey boxplot değerinde, birinci veya üçüncü çeyrek kareler arası kartusun 1.5 katı dışında değerler aykırı sayılır ve basit noktalar olarak gösterilir. Ayrıca bkz. İstatistiksel Bilgi Sunma Yöntemleri: İyi bir genel bakış için Kutu Grafiği , Kristin Potter. R yazılım biraz farklı kural uygular ama gördüğünüz (bunu incelemek istiyorsanız kaynak kodu kullanılabilir boxplot()veboxplot.stats()fonksiyonlar). Bununla birlikte, ilgi çok çarpık bir dağılımdan aykırı değerleri tanımlamakta çok yararlı değildir (ancak bkz . Hubert ve Vandervieren, CSDA 2008 52 (12) tarafından çarpık dağılımlar için düzeltilmiş bir kutu çizimi).

Çevrimiçi görselleştirme söz konusu olduğunda, etkileşimli web ekranları için eklentisiz bir js araç kutusu olan Protovis'e göz atmanızı öneririm . Örnekler sayfa çok az hatlarında, onunla elde edilebilir ne çok illüstrasyonlar var.

Beanplots'a da göz atmak isteyebilirsiniz .

[ Kaynak ]

Uygulanan R paketin Peter Kampstra tarafından.

Histogramlarla ısrar etmenizi öneririm. Alternatiflerden çok daha yaygın olarak anlaşılıyorlar. Çok çeşitli değerlerle başa çıkmak için bir günlük ölçeği kullanın. İşte Stata'da birkaç dakika içinde pişirdiğim bir örnek:
x ekseni sayısal etiketlerinin tamamen basit veya otomatik olmadığını itiraf ediyorum, ancak bir web sitesi oluştururken programlama becerilerinizin meydan okuma!

Burada, kutu grafiğine alternatif olarak çoklu histogramları 2D olarak yan yana çizmek için bir matlab işlevi . Üstteki resme bakın. Ve işte bir tane daha

Yoğunluk şeridi kutu çizimine başka bir alternatiftir. Bir noktadaki karanlığı o noktadaki miktarın olasılık yoğunluğu ile orantılı olan gölgeli tek renkli bir şerittir. Bu yoğunluk şeridinin bir R uygulamasıdır

$x\%$$x=0,10,20,...,100$

Genel nüfusu (yani istatistiki meraklı olmayan bir kitleyi) hedefliyorsanız, istatistiksel doğruluktan ziyade göz şekerine odaklanmalısınız.

Boxplotları unutun, keman çizimlerini bir kenara bırakın (kişisel olarak onları okumak çok zor buluyorum) Sıradan bir sokak insanına bir kantilin ne olduğunu sorarsanız, çoğunlukla geniş gözlü bir sessizlik elde edersiniz ...

Barplots, kabarcık grafikler, belki bazı pasta grafikler (brrrr) kullanmalısınız. Hata çubuklarını unutun (her ne kadar SD'yi uygun yerlerde bir yere koyacağım).

Renkler, şekiller, kalın çizgiler, 3D kullanın. Tüm efsaneleri / eksenleri vb. Okumak zorunda kalmadan bile her grafiği benzersiz ve hemen anlaşılması kolay hale getirmelisiniz. Renklendirerek haritaları akıllıca kullanın.

Bilgi güzeldir fikir edinmek için çok iyi bir kaynaktır. Örneğin bu grafiğe bakın: Kafein ve Kaloriler : herkes onu anlayabilir ve göze hoş gelir.

Ve elbette, Edward Tufte'nin çalışmalarına bir göz atın.

Doğrusu gibi keman araziler kendim, bu dağılımın şekli hakkında bir fikir verir. Bununla birlikte, geniş değer aralığı söz konusuysa, belki de ham değerleri yerine verilerin günlüğünü çizmek en iyisi olacaktır, bu daha sonra histogramlar için kutu boyutlarının seçilmesini sağlayacaktır. Günlüklerden bahsetmeyin ve ekseni 10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000 vb.