जितने चाहें चार्ट
मुझे कौन-सा चार्ट इस्तेमाल करना चाहिए?
उस सवाल से शुरू करें जिसका जवाब आपका डेटा देता है, उस चार्ट से नहीं जो आपको पसंद है। यहाँ बताया गया है कि दोनों को कैसे मिलाएँ — और किन ग़लतियों से बचना चाहिए।
काम से शुरू करें
हर चार्ट संख्याओं को किसी दिखने वाली चीज़ में बदलता है: स्थिति, लंबाई, कोण, क्षेत्रफल या रंग। लोग इन्हें बहुत अलग-अलग सटीकता से आँकते हैं। क्लीवलैंड और मैकगिल की रैंकिंग में साझा पैमाने पर स्थिति सबसे सटीक पढ़ी जाती है, फिर असंरेखित पैमानों पर स्थिति, फिर लंबाई और कोण, फिर क्षेत्रफल, और रंग की छाया सबसे आख़िर में (Cleveland & McGill 1984)। इसलिए अच्छा चार्ट उस तुलना को, जो मायने रखती है, सबसे सटीक रूप में रखता है।
इसीलिए पहला क़दम काम का नाम तय करना है: क्या आप मात्राओं की तुलना कर रहे हैं, समय के साथ बदलाव दिखा रहे हैं, पूर्ण के हिस्से दिखा रहे हैं, दो मापों का संबंध दिखा रहे हैं, या यह दिखा रहे हैं कि मान कैसे वितरित हैं?
| आपका सवाल | चुनें | क्यों |
|---|---|---|
| ये मात्राएँ आपस में कैसी हैं? | कॉलम चार्ट | साझा आधार रेखा पर लंबाइयों की तुलना सबसे आसान है। |
| कई श्रेणियों की रैंक क्या है? | बार चार्ट | आड़े बार लंबे लेबलों के लिए जगह छोड़ते हैं। |
| समय के साथ यह कैसे बदला है? | लाइन चार्ट | ढलान परिवर्तन की दर दिखाता है। |
| यह पूर्ण किससे बना है? | डोनट चार्ट | एक स्पष्ट संदेश वाले कुछ हिस्सों के लिए। |
| समूहों के बीच मेल कैसे अलग है? | 100% स्टैक्ड चार्ट | हिस्सेदारियाँ साझा किनारों पर पंक्तिबद्ध होती हैं। |
| क्या ये दो माप साथ-साथ चलते हैं? | स्कैटर प्लॉट | हर पंक्ति एक बिंदु बनती है; पैटर्न उभर आते हैं। |
| ये मान कैसे फैले हैं? | हिस्टोग्राम | बिन वितरण का आकार प्रकट करते हैं। |
| कई समूहों के फैलाव की तुलना कैसी है? | बॉक्स प्लॉट | माध्यिकाएँ और चतुर्थक अगल-बगल। |
| हम इस संख्या से उस तक कैसे पहुँचे? | वॉटरफ़ॉल चार्ट | तैरते बार दो कुलों के बीच पुल बनाते हैं। |
| लोग कहाँ छूट जाते हैं? | फ़नल चार्ट | हर चरण पिछले का उपसमुच्चय है। |
| कौन-से कुछ कारण सबसे ज़्यादा मायने रखते हैं? | पैरेटो चार्ट | क्रमबद्ध बार और एक संचयी रेखा। |
समय के साथ बदलाव
समय लगभग हमेशा बाएँ से दाएँ चलता है। बहुत से बिंदुओं के लिए लाइन का उपयोग करें; कुछ अवधियों के लिए कॉलम काम करते हैं और हर मान पढ़ना आसान बनाते हैं। स्टैक्ड एरिया समय के साथ कुल और उसके हिस्से दिखाते हैं, पर केवल सबसे निचली परत सटीक पढ़ी जा सकती है।
अलग-अलग इकाइयों वाले दो मापों को कभी दो y अक्षों पर न रखें। दोनों पैमानों का संरेखण मनमाना होता है, इसलिए कोई भी दिखने वाला क्रॉसिंग या सहसंबंध बस इस बात का नतीजा है कि अक्ष कहाँ तय किए गए। दो चार्ट इस्तेमाल करें, या दोनों को एक सूचकांक में बदलें।
पूर्ण के हिस्से
पाई और डोनट चार्ट दो से छह हिस्सों और एक सरल संदेश के लिए काम करते हैं। ज़्यादा हिस्सों, या मिलते-जुलते आकार के हिस्सों के साथ क्रमबद्ध बार ज़्यादा स्पष्ट हैं। कई समूहों की बनावट की तुलना के लिए पाई चार्टों की कतार के बजाय 100% स्टैक्ड चार्ट का उपयोग करें।
जाँच लें कि हिस्से सचमुच मिलकर एक पूर्ण बनाते हैं। कई उत्तरों की अनुमति देने वाले सर्वेक्षण प्रश्न, या एक-दूसरे पर चढ़ी श्रेणियाँ, ऐसा नहीं करतीं।
रंग, सोच-समझकर
हर श्रृंखला को एक रंग दें और उसे बनाए रखें, चार्ट-दर-चार्ट। जब श्रेणियों का कोई क्रम न हो तो बार को मान के अनुसार रंग न दें — लंबाई पहले ही मान दिखाती है। और उतने से ज़्यादा रंग न इस्तेमाल करें जितने पाठक अलग पहचान सकें: अधिक से अधिक लगभग आठ, स्कैटर प्लॉट के लिए उससे कम। Chart Buffet के “रंग-अंधता के लिए सुरक्षित” चिह्नित पैलेट इस तरह जाँचे गए हैं कि रंग-अंधता के सबसे आम रूपों में भी पास-पास के रंग अलग पहचाने जा सकें।
जहाँ हो सके, सीधे लेबल लगाएँ। लेजेंड पाठकों को बार-बार इधर-उधर देखने पर मजबूर करता है; रेखा के सिरे पर या बार पर लगा लेबल तुरंत पढ़ लिया जाता है।
ईमानदार रहें
बार और एरिया शून्य से शुरू होने चाहिए, क्योंकि उनकी लंबाई या क्षेत्रफल ही मान है। रेखाओं के लिए यह ज़रूरी नहीं, क्योंकि उनका ढलान ही संदेश है, पर अगर आप अक्ष काटते हैं तो यह बता दें।
जो जानकारी नहीं देता, उसे हटा दें — भारी ग्रिड रेखाएँ, किनारे, 3D प्रभाव, परछाइयाँ। टफ़्टी ने डेटा और बाक़ी सब के अनुपात को “डेटा-इंक अनुपात” कहा, और उसे बढ़ाने की वकालत की (Tufte 1983)।
संदर्भ
- Cleveland, W. S. & McGill, R. (1984). Graphical perception: theory, experimentation, and application to the development of graphical methods. Journal of the American Statistical Association 79(387), 531–554.
- Bertin, J. (1967). Sémiologie graphique. Paris: Gauthier-Villars; La Haye: Mouton.
- Tufte, E. R. (1983). The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire, CT: Graphics Press.
- Munzner, T. (2014). Visualization Analysis and Design. Boca Raton, FL: CRC Press.
- Friendly, M. & Denis, D. J. (2001). Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization. Web document.