Vai al contenuto
Chart Buffet Grafici a volontà

Grafici a volontà

Quale grafico devo usare?

Parti dalla domanda a cui rispondono i tuoi dati, non dal grafico che ti piace. Ecco come abbinare le due cose, e gli errori da evitare.

Parti dal compito

Ogni grafico codifica i numeri in qualcosa che si vede: posizione, lunghezza, angolo, area o colore. Le persone giudicano queste cose con precisione molto diversa. Nella classifica di Cleveland e McGill, la posizione lungo una scala comune si legge con più precisione, poi la posizione su scale non allineate, poi lunghezza e angolo, poi l’area, e per ultima la sfumatura di colore (Cleveland & McGill 1984). Quindi un buon grafico affida il confronto che conta alla codifica più precisa.

Per questo il primo passo è dare un nome al compito: stai confrontando quantità, mostrando un cambiamento nel tempo, mostrando le parti di un intero, mettendo in relazione due misure o mostrando come si distribuiscono i valori?

La tua domanda Scegli
Come si confrontano queste quantità? Grafico a colonne
Che classifica fanno molte categorie? Grafico a barre
Come è cambiato nel tempo? Grafico a linee
Di cosa è fatto questo intero? Grafico ad anello
Come cambia la composizione tra i gruppi? Grafico in pila al 100%
Queste due misure vanno di pari passo? Grafico a dispersione
Come si distribuiscono questi valori? Istogramma
Come si confronta la dispersione di più gruppi? Box plot
Cosa ci ha portato da questo numero a quello? Grafico a cascata
Dove si perdono le persone? Grafico a imbuto
Quali poche cause contano di più? Diagramma di Pareto

Cambiamenti nel tempo

Il tempo scorre quasi sempre da sinistra a destra. Con molti punti usa una linea; con pochi periodi funzionano le colonne, che rendono ogni valore facile da leggere. Le aree in pila mostrano un totale e le sue parti nel tempo, ma solo lo strato in basso si legge con precisione.

Non mettere mai due misure con unità diverse su due assi y. L’allineamento delle due scale è arbitrario, quindi ogni apparente incrocio o correlazione è un artefatto di come sono stati impostati gli assi. Usa due grafici, oppure converti entrambe le misure in un indice.

Parti di un intero

Torte e anelli funzionano con da due a sei parti e un messaggio semplice. Con più parti, o parti di dimensioni simili, le barre ordinate sono più chiare. Per confrontare la composizione di più gruppi, usa un grafico in pila al 100% invece di una fila di torte.

Controlla che le parti formino davvero un intero. Le domande di un sondaggio che ammettono più risposte, o le categorie che si sovrappongono, non lo fanno.

Colori con uno scopo

Dai a ogni serie un colore e mantienilo, grafico dopo grafico. Non colorare le barre per valore quando le categorie non hanno un ordine: la lunghezza mostra già il valore. E non usare più colori di quanti chi legge riesca a distinguere: al massimo otto circa, meno per i grafici a dispersione. Le tavolozze di Chart Buffet indicate come «adatte ai daltonici» sono testate perché i colori vicini restino distinguibili con le forme più comuni di daltonismo.

Etichetta direttamente dove puoi. Una legenda costringe a guardare avanti e indietro; un’etichetta alla fine di una linea o su una barra si legge subito.

Resta onesto

Barre e aree devono partire da zero, perché la loro lunghezza o area è il valore. Le linee no, perché il messaggio è la pendenza, ma dichiaralo se tagli l’asse.

Togli ciò che non porta informazione: griglie pesanti, bordi, effetti 3D, ombre. Tufte chiamò il rapporto tra dati e tutto il resto «data-ink ratio», cioè il rapporto tra inchiostro dei dati e inchiostro totale, e sostenne che va aumentato (Tufte 1983).

Bibliografia

  1. 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.
  2. Bertin, J. (1967). Sémiologie graphique. Paris: Gauthier-Villars; La Haye: Mouton.
  3. Tufte, E. R. (1983). The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire, CT: Graphics Press.
  4. Munzner, T. (2014). Visualization Analysis and Design. Boca Raton, FL: CRC Press.
  5. Friendly, M. & Denis, D. J. (2001). Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization. Web document.