Ir para o conteúdo
Chart Buffet Gráficos à vontade

Gráficos à vontade

Qual gráfico devo usar?

Comece pela pergunta que seus dados respondem, não pelo gráfico de que você gosta. Veja como combinar os dois — e os erros que vale a pena evitar.

Comece pela tarefa

Todo gráfico codifica números como algo que se pode ver: posição, comprimento, ângulo, área ou cor. As pessoas julgam essas coisas com precisões muito diferentes. No ranking de Cleveland e McGill, a posição sobre uma escala comum é lida com mais precisão, depois a posição em escalas não alinhadas, depois comprimento e ângulo, depois área, e o sombreamento de cor por último (Cleveland & McGill 1984). Então um bom gráfico coloca a comparação que importa na codificação mais precisa.

Por isso o primeiro passo é dar nome à tarefa: você está comparando quantidades, mostrando uma mudança ao longo do tempo, mostrando partes de um todo, relacionando duas medidas ou mostrando como os valores se distribuem?

Sua pergunta Use
Como essas quantidades se comparam? Gráfico de colunas
Como muitas categorias se classificam? Gráfico de barras
Como isso mudou ao longo do tempo? Gráfico de linhas
Do que este todo é feito? Gráfico de rosca
Como a composição varia entre grupos? Gráfico 100% empilhado
Essas duas medidas andam juntas? Gráfico de dispersão
Como esses valores se distribuem? Histograma
Como se compara a dispersão de vários grupos? Boxplot
O que nos levou deste número àquele? Gráfico de cascata
Onde as pessoas desistem? Gráfico de funil
Quais poucas causas importam mais? Gráfico de Pareto

Mudança ao longo do tempo

O tempo quase sempre corre da esquerda para a direita. Para muitos pontos, use uma linha; para poucos períodos, colunas funcionam e deixam cada valor fácil de ler. Áreas empilhadas mostram um total e suas partes ao longo do tempo, mas só a camada de baixo pode ser lida com precisão.

Nunca coloque duas medidas com unidades diferentes em dois eixos y. O alinhamento das duas escalas é arbitrário, então qualquer cruzamento ou correlação aparente é um efeito de onde os eixos foram ajustados. Use dois gráficos, ou converta os dois para um índice.

Partes de um todo

Pizzas e roscas funcionam para duas a seis partes e uma mensagem simples. Com mais partes, ou partes de tamanho parecido, barras ordenadas são mais claras. Para comparar a composição de vários grupos, use um gráfico 100% empilhado em vez de uma fileira de pizzas.

Confira se as partes realmente somam um todo. Perguntas de pesquisa que permitem várias respostas, ou categorias que se sobrepõem, não somam.

Cor com propósito

Dê a cada série uma cor e mantenha-a, gráfico após gráfico. Não pinte barras por valor quando as categorias não têm ordem — o comprimento já mostra o valor. E não use mais cores do que o leitor consegue distinguir: umas oito no máximo, menos em gráficos de dispersão. As paletas do Chart Buffet marcadas como “seguras para daltônicos” são testadas para que cores vizinhas continuem distinguíveis nas formas mais comuns de daltonismo.

Rotule diretamente sempre que puder. Uma legenda obriga o leitor a olhar para lá e para cá; um rótulo na ponta de uma linha ou sobre uma barra é lido na hora.

Seja honesto

Barras e áreas precisam começar no zero, porque o comprimento ou a área delas é o valor. Linhas não precisam, já que a mensagem é a inclinação, mas avise se você cortar o eixo.

Tire o que não carrega informação — linhas de grade pesadas, bordas, efeitos 3D, sombras. Tufte chamou a proporção entre os dados e todo o resto de “razão dados-tinta” e defendeu aumentá-la (Tufte 1983).

Referências

  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.