Nedir
Kabarcık grafiği dağılım grafiğini genişletir: x ve y her öğeyi yerleştirir, kabarcığın alanı ise nüfus, gelir ya da sayım gibi üçüncü bir değeri gösterir.
En iyi, gözün konumu ve boyutu birlikte kavrayabildiği, sayıca makul miktarda adlı öğe için çalışır — ülkeler, ürünler, gezegenler.
✓ Ne zaman kullanılır
- En fazla birkaç düzine öğenin her biri için üç sayısal ölçünüz var.
- Üçüncü ölçü boyut benzeri bir nicelik: nüfus, satış, hacim.
✗ Ne zaman kaçınılır
- Üçüncü ölçünün kesin karşılaştırması önemli — alan, konumdan daha az isabetle değerlendirilir.
- Yüzlerce öğe var — kabarcıklar birbirini gizler.
Daha iyi bir grafik için ipuçları
- Kabarcıkları yarıçapa göre değil, alana göre ölçekleyin. Chart Buffet bunu sizin yerinize yapar.
- Kabarcıkları ince bir dış çizgiyle yarı saydam yapın ki çakışanlar görünür kalsın.
- Önemli kabarcıkları etiketleyin; gerisini araç ipucu taşısın.
Matematiği
Dürüst bir kabarcığın alanı değerle orantılıdır: A ∝ v; dolayısıyla yarıçap karekök olarak büyür, r ∝ √v. Yarıçapı doğrudan ölçeklemek, iki kat büyük bir değeri dört kat büyük gösterirdi.
İnsanlar yine de büyük kabarcıkların boyutunu küçümseme eğilimindedir. Algılanan alan gerçek alandan daha yavaş büyür ve alan için üssü birden küçük olan Stevens’ın üs yasasını izler (Stevens 1957); bu yüzden kabarcık boyutları en iyi kaba karşılaştırmalar olarak okunur.
Biraz tarih
Orantılı daireler on dokuzuncu yüzyılın tematik haritalarında görülür ve istatistikçiler dağılım grafiği noktalarını bilgisayarlardan çok önce üçüncü bir değişkene göre ölçekliyordu (Friendly & Denis 2005). Kabarcık grafiğinin en ünlü anı, Hans Rosling’in 2006’daki TED konuşmasıydı; konuşmada dünya ülkelerinin hareketli kabarcıkları, gelire karşı yaşam beklentisini gösteren bir grafikte yarıştı (Rosling 2006).
Sorular
Kabarcık boyutunu hangi sütun belirliyor?
Veri bölümünde “Kabarcık boyutu” altından seçin. Chart Buffet varsayılan olarak üçüncü sayısal sütunu seçer.
Kaynaklar
- Stevens, S. S. (1957). On the psychophysical law. Psychological Review 64(3), 153–181.
- Rosling, H. (2006). The best stats you’ve ever seen. TED talk.
- Friendly, M. & Denis, D. (2005). The early origins and development of the scatterplot. Journal of the History of the Behavioral Sciences 41(2), 103–130.