Biểu đồ tha hồ
Tôi nên dùng biểu đồ nào?
Hãy bắt đầu từ câu hỏi mà dữ liệu của bạn trả lời, không phải từ biểu đồ bạn thích. Đây là cách ghép hai thứ đó với nhau — và những lỗi đáng tránh.
Bắt đầu từ công việc
Mọi biểu đồ đều mã hoá con số thành thứ bạn nhìn thấy được: vị trí, chiều dài, góc, diện tích hoặc màu sắc. Con người đánh giá những thứ này với độ chính xác rất khác nhau. Trong bảng xếp hạng của Cleveland và McGill, vị trí trên một thang chung được đọc chính xác nhất, tiếp đến là vị trí trên các thang không thẳng hàng, rồi chiều dài và góc, rồi diện tích, và độ đậm nhạt của màu đứng cuối (Cleveland & McGill 1984). Vì vậy một biểu đồ tốt đặt phép so sánh quan trọng vào cách mã hoá chính xác nhất.
Đó là lý do bước đầu tiên là gọi tên công việc: bạn đang so sánh số lượng, thể hiện thay đổi theo thời gian, thể hiện các phần của một tổng thể, liên hệ hai đại lượng, hay thể hiện giá trị phân bố ra sao?
| Câu hỏi của bạn | Hãy chọn | Vì sao |
|---|---|---|
| Các số lượng này so với nhau thế nào? | Biểu đồ cột | Chiều dài trên một đường đáy chung là phép so sánh dễ nhất. |
| Nhiều nhóm xếp hạng ra sao? | Biểu đồ thanh ngang | Thanh ngang chừa chỗ cho nhãn dài. |
| Thứ này đã thay đổi thế nào theo thời gian? | Biểu đồ đường | Độ dốc cho thấy tốc độ thay đổi. |
| Tổng thể này gồm những gì? | Biểu đồ vành khuyên | Cho vài phần với một thông điệp rõ ràng. |
| Cơ cấu khác nhau ra sao giữa các nhóm? | Biểu đồ cột chồng 100% | Các tỉ trọng thẳng hàng theo những mép chung. |
| Hai đại lượng này có biến đổi cùng nhau không? | Biểu đồ phân tán | Mỗi dòng thành một điểm; các mẫu hình hiện ra. |
| Các giá trị này phân bố ra sao? | Biểu đồ tần suất | Các khoảng chia hé lộ hình dạng của phân bố. |
| Độ phân tán của nhiều nhóm so với nhau thế nào? | Biểu đồ hộp | Trung vị và tứ phân vị đặt cạnh nhau. |
| Điều gì đã đưa chúng ta từ con số này tới con số kia? | Biểu đồ thác nước | Các cột lơ lửng bắc cầu giữa hai tổng. |
| Người ta rơi rụng ở đâu? | Biểu đồ phễu | Mỗi giai đoạn là tập con của giai đoạn trước. |
| Vài nguyên nhân nào quan trọng nhất? | Biểu đồ Pareto | Các cột đã sắp xếp cùng một đường luỹ kế. |
Thay đổi theo thời gian
Thời gian hầu như luôn chạy từ trái sang phải. Với nhiều điểm, hãy dùng đường; với vài kỳ, cột cũng hiệu quả và giúp từng giá trị dễ đọc. Biểu đồ miền chồng thể hiện một tổng và các phần của nó theo thời gian, nhưng chỉ lớp dưới cùng là đọc được chính xác.
Đừng bao giờ đặt hai đại lượng khác đơn vị lên hai trục y. Việc căn chỉnh hai thang là tuỳ ý, nên mọi điểm giao cắt hay tương quan nhìn thấy được đều là sản phẩm của cách đặt trục. Hãy dùng hai biểu đồ, hoặc chuyển cả hai thành chỉ số.
Các phần của một tổng thể
Biểu đồ tròn và vành khuyên hiệu quả với hai đến sáu phần và một thông điệp đơn giản. Khi có nhiều phần hơn, hoặc các phần có kích thước gần nhau, các thanh đã sắp xếp sẽ rõ hơn. Để so sánh cơ cấu của nhiều nhóm, hãy dùng biểu đồ cột chồng 100% thay vì một hàng biểu đồ tròn.
Hãy kiểm tra xem các phần có thật sự cộng lại thành một tổng thể không. Những câu hỏi khảo sát cho phép chọn nhiều đáp án, hay những nhóm chồng lấn nhau, thì không.
Dùng màu có mục đích
Cho mỗi chuỗi dữ liệu một màu và giữ nguyên nó, hết biểu đồ này sang biểu đồ khác. Đừng tô màu cột theo giá trị khi các nhóm không có thứ tự — chiều dài đã thể hiện giá trị rồi. Và đừng dùng nhiều màu hơn số người đọc có thể phân biệt: nhiều nhất khoảng tám màu, ít hơn với biểu đồ phân tán. Các bảng màu của Chart Buffet được đánh dấu “an toàn cho người mù màu” đã được kiểm tra để các màu kề nhau vẫn phân biệt được với những dạng mù màu phổ biến nhất.
Ghi nhãn trực tiếp ở chỗ có thể. Phần chú giải bắt người đọc nhìn qua nhìn lại; một nhãn ở cuối đường hay trên cột thì được đọc ngay lập tức.
Giữ cho trung thực
Cột và miền phải bắt đầu từ 0, vì chiều dài hay diện tích của chúng chính là giá trị. Đường thì không cần, vì độ dốc mới là thông điệp, nhưng hãy nói rõ nếu bạn cắt trục.
Bỏ đi những gì không mang thông tin — đường lưới đậm, khung viền, hiệu ứng 3D, bóng đổ. Tufte gọi tỉ lệ giữa dữ liệu và mọi thứ còn lại là “tỉ lệ dữ liệu – mực” (data-ink ratio), và chủ trương nâng nó lên (Tufte 1983).
Tài liệu tham khảo
- 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.