Es ist eine Weile her, seit wir einen Beitrag für Grafiken gewidmet haben!
Der Hyperlink Hier Enthält ein Beispiel dafür, wie die Phantasm der Liniewinkel dazu führen kann, dass Traits in den Zeilendiagrammen falsch interpretiert werden:
Gibt es einen größeren Umsatzunterschied zum Zeitpunkt 1 als Zeit 2? Viele von uns werden das denken, aber nach sorgfältigem Urteilsvermögen kann ich alle zustimmen, dass der Unterschied zum Zeitpunkt 2 tatsächlich größer ist. . . .
Studien haben gezeigt, dass Menschen dazu neigen, nicht die vertikalen Lücken, sondern die Winkellücken zu lesen. Auch dieses Drawback ist in dem ersten erwähnten Papier dargestellt:
Matthias erklärte, dass ihre Implementierung des Hängemattendiagramms eine Strategie verwendet, um dieser Phantasm des Linienwinkels entgegenzuwirken.
Ich nehme dies so, dass sie die Daten so verzerren, dass die daraus resultierende Ansicht nach der Anwendung der Leserwinkel-Phantasm den richtigen Pattern korrekt vermitteln würde. Eine Artwork doppelte detrimental Strategie. Das oben verknüpfte Papier bietet eine solche Strategie gegen die Ilerusion.
Ich kann mir vorstellen, dass dies etwas umstritten ist, da wir absichtliche Verzerrungen einführen, um einer erwarteten Wahrnehmungsillusion entgegenzuwirken.
Mir ist keine Software program bewusst, die integrierte Funktionen anbietet, die diese Artwork von Anpassungen für Illusions-Busting ausführen. Weißt du welche?
Ich habe tatsächlich viel über diese Frage nachgedacht! In gewisser Weise führen quick alle statistischen Graphen absichtliche Verzerrungen ein, um einer erwarteten Wahrnehmungsillusion entgegenzuwirken, in dem Sinne, dass mit Ausnahme von Karten und astronomischen Diagrammen ein Diagramm eine abstrakte Darstellung von Daten ist.
Aber näher an das zu kommen, was Kaiser fragt: Die Analogie, die ich gegeben habe, ist angenommen, Sie bauen einen Holzstuhl, verwenden jedoch Bretter, die verzerrt sind. In diesem Fall ist es das Richtige, die Kette in das Design einzubeziehen, dh ein paar Stücke, die kürzer als andere und in verschiedenen Winkeln usw. geschnitten haben, so dass sie so zusammenpassen, wie es ist, anstatt zu versuchen, alles geregnet zu machen und dann alles zusammenzukleben/zu nageln. Das Drawback mit der letzteren Strategie besteht darin, dass das Holz Druck auf die Gelenke ausübt und der Stuhl schließlich auf irgendeine Weise brechen oder sich selbst verzerrt.
In ähnlicher Weise ist es eine gute Idee, diese Möglichkeit im Design zu berücksichtigen, wenn Sie erwarten können, dass eine Grafik falsch verstanden wird.
Am einfachsten machen wir dies einfach, indem wir keine Grafiken wie geneigte Kreisdiagramme, 3-D-Balkendiagramme und andere Gimmicks erstellen, die von der Seite springen und alle möglichen visuellen Illusionen ansprechen.
Die andere übliche Choice besteht darin, ein zusätzliches Diagramm zu erstellen. Sie können beispielsweise das Diagramm mit den beiden Zeitreihen übernehmen, aber nur ein weiteres Diagramm hinzufügen, das ihren Unterschied zeigt. Warum nicht?
Aber was ist mit Kaisers ursprüngliche Frage: Gibt es Diagramme mit absichtlichen Verzerrungen, die den Wahrnehmungsillusionen visueller Artefakte entgegenwirken sollen? (Ich denke, dass eine Protokolltransformation hier nicht zählt.)
Ich habe hier keine perfekten Beispiele, aber ich habe ein Beispiel aus meiner angewandten Forschung, die in der Nähe kommt.
Das Beispiel kommt von Mein Papier mit Yotam auf sozialen Penumbras. Zuerst gibt es das Erklärungsdiagramm:
Dann die Datengrafik:
Hier gibt es zwei Dinge.
Zunächst ist das Diagramm ein Kreis, aber die Datendiagramme sind Viertelkreise, die wir aus zwei Gründen gemacht haben: (a) Der Viertelkreis nimmt nur einen Viertel so viel Platz ein, was wichtig ist, wenn wir 14 davon gleichzeitig (ja, Sie können nur kleinere volle Kreise schaffen, aber dann haben Sie nur die Hälfte der Auflösung, wenn Sie die Größen vergleichen). Kreise, die alle einfach aussehen wie Bullseyes und sind schwer zu unterscheiden.
Zweitens sind Formenbereiche notorisch schwer zu vergleichen. Warum haben wir diese verdammten Kreisdiagramme überhaupt gemacht? Warum nicht Punktdiagramme oder wiederholte Balkendiagramme oder eine andere Visualisierung, die lineare Vergleiche erleichtern? Die Antwort ist, dass es uns wichtig warfare, das „Gefühl“ der Penumbra, die Idee konzentrischer sozialer Gruppen, zu bewahren. Wir waren bereit, eine statistische Klarheit ein wenig zu bezahlen, um diese konzeptionelle Einheit des Diagramms und den Inhalt des Papiers zu haben.
Aber dann entsteht das Drawback, dass Menschen beim Vergleich von Bereichen nicht wirklich die Bereiche vergleichen. Sie vergleichen auch auch lineare Dimensionen. Zumindest laut Clevelands klassischem Buch ist der implizite Vergleich etwas dazwischen. Indem wir die Daten als Bereiche anzeigen, geben wir den Menschen wissentlich eine Verzerrung. Wenn beispielsweise eine bestimmte Gruppe 1% der Bevölkerung ausmacht, nimmt die Kerngruppe (der gelbe Kreis im Diagramm) 1% der Fläche des Kreises ein und somit 10% in der linearen Dimension.
Das ist schlecht, oder? Vielleicht nicht! Einige der Gruppen in unserer Studie hatten Kernpopulationen, und wenn diese in der linearen Dimension mit 1% angezeigt würden, wären sie wirklich schwer zu unterscheiden. Durch die Verwendung dieser intuitiv aussehenden Flächendiagramme führen wir implizit eine Quadratwurzel-Transformation durch, ohne sie erklären zu müssen. Ich denke, es ist truthful zu sagen, dass wir eine Wahrnehmungsillusion ausnutzen.
Ps Professional -Tipp: Sehen Sie, wie wir in unserem Diagramm die Gruppen durch Erhöhen der Größe bestellen. Nicht alphabetisch. Sie sollten Ihre Daten quick nie alphabetisch anzeigen. OK, Hier ist ein seltenes Gegenbeispielmit einer leicht hübscheren Visualisierung und einigen weiteren Grafiken in Abschnitt 2.3 („Alle Grafiken sind Vergleiche“) von Regression und andere Geschichten:
Für diese haben wir die Daten direkt angezeigt, keine Verzerrung.