Sumber daya daring yang bagus dengan tips tentang hubungan grafik antara dua variabel numerik dalam berbagai kondisi

Konteks:

Sementara saya telah memperoleh satu set heuristik tentang cara memplot secara efektif hubungan antara dua variabel numerik. Saya membayangkan sebagian besar orang yang bekerja dengan data akan memiliki seperangkat aturan yang sama.

Contoh aturan tersebut mungkin:

Jika salah satu variabel condong positif, pertimbangkan untuk memplot sumbu itu pada skala log.
Jika ada banyak titik data (misalnya, n> 1000), adopsi strategi yang berbeda seperti menggunakan beberapa bentuk transparansi parsial, atau pengambilan sampel data;
Jika salah satu variabel mengambil sejumlah kategori diskrit, pertimbangkan untuk menggunakan jitter atau plot bunga matahari;
Jika ada tiga atau lebih variabel, pertimbangkan untuk menggunakan matriks sebar;
Menyesuaikan beberapa bentuk garis tren seringkali berguna;
Sesuaikan ukuran karakter plot dengan ukuran sampel (untuk n lebih besar, gunakan karakter plot yang lebih kecil);
dan seterusnya.

Pertanyaan:

Saya ingin dapat merujuk siswa ke halaman web atau situs yang menjelaskan ini dan trik lain untuk secara efektif merencanakan hubungan antara dua variabel numerik, mungkin dengan contoh.

Apakah ada halaman atau situs di internet yang melakukan pekerjaan dengan baik ini?

data-visualization correlation teaching rule-of-thumb scatterplot Jeromy Anglim
sumber

Jika Anda dapat menemukannya, manual "Grafik" tercetak yang datang dengan salinan Systat yang lebih lama (pra-Windows, percaya atau tidak) akan menjadi sumber yang bagus. Tidak hanya menggambarkan semua aturan ini (seingat saya), itu penuh dengan saran bernas dan sangat baik.

Whuber

@whuber, komentar yang bagus. Leland Wilkinson, penulis utama Systat, dan juga penulis The Grammar of Graphics (yang lebih merupakan buku ilmu komputer daripada buku statistik), memiliki selera yang sangat bagus untuk tampilan data secara grafis. Presentasinya selalu sangat efektif dalam menyampaikan pesan mereka.

Tugas

@ Jeromy, Anda mungkin sudah tahu paket ggplot2 untuk R, tapi sekarang setelah The Grammar of Graphics disebutkan, saya berpikir untuk menyebutkannya juga. Saya menemukan paket, buku dan manual referensi online oleh Hadley Wickham sangat berguna untuk mengubah variabel numerik menjadi plot dan grafik yang berguna.

NRH

@Jeromy mengapa tidak mengulangi pertanyaan (secara terpisah) sebagai wiki komunitas, meminta satu pos per aturan? Dengan begitu, daripada satu set tautan, kita bisa memiliki seperangkat aturan yang dapat dipilih dan membuat sumber daya di sini.

David LeBauer

@ David Oke, saya telah menambahkan pertanyaan umum komunitas wiki pada sumber daya terbaik untuk merancang plot stats.stackexchange.com/questions/16631/…

Jeromy Anglim

Jawaban:

Saya tidak dapat memikirkan sumber daya daring yang hebat di luar kepala saya, tetapi bab buku yang bagus (dan dapat diunduh dengan mudah) yang menceritakan bagaimana mengeksplorasi secara visual, data multidimensial yang diatur dengan cara yang bijaksana adalah Brendan O'Connor dan Lukas Biewald's bab (peringatan: tautan langsung ke PDF) dari Beautiful Data . Bab ini sangat berguna sebagai sumber pengajaran karena memasukkan kode R ke dalam narasi.

Juga, setelah refleksi lebih lanjut, saya pikir klasik John Tukey "Some Graphic and Semigraphic Displays" (dengan mudah diposting di situs Edward Tufte) adalah pengantar visualisasi yang benar-benar menakjubkan, walaupun agak istimewa.

Untuk beberapa alasan, saya sepertinya memikirkan bab-bab buku ...

ashaw
sumber

+1 Setidaknya bab-bab ini tersedia di Web: Saya pikir itu memenuhi syarat. Terima kasih, Aaron.

Whuber

@ whuber terima kasih telah mengirim hadiah; dan @ashaw kedua tautan membuat bacaan yang menarik.

Jeromy Anglim

Saya perhatikan bahwa artikel Tukey adalah pendahulu dari perawatan diperluas yang ditemukan dalam bukunya EDA (1977) (kecuali bagian terakhir tentang menggantung rootogram dan histogram).

whuber

Referensi terbaru:

Kelleher dan Wagner 2011 "Sepuluh pedoman untuk visualisasi data yang efektif dalam publikasi ilmiah" memberikan seperangkat aturan yang bagus. Aturan, dengan referensi (tetapi bukan artikel lengkap) tersedia tanpa berlangganan, meskipun mahasiswa cenderung memiliki akses penuh.
Perserikatan Bangsa-Bangsa 2009 "Menjadikan Data Berarti" memberikan tinjauan yang bagus, dengan aturan dan contoh, termasuk bagian tentang 'teknologi yang muncul'.

Sumber daya yang lebih lama, tetapi relevan

SIGGGRAPH menyediakan beberapa tutorial yang bagus, meskipun tidak memiliki banyak contoh, termasuk:
- Senay dan Ignatius 1999 "Aturan dan Prinsip Visualisasi Data Ilmiah"
- Domik 1999 "Tutorial Visualisasi"
Ringkasan Tufte yang baik dapat ditemukan di sini:
- Globus 1994 "Prinsip-prinsip Tampilan Informasi untuk Praktisi Visualisasi"

David LeBauer
sumber

+1 Aturan dan tutorialnya terlihat bermanfaat, komprehensif - dan melarang! Bagaimana mungkin menulis tentang gambar tanpa memberikan satu ilustrasi pun ? :-)

whuber

Pilihannya sulit, tetapi saya telah memberikan hadiah untuk balasan ini karena secara keseluruhan itu menjawab pertanyaan yang diajukan. Dokumen UN tampaknya sangat berguna dan dapat diakses oleh siswa, dengan bahasa yang sederhana dan banyak contoh yang jelas.

whuber