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Dans ce chapitre, nous nous concentrons sur la visualisation des proportions d'un tout. Nous verrons que les diagrammes à secteurs ne sont pas si mauvais, et nous parlerons aussi du diagramme « waffle » et des barres empilées pour comparer plusieurs proportions.
Nous passons maintenant aux données à observation unique, ou données ponctuelles, et expliquons quand les diagrammes à barres sont appropriés et quand ils ne le sont pas, quoi utiliser lorsqu'ils ne conviennent pas, ainsi que des améliorations fondées sur la perception pour vos graphiques.
Nous passons maintenant à la visualisation des données de distribution : nous mettons en évidence la fragilité des histogrammes, discutons des cas où il vaut mieux passer à des graphiques de densité à noyau et voyons comment optimiser ces deux types de graphiques pour vos données.
Pour conclure, nous examinons la comparaison de distributions multiples entre elles. Nous verrons pourquoi les boîtes à moustaches traditionnelles peuvent être risquées et comment les améliorer facilement, et nous déterminerons quand utiliser des solutions plus avancées comme le nuage d'abeilles (« beeswarm ») et les violons.
Exercice en cours