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Dans ce chapitre, nous nous concentrons sur la visualisation des proportions d’un ensemble ; vous verrez que les diagrammes circulaires ne sont pas si mauvais, et nous parlerons aussi des graphiques « waffle » et des barres empilées pour comparer plusieurs proportions.
Nous passons maintenant aux données à observation unique ou ponctuelles et expliquons quand les diagrammes en barres sont appropriés ou non, quoi utiliser lorsqu’ils ne le sont pas, ainsi que des améliorations liées à la perception pour rendre vos graphiques plus lisibles.
Nous abordons à présent la visualisation de données distributionnelles ; nous mettons en évidence la fragilité des histogrammes, discutons des situations où il vaut mieux passer à des courbes 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. Vous verrez pourquoi les boîtes à moustaches traditionnelles peuvent être trompeuses et comment les améliorer facilement, ainsi que les cas où privilégier des alternatives plus avancées comme les diagrammes « beeswarm » et les violons.
Exercice en cours