数据绘图要点11-雷达图的注意事项
准确通过雷达图表现数据有许多值得需要思考的地方,本文主要介绍雷达图的一些注意事项。
文章目录
- 数据绘图要点11-雷达图的注意事项
- 雷达图绘制
- 基础雷达图
- 多类别雷达图
- 雷达图存在的问题与解决方案
- 雷达图存在的问题
- 解决方案
- 参考
雷达图绘制
基础雷达图
雷达图又称蜘蛛图或网络图,是一种二维图表类型,设计用于绘制多个定量变量的一个或多个数值系列。每个变量都有自己的轴,所有轴都连接在图形的中心。让我们考虑一个学生的考试成绩。他在数学、体育、统计学等十个主题上的得分范围为 0 到 20。雷达图为每个主题提供一个轴。通过该形状,您可以查看学生在哪些主题上表现出色或表现不佳。
A data.frame: 3 × 10
math | english | biology | music | R-coding | data-viz | french | physic | statistic | sport |
<dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> |
20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
18 | 6 | 2 | 11 | 5 | 19 | 18 | 16 | 8 | 5 |
多类别雷达图
在上一个图表中,只绘制了一个系列,显示了一名学生的表现。一个常见的任务是比较几个人。只需几个系列,就可以在同一图表上显示每个组。如下图所示,很明显,Shirley综合表现优于Sonia,除了在运动、英语和 R 编码方面。
A data.frame: 4 × 10
math | english | biology | music | R-coding | data-viz | french | physic | statistic | sport |
<dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> |
20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
5 | 8 | 2 | 3 | 12 | 15 | 19 | 20 | 2 | 11 |
7 | 19 | 3 | 8 | 2 | 8 | 6 | 6 | 2 | 2 |
对于两个或三个以上的系列,使用多子图是一个很好的做法,以避免出现杂乱的数字。每个学生都有自己的雷达图。很容易理解特定个体的特征,寻找形状的相似性可以让您找到具有相似特征的学生。
A data.frame: 8 × 10
math | english | biology | music | R-coding | data-viz | french | physic | statistic | sport |
<dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> |
20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
5 | 8 | 2 | 3 | 12 | 15 | 19 | 20 | 2 | 11 |
15 | 11 | 8 | 10 | 16 | 6 | 10 | 15 | 6 | 6 |
3 | 11 | 13 | 16 | 2 | 4 | 7 | 11 | 11 | 7 |
16 | 13 | 7 | 9 | 13 | 7 | 8 | 20 | 11 | 7 |
15 | 3 | 14 | 19 | 15 | 7 | 2 | 20 | 20 | 9 |
7 | 13 | 7 | 9 | 8 | 12 | 18 | 5 | 14 | 9 |
雷达图存在的问题与解决方案
雷达图存在的问题
1 圆形布局表示更难阅读
沿着单个垂直或水平轴布局时,定量值更容易比较。这是对圆形布局的普遍指责。下图仅考虑一名学生的数据。比较条形图中的值更容易,也更准确。
A data.frame: 3 × 10
math | english | biology | music | R-coding | data-viz | french | physic | statistic | sport |
<dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> |
20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
5 | 8 | 2 | 3 | 12 | 15 | 19 | 20 | 2 | 11 |
2 不支持排名
在上面的例子中,棒棒糖图是有序的。它使您可以立即查看哪个主题的得分最高以及每个主题的排名。对于没有起点和终点的雷达图,这更加困难。
3 类别排序有巨大的影响
雷达图的读者可能会关注观察到的形状。这可能会产生误导,因为这种形状高度依赖于周围类别的顺序。查看使用相同数据制作的这些图表,以下三张图数据一样,但更改了类别排序。
A data.frame: 3 × 10
math | english | biology | music | R-coding | data-viz | french | physic | statistic | sport |
<dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> |
20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
19 | 19 | 19 | 3 | 16 | 4 | 4 | 4 | 16 | 9 |
A data.frame: 3 × 10
sport | biology | music | english | data-viz | statistic | math | R-coding | french | physic |
<dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> |
20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
9 | 19 | 3 | 19 | 4 | 16 | 19 | 16 | 4 | 4 |
A data.frame: 3 × 10
french | english | music | data-viz | biology | physic | math | sport | statistic | R-coding |
<dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> |
20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
4 | 19 | 3 | 4 | 19 | 4 | 19 | 9 | 16 | 16 |
4 不确定的数值比例
雷达图显示几个定量变量的值,所有变量都表示在一个轴上。在前面的示例中,所有变量(范围从0 到 20的)共享相同的比例和相同的单位。但雷达图也可以显示完全不同的变量。在这种情况下,不要忘记为每个显示一个明显的比例:否则读者会期望相同的比例。
5 对差异的过度评估
雷达图中形状的面积也呈二次而非线性增加,这可能会导致观看者认为微小的变化比实际情况更重要。在下面的示例中,左边的学生在每个主题上的得分为 7,而右边的学生在每个主题上的得分为 14。但是,右图的面积是左图面积的两倍多。
A data.frame: 3 × 5
math | english | biology | music | R-coding |
<dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> |
20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
7 | 7 | 7 | 7 | 7 |
A data.frame: 3 × 5
math | english | biology | music | R-coding |
<dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> | <dbl> |
20 | 20 | 20 | 20 | 20 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
14 | 14 | 14 | 14 | 14 |
解决方案
如果您要显示单个系列并且所有定量变量都具有相同的比例,则使用条形图或棒棒糖图,对变量进行排名:
如果您有两个系列要绘制,您仍然可以使用条形图和棒棒糖图。这是一个有2个系列的例子。它侧重于第一个学生(深色),并让您可以看到另一个学生(浅色)的表现如何。
如果你有超过2个系列要绘制,使用条形图或棒棒糖图的分面也许可以解决问题:
如果您有很多系列要绘制,或者您的变量没有相同的比例,那么最好的选择可能是切换到平行坐标图。
参考