Quando bons dados geram maus gráficos

Visualização de Dados Intermediária com ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Gráficos ruins: estilo

• Cores
  • Não amigável a daltônicos (ex.: só vermelho e verde)
  • Paleta errada para o tipo de dado (sequencial, qualitativo, divergente)
  • Grupos indistinguíveis (cores muito parecidas)
  • Feias (primárias com alta saturação)
• Texto
  • Ilegível (ex.: muito pequeno, baixa resolução)
  • Não descritivo (ex.: "comprimento" — de quê? quais unidades?)
  • Ausente
  • Inadequado (ex.: Comic Sans)

Gráficos ruins: estrutura e conteúdo

• Conteúdo informacional
  • Informação demais (TMI)
  • Informação de menos (TLI)
  • Sem mensagem ou objetivo claros
• Eixos
  • Razão de aspecto ruim
  • Origem suprimida
  • Eixos x ou y quebrados
  • Escalas comuns, mas desalinhadas
  • Transformação errada ou ausente

• Estatística
  • Visualização não bate com as estatísticas
• Geometrias
  • Tipo de gráfico errado
  • Orientação errada
• Tinta não relacionada a dados
  • Uso inadequado
• Gráficos 3D
  • Problemas perceptuais
  • 3º eixo inútil

Orientação errada

Eixos y quebrados

Eixos y quebrados: troque por dados transformados

Eixos y quebrados: use facetas

Gráficos 3D, sem dado no 3º eixo

Gráficos 3D, com dado no 3º eixo

Eixos y duplos

Eixo y duplo para transformações

Diretrizes, não regras

• Use o bom senso:
  • Algo no gráfico atrapalha a leitura dos dados ou a mensagem principal?

Vamos praticar!

Visualização de Dados Intermediária com ggplot2