เมื่อข้อมูลดีแต่กราฟแย่

การสร้างภาพข้อมูลระดับกลางด้วย ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

กราฟที่แย่: ด้านสไตล์

• สี
  • ไม่เป็นมิตรกับผู้บอดสี (เช่น ใช้แดงและเขียวเป็นหลัก)
  • เลือก palette ผิดประเภทข้อมูล (sequential, qualitative และ divergent)
  • แยกกลุ่มไม่ออก (สีใกล้เคียงกันเกินไป)
  • ดูไม่สวย (primary color ความอิ่มตัวสูง)
• ข้อความ
  • อ่านยาก (เช่น ตัวเล็กเกินไป ความละเอียดต่ำ)
  • ไม่อธิบายความหมาย (เช่น "length" — ของอะไร? หน่วยอะไร?)
  • ขาดหายไป
  • ไม่เหมาะสม (เช่น comic sans)

กราฟที่แย่: โครงสร้างและเนื้อหา

• เนื้อหาข้อมูล
  • ข้อมูลมากเกินไป (TMI)
  • ข้อมูลน้อยเกินไป (TLI)
  • ไม่มีข้อความหรือจุดประสงค์ที่ชัดเจน
• แกน
  • สัดส่วนภาพไม่เหมาะสม
  • ตัดจุดเริ่มต้น (origin) ออก
  • แกน x หรือ y ขาดช่วง
  • สเกลร่วมกันแต่ไม่จัดแนว
  • ไม่ได้แปลงข้อมูล หรือแปลงผิดวิธี

• สถิติ
  • การแสดงภาพไม่ตรงกับสถิติจริง
• Geometry
  • เลือกประเภทกราฟผิด
  • ทิศทางผิด
• หมึกที่ไม่ใช่ข้อมูล (Non-data Ink)
  • ใช้ไม่เหมาะสม
• กราฟ 3 มิติ
  • ปัญหาการรับรู้ภาพ
  • แกนที่ 3 ไม่มีประโยชน์

ทิศทางผิด

แกน y ขาดช่วง

แกน y ขาดช่วง แก้ด้วยการแปลงข้อมูล

แกน y ขาดช่วง แก้ด้วย facet

กราฟ 3 มิติ โดยไม่มีข้อมูลบนแกนที่ 3

กราฟ 3 มิติ พร้อมข้อมูลบนแกนที่ 3

แกน y สองแกน

แกน y สองแกนสำหรับการแปลงข้อมูล

แนวทาง ไม่ใช่กฎตายตัว

• ใช้วิจารณญาณของตัวเอง:
  • มีสิ่งใดในกราฟที่บดบังการอ่านข้อมูลหรือข้อความหลักหรือไม่?

มาฝึกกันเถอะ!

การสร้างภาพข้อมูลระดับกลางด้วย ggplot2