파이 차트 사용에 대한 관심이나 토론이 증가하고 있다고 말하고 싶지는 않습니다. 그것들은 웹의 어느 곳이나 소위 “예측 분석”솔루션에서 발견됩니다.

나는 당신이 Tufte의 작품을 알고 있다고 생각합니다 (그는 또한 여러 개의 원형 차트 했습니다 ) .Wilkinson의 그래픽 문법의 두 번째 장이 “원형 차트를 만드는 방법”으로 시작 한다는 사실이 더 재미 있습니다. 클리블랜드의 dotplot 또는 막대 차트는 훨씬 더 정확한 정보를 전달할 것입니다. 문제는 우리의 시각 시스템이 공간 정보를 처리 할 수있는 방식에서 비롯된 것 같습니다. R 소프트웨어에서도 인용됩니다. 온라인 도움말에서pie 에서

Cleveland (1985), 264 페이지 :“원형 차트로 표시 할 수있는 데이터는 항상 도트 차트로 표시 할 수 있습니다. 이것은 덜 정확한 각도 판단 대신에 공통 척도에 따른 위치 판단이 가능하다는 것을 의미합니다.”이 진술은 클리블랜드와 맥길의 경험적 조사와 지각 심리학자의 조사에 근거합니다.

Cleveland, WS (1985) 그래프 데이터 요소 . 워즈워스 : 미국 캘리포니아 주 몬트레이.

모두 같은 문제를 일으키는 원형 차트 (예 : 도넛 형 차트)의 변형이 있습니다. 각도와 면적을 평가하는 데 능숙하지 않습니다. Friendly에 설명 된 “corrgram”에 사용 된 것조차도 Corrgrams : 상관 행렬에 대한 탐색 디스플레이 , American Statistician에 (2002) 56 : 316, IMHO, 읽기 어렵다.

그러나 어느 시점에서, 그것들이 여전히 유용 할 수 있는지 궁금해했습니다. 예를 들어 (1) 두 개의 클래스를 표시하는 것은 좋지만 일반적으로 범주 수를 늘리면 (특히 % 사이의 불균형이 강한) 읽기가 악화됩니다. 절대 차트보다 나란히, 즉 두 개의 파이 차트를 나란히 표시하는 것은 모든 결과를 혼합 한 파이 차트 (예 : 양방향 교차 분류 표)와 같은 단순한 추정치보다 결과를 더 잘 이해해야합니다. 덧붙여서, 나는 다음 기사를 친절하게 지적한 Hadley Wickham과 비슷한 질문을했다.

1. Spence, I. (2005). 겸손한 파이 없음 : 통계 차트의 기원과 사용법 .교육 및 행동 통계 저널 , 30 (4), 353–368.
2. Heer, J. and Bostock, M. (2010). 크라우드 소싱 그래픽 인식 : Mechanical Turk를 사용하여 시각화 디자인 평가 . CHI 2010 , 2010 년 4 월 10-15 일, 미국 조지 아주 애틀랜타.

요컨대, 나는 2 ~ 3 클래스의 분포를 대략적으로 묘사하는 데 적합하다고 생각합니다 (때로는 히스토그램 위에 샘플에 남성과 여성의 분포를 보여주기 위해 사용합니다). 그들은 실제로 유익한 상대 주파수 또는 수를 동반해야합니다. 여백을 추가하고 양방향 분류를 넘어 설 수 있으므로 테이블이 여전히 더 나은 작업을 수행합니다.

마지막으로 원형 차트 아이디어를 기반으로하는 대체 디스플레이가 있습니다. Robert Kosara가 파이 차트 이해 에서 설명한 사각형 파이 또는 와플 차트를 생각할 수 있습니다 .

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