Цитаты из книги «Говори на языке диаграмм. Пособие по визуальным коммуникациям»

справа (перенос из ежегодных отчетов, где самые свежие данные помещают слева, чтобы привлечь к ним внимани

можно ожидать, что более опытный продавец работает эффективнее, чем менее опытный, или что люди с более высоким уровнем образования получают более высокую стартовую заработную плату.

Корреляционное сравнение показывает, соответствует ли соотношение двух переменных ожидаемой зависимости

Четкие границы. Размеры интервалов должны быть четко обозначены. «Перекрывающиеся» границы (0—10, 10—20, 20—30) не объясняют, к каким интервалам относятся цифры, повторяющиеся по два раза (10, 20). Для непрерывных величин (например, объемов продаж в долларах) предпочтительнее всего следующие границы — менее 10,00 долл., 10,00—19,99 долл., 20,00—29,99 долл. и т. д. Для дискретных величин (количество произведенных автомобилей и т. п.) — менее 10, 10—19, 20—29 и т. д.

Размер интервалов. Лучше всего использовать интервалы одинакового размера. Если один интервал отражает разницу в 5 долл., а другой — в 20, кривая распределения получится искаженной.

Размер диапазонов. Размер и количество диапазонов весьма важны для демонстрации модели распределения. Слишком малое количество не позволяет проследить модель, а слишком большое — разбивает ее на мелкие части. Как правило, применяется не менее пяти, но не более двадцати об

Эти типы диаграмм содержат две шкалы: вертикальную (частотности), где указывается количество (иногда в процентах) анализируемых элементов или явлений, и горизонтальную (распределения) для диапазонов. Шкала распределения требует особого внимания.

Колоколообразные кривые и многоугольники, связанные с применением частотного распределения, подчиняются математическим правилам. Облегчите себе жизнь и доверьте их подготовку профессиональному статистику. Поскольку эти кривые используются преимущественно в аналитических целях, мы не будем касаться их в этой книге.

Этот тип сравнения применяется в двух основных случаях. Во-первых, для обобщения сходных событий на основе выборки наблюдений.

В диаграммах с накоплением располагайте самый важный слой непосредственно над осью абсцисс, поскольку это будет единственный сегмент, соотнесенный с прямой линией. Все остальные будут зависеть от его колебаний.