리뷰

그래픽 형식으로 데이터 제시

그래픽 형식으로 데이터 제시

많은 사람들이 빈도 표, 크로스 탭 및 기타 형태의 수치 통계 결과를 위협합니다. 동일한 정보가 일반적으로 그래픽 형식으로 제공되므로 이해하기 쉽고 협박이 줄어 듭니다. 그래프는 단어 나 숫자가 아닌 시각적으로 이야기를 전달하며 독자가 숫자 뒤에 기술적 인 세부 사항이 아니라 결과의 내용을 이해하도록 도울 수 있습니다.

데이터를 표현할 때 다양한 그래프 옵션이 있습니다. 여기서는 가장 널리 사용되는 파이 차트, 막대 그래프, 통계 맵, 히스토그램 및 빈도 다각형을 살펴 보겠습니다.

파이 차트

원형 차트는 명목 또는 순서 변수 범주 간 빈도 또는 백분율의 차이를 나타내는 그래프입니다. 범주는 조각이 총 주파수의 100 %에 달하는 원의 세그먼트로 표시됩니다.

원형 차트는 빈도 분포를 그래픽으로 보여주는 좋은 방법입니다. 원형 차트에서 빈도 또는 백분율은 시각적으로나 수치 적으로 표현되므로 일반적으로 독자가 데이터와 연구원이 전달하는 내용을 이해하는 것이 빠릅니다.

막대 그래프

원형 차트와 마찬가지로 막대 그래프는 명목 또는 순서 변수 범주 간 빈도 또는 백분율의 차이를 시각적으로 표시하는 방법입니다. 그러나 막대 그래프에서 범주는 범주의 백분율 빈도에 비례하여 높이가 동일한 너비의 사각형으로 표시됩니다.

파이 차트와 달리 막대 그래프는 여러 그룹간에 변수 범주를 비교하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어 미국 성인의 결혼 상태를 성별로 비교할 수 있습니다. 따라서이 그래프에는 각 결혼 상태 카테고리에 대해 두 개의 막대가 있습니다. 하나는 남자와 여자입니다. 파이 차트에서는 둘 이상의 그룹을 포함 할 수 없습니다. 여성용과 남성용의 두 개의 원형 차트를 만들어야합니다.

통계지도

통계 맵은 데이터의 지리적 분포를 표시하는 방법입니다. 예를 들어, 미국 노인들의 지리적 분포를 연구하고 있다고 가정 해 봅시다. 통계 맵은 데이터를 시각적으로 표시하는 좋은 방법입니다. 지도에서 각 카테고리는 서로 다른 색상 또는 음영으로 표시되며 각 카테고리에 대한 분류에 따라 상태가 음영 처리됩니다.

미국 노인의 예에서 각각 고유 한 색을 가진 4 가지 범주가 있다고 가정 해 봅시다. 10 % 미만 (빨간색), 10-11.9 % (노란색), 12-13.9 % (파란색) 및 14 퍼센트 이상 (녹색). 애리조나 인구의 12.2 %가 65 세 이상이면 애리조나지도에서 파란색으로 표시됩니다. 마찬가지로 플로리다의 인구 중 65 % 이상이 15 % 인 경우지도에서 녹색으로 표시됩니다.

지도는 도시, 카운티, 도시 블록, 인구 조사 지역, 국가, 주 또는 기타 단위 수준의 지리적 데이터를 표시 할 수 있습니다. 이 선택은 연구원의 주제와 그들이 조사하고있는 질문에 달려 있습니다.

히스토그램

히스토그램은 구간 비율 변수 범주 간의 빈도 또는 백분율 차이를 표시하는 데 사용됩니다. 범주는 막대 너비로 범주 너비에 비례하고 높이는 해당 범주의 빈도 또는 백분율에 비례하여 막대로 표시됩니다. 각 막대가 히스토그램에서 차지하는 영역은 주어진 간격에 속하는 모집단의 비율을 나타냅니다. 막대 그래프는 막대 차트와 매우 유사하지만 막대 그래프에서 막대가 서로 닿아 너비가 같지 않을 수 있습니다. 막대 차트에서 막대 사이의 공백은 범주가 분리되어 있음을 나타냅니다.

연구원이 막대 차트 또는 히스토그램을 생성하는지 여부는 사용중인 데이터 유형에 따라 다릅니다. 일반적으로 막대 차트는 정 성적 데이터 (명목 또는 서수 변수)로 작성되며 히스토그램은 정량적 데이터 (간격 비 변수)로 작성됩니다.

주파수 다각형

빈도 다각형은 구간 비율 변수 범주 간의 빈도 또는 백분율 차이를 보여주는 그래프입니다. 각 범주의 빈도를 나타내는 점은 범주의 중간 점 위에 배치되고 직선으로 연결됩니다. 주파수 다각형은 막대 그래프와 유사하지만 막대 대신 주파수를 표시하는 데 포인트가 사용되며 모든 포인트가 선으로 연결됩니다.

그래프의 왜곡

그래프가 왜곡되면 데이터가 실제로 말하는 것 이외의 것을 생각하도록 독자를 속일 수 있습니다. 그래프가 왜곡 될 수있는 몇 가지 방법이 있습니다.

그래프가 왜곡되는 가장 일반적인 방법은 수직 또는 수평 축을 따라 거리가 다른 축과 관련하여 변경 될 때입니다. 축을 늘리거나 축소하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 가로 축 (X 축)을 축소하면 선 그래프의 기울기가 실제보다 가파르게 표시되어 결과가 실제보다 더 극적이라는 느낌을 줄 수 있습니다. 마찬가지로, 세로 축 (Y 축)을 동일하게 유지하면서 가로 축을 확장하면 선 그래프의 기울기가 점진적으로 표시되어 결과가 실제보다 덜 중요하게 나타납니다.

그래프를 만들고 편집 할 때 그래프가 왜곡되지 않도록하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 축의 숫자 범위를 편집 할 때 우연히 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터가 그래프에서 어떻게 전달되는지주의를 기울이고 결과가 정확하고 적절하게 표시되어 독자를 속이지 않도록하는 것이 중요합니다.

자료 및 추가 자료

  • Frankfort-Nachmias, Chava 및 Anna Leon-Guerrero. 다양한 사회를위한 사회 통계. 세이지, 2018.