Resultados da pesquisa: relatórios via gráficos de pizza ou gráficos de barras
ambos os gráficos de pizza e gráficos de barras são projetados para ajudá-lo a comunicar os resultados da pesquisa, mas para transmitir suas descobertas com a maior clareza e precisão possível, você precisa escolher seus gráficos com cuidado.
os gráficos de pizza foram recentemente criticados por especialistas em Visualização de dados que argumentam que são relevantes apenas nas circunstâncias mais raras. Gráficos de barras, gráficos e tabelas, dizem eles, são maneiras muito superiores de transmitir rapidamente uma mensagem.
portanto, quando chegar a hora de apresentar os resultados da Pesquisa, considere os méritos relativos de cada tipo de gráfico antes de distribuir seus resultados. Não importa o quão bons sejam seus dados, o meio errado pode prejudicar sua credibilidade.
Noções básicas do Gráfico de pizza
esses tipos de visuais se deparam com mais clareza quando você está olhando para seis ou menos categorias diferentes e podem ser usados para dados nominais e ordinais.
os dados nominais se enquadram em categorias, como informações demográficas; os dados ordinais são semelhantes, mas também são classificados. Respostas que estão em uma escala, como classificar uma experiência de “muito pobre” para “Muito bom”, seriam dados ordinais.
para uma legibilidade ideal, organize as cunhas de dados no sentido horário em ordem de magnitude. A exceção a essas diretrizes é se você tiver uma categoria “outra” resumida que inclua várias respostas adicionais, que devem durar na sequência no sentido horário.
além disso, pode ajudar a sombrear fatias do escuro para a luz enquanto você se move no sentido horário ao redor da torta para ajudar a tornar as distinções mais claras.
Aqui está um exemplo de respostas a uma pergunta sobre o animal de estimação preferências exibido como um gráfico de pizza:
Problemas Com os Gráficos de Pizza
Existem algumas vocal adversários para o uso de gráficos de pizza, sob quaisquer circunstâncias. A maioria cita o que eles vêem como falha dos gráficos de pizza em fazer seu único trabalho, exibir dados com precisão, com qualquer consistência.
em um artigo sobre Business Insider chamado, gráficos de pizza são os piores, Walter Hickey dá este exemplo de como gráficos de pizza pode deixar de dar uma visão significativa sobre os dados básicos:
Hickey contrastes acima gráficos, que servem para mostrar como vários políticos dos candidatos ações do voto mudou ao longo do tempo, com estes gráficos de barra:
Os gráficos de barra estão usando o mesmo conjunto de dados, mas é muito mais simples de se ver os padrões aqui do que em gráficos de pizza.
Hickey chamadas de gráficos de pizza, “facilmente o pior maneira de transmitir informações já desenvolvidas na história da visualização de dados”, que pode estar levando as coisas um pouco longe demais, mas este exemplo deixa claro que eles não são sempre a escolha certa.
se você não tem diferenças dramáticas em suas porcentagens de dados, pode ser difícil ver a distribuição em um gráfico de pizza.
além disso, as populares versões 3-D podem distorcer drasticamente os dados, fazendo com que peças amplamente diferentes pareçam próximas do mesmo tamanho. Como regra, evite esses tipos de gráficos de pizza, não importa o quão chamativos eles possam ser.
agora vamos dar uma olhada em gráficos de barras com mais detalhes para que possamos ver como eles se acumulam em suas contrapartes em forma de torta.
Noções básicas do Gráfico de barras
como gráficos de pizza, gráficos de barras são apropriados para dados nominais (demográficos) e ordinais (classificados). Eles exibem dados em tamanhos relativos, exceto que o visual é uma barra em vez de uma fatia de torta.
para obter a melhor legibilidade, você deve organizar suas categorias de barras sequencialmente do maior ao menor ao usar dados nominais. No entanto, no caso de dados ordinais, as categorias devem prosseguir na ordem adequada (por exemplo, Muito Pobre, Pobre, Bom, Muito bom, independentemente de qual foi a resposta mais comum).
se você estiver usando o gráfico de barras vertical padrão, o eixo x normalmente não tem uma escala, pois simplesmente representa as diferentes categorias de dados.
o eixo y terá uma escala e a altura de cada barra deve ser proporcional ao tamanho da categoria que representa. Isso pode criar um problema se você tiver respostas muito desproporcionais que afetam a escala do seu gráfico, portanto, lembre-se disso ao formatar.
uma coisa que os gráficos de barras fazem muito melhor do que seus primos circulares é exibir dados negativos. Como as barras podem se estender abaixo do eixo x, você pode visualizar negativos de uma maneira impossível em um gráfico de pizza.
3 Gráficos de barras diferentes: Os gráficos de barras horizontais, empilhados, agrupados
têm a vantagem adicional de vir em quatro formas diferentes: a versão vertical discutida acima, horizontal, empilhada e agrupada. Cada um pode ser usado em diferentes aplicativos para fornecer a imagem mais clara dos dados da pesquisa.
gráficos de barras horizontais
os gráficos têm uma estrutura muito semelhante aos gráficos de barras verticais” regulares”, exceto que as barras se estendem horizontalmente ao longo do eixo x em vez de verticalmente no eixo Y.
neste caso, o eixo x teria a escala, enquanto o eixo y apenas exibiria as categorias de suas respostas.
gráficos de barras Horizontais são mais úteis quando as categorias têm nomes longos que seria difícil para caber abaixo de uma barra vertical, ou quando você tem muitas categorias que podem não caber horizontais e colunas em uma página ou tela.
Empilhada Gráficos de Barras
Quando você precisa mostrar como diferentes sub-grupos de resposta, empilhada gráficos de barra podem ser o caminho a percorrer. Com eles, você pode dividir cada categoria para ver qual proporção do total de respostas que cada grupo representa.Por exemplo, se pesquisamos pessoas sobre preferências de animais de estimação, podemos querer ter uma barra que mostrasse quantas mulheres preferiam gatos, cães e coelhos, e uma segunda barra mostrando quantos homens tinham as mesmas preferências.
como você pode ver, esses gráficos têm barras representando cada grupo que são empilhadas umas sobre as outras para formar uma única coluna (ou lado a lado em uma versão horizontal). O tamanho geral da barra indica o tamanho da categoria total, e as barras menores (cada uma com uma cor diferente) indicam o compartilhamento que cada subgrupo teve na resposta total
gráficos de barras agrupados
gráficos de barras agrupados funcionam quase exatamente como os empilhados, exceto nesses gráficos as subcategorias cada uma obtém suas próprias barras.
tamanhos comparativos de subcategorias podem ser mais fáceis de ver nesses gráficos, mas seu tamanho pode sair do controle rapidamente se você tiver mais do que algumas categorias para enfrentar. Não tente enfiar muita informação em um gráfico agrupado; divida-os se os dados da pesquisa se tornarem esmagadores.
Quando Usar Gráficos de Barras e Gráficos de Pizza em Inquéritos
A regra geral aqui é que os gráficos de barras são os mais comumente utilizados tipos de gráficos, e deve ser o de escolha para a maioria de visualização de dados.
os gráficos de barras são muito flexíveis, pois existem quatro tipos diferentes, cada um dos quais pode revelar diferentes tipos de tendências ou relacionamentos que você não pode mostrar tão facilmente com gráficos de pizza. De alguma forma, os gráficos de pizza se tornaram padrão quando ferramentas como processamento de texto e software de planilha começaram a criá-los para nós, mas há poucas vezes em que eles contam uma história melhor do que um gráfico de barras.
se você tiver dados ordinais ou nominais, coloque-os em um gráfico de barras primeiro. Se você ainda acha que a história dos dados não está clara, você sempre pode usar o gráfico de pizza como seu backup.
Com isso dito, aqui estão alguns casos, quando os gráficos de pizza trabalho melhor:
- Quando você tem apenas alguns pontos de dados para exibir, e cada um é substancialmente diferente em escala.
- para mostrar que alguns pontos-chave de dados representam a grande maioria do todo.
- para iniciar uma discussão sobre uma tendência geral, em vez de transmitir dados precisos.
- para comparar respostas semelhantes em diferentes períodos de tempo, faixas etárias, gêneros, etc.