Le diagramme à bâtons divergents GT4
Intéressons-nous, pour ce quatrième post de la série GT, à une autre manière d’illustrer des différences en deux groupes pour une variables catégorielles: le diagramme à bâtons divergents (diverging bars chart). Celui-ci est également connu sous d’autres noms comme le diagramme en tornade ou en papillon. Il consiste à adosser des diagrammes à bâtons représentant la variable étudiée, un pour chacun des deux groupes impliqués dans la comparaison. Le repaire utilisé prend la forme d’un T inversé avec comme axe central l’origine des barres.
Diagramme en barres empilées GT3
Pour ce troisième post de la série GT-graphe type, intéressons-nous à un autre type de diagramme à bâtons, celui avec des barres empilées (stacked bar chart).Il s’agit d’un graphe dans lequel les barres ordinaires sont découpées en fonction de l’effectif de sous-catégories. Cela permet de mettre en évidence comment ces dernières contribuent à la valeur décrite par la barre dans laquelle elles sont inclues. On peut ainsi mettre en évidence dans un seul graphe à la fois les proportions relatives des sous-catégories et le totale des effectifs des catégories.
Diagramme à bâtons pairés GT2
Pour le second post de la série, nous examinons les diagrammes à bâtons pairés. Il s’agit ici de comparer les fréquences des différentes modalités d’une variable en mettant en perspective la situation prévalent sur deux groupes en mettant côte à côte les barres (bâtons) les représentant. Ce type de graphe peut, sans grandes difficultés, être étendu à plus de groupes . Néanmoins, il faut veiller à ce que l’ensemble reste lisible.
Diagramme à batons GT1
Je propose ici le premier post d’une série inspirée de l’émission “One Chart at a Time” diffusée sur la chaîne Youtude du spécialiste en datavisualisation John Schwabish. Il s’agira dans chaque édition de décrire un type de graphe particulier, d’en rappeler les principes, de souligner les points importants à retenir les concernant, d’alerter sur ce que l’on devrait faire ou pas faire lorsqu’on les utilise. L’idée est d’aboutir à une lecture critique des graphes présentés et de voir comment on peut les réaliser de manière rigoureuse et esthétique.
Le diagramme à bâtons
By Ludovic Vigneron
| Dec 7, 2021
| dataviz
Je propose ici le premier post d’une série inspirée de l’émission “One Chart at a Time” diffusée sur la chaîne Youtude du spécialiste en datavisualisation John Schwabish. Il s’agira dans chaque édition de décrire un type de graphe particulier, d’en rappeler les principes, de souligner les points importants à retenir les concernant, d’alerter sur ce que l’on devrait faire ou pas faire lorsqu’on les utilise. L’idée est d’aboutir à une lecture critique des graphes présentés et de voir comment on peut les réaliser de manière rigoureuse et esthétique.
Mon premier flipbook avec R
En lisant le mail hebdomadaire de la liste de diffusion R-bloggers, qui est une véritable mine d’or pour qui veut suivre l’actualité de communauté des utilisateurs de notre langage de préféré (nouveaux packages, tutoriels, évènements …), un post particulier à retenu mon attention. L’autrice, Gina Reynolds, y montrait comment il est possible à partir du package flipbookr de réaliser des présentations animées de code (code movies) sans trop d’effort.
Les temperatures augmentent (1)
Dans les posts précédents, nous avons travaillé sur un graphe reprenant dans un nuage de points les températures moyennes annuelles relevées au milieu de l’Angleterre entre 1772 et 2021. Une rapide analyse nous a permis de mettre à jours une tendance sensible à réchauffement à partir de 1900. Pour mettre en valeur ce résultat et rendre notre graphe plus parlant nous avons utilisé différents éléments visuels (droite des températures moyennes sur la période, courbe de tendance, mise en avant des années les plus chaudes et les plus froides au travers de choix graphiques - insertion d’images, couleurs rappelant le chaud et le froid…).
Police academie
La personnalisation d’un graphe passe aussi par celle des textes qui l’accompagnent. Que ce soit son titre, sa légende ou tout autres annotations, une mise en forme s’impose. Nous l’avons vu celle-ci est possible dans GGPLOT2 au travers des éléments du thème retenu. Il s’agit d’indiquer, au sein de l’ajout de mise en forme introduit par la fonction theme(), l’objet sur lequel vous voulez appliquer votre choix et de l’introduire par la fonction element_text().
Variations sur les themes
Dans le post précédent, “Premiers pas sur GGPLOT2”, nous avons commencer à explorer les fonctionnalités du package GGPLOT2. Il en est ressorti que celui-ci présente deux grandes forces: une syntaxe simplifiée et intuitive, et un nombre important de choix par défaut sur l’habillage du graphe réalisés (assez bien pensés). Ceux-ci sont regroupés au sein d’objets nommés thèmes. Dans ce nouveau post, je propose d’en examiner le contenu afin de voir comment les modifiés pour obtenir un rendu complètement personnalisé.
Premiers pas sur GGPLOT2
Au printemps prochain, je donnerai, dans mon université, un cours introductif sur la visualisation de données. L’idée est de conférer aux étudiants un savoir technique, afin qu’ils soient capables de réaliser des graphes rigoureux et esthétiques,et de cultiver chez eux un regard critique sur les représentations qui leur sont présentées dans la presse, sur internet ou ailleurs. Pour ce faire, j’ai choisi d’utiliser R comme outil principal, plus spécifiquement le package GGPLOT2 (et ses compléments) qui permet d’obtenir très rapidement, au travers d’un codes intuitifs, des graphes qui ont de l’allure.