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マトリックスランキングの質問の結果をグラフ化する最良の方法は何ですか?

いくつかの異なる質問タイプを使用したライブ調査の結果をグラフ化する既存のモジュールを作り直しています。マトリックスタイプのランキングの質問の結果が単一の円グラフとしてグラフ化されていることを発見しました(明らかに、残りのデータを無視して、各アイテムの最初のランクの投票の割合を表しています)。

これらのデータをより完全な方法で表すさまざまな方法を考慮して、並べてまたは積み上げて、複数の縦棒グラフを生成することを検討しました。積み重ねることに決めましたが、データをアイテム別またはランク別にグループ化するのはやや不安です。これが私が作成したデータセットの例です(n = 3):

tajmo、codeintheholeの場合、もちろん!これは、(再実行された)すべてのグラフを生成するために使用される(新しい)モックデータテーブルで、各要素に対して受け取った票の数を示しています。

            Talented Workers        Fun Task        Reasonable Deadline
First       2                       1               0
Second      1                       1               1
Third       0                       1               2

この模擬例では、3人の参加者が(一連のドラッグ可能な行の順序で)「企業の成功の要因」をランク付けするために投票します:有能な労働力、達成する楽しいタスク、合理的な期限の指定。この例では、「有能な労働者がいる」を最初の選択肢としてランク付けしたのは2人ですが、「妥当な締め切りを持っている」を最初の選択肢としてランク付けした人はいません。

この新しいデータセットで3つのグラフを作り直しました(そのため、この質問の以前のバージョンとは異なります)。

先に述べたように、このモジュールの最初のバージョンは円グラフのみを表示し、各アイテムが受け取った一位の投票の割合を示しています。

私はこれらのデータから「おそらく棒グラフの形でより多くの情報を提供する」という単純な任務を負っています。

私の質問は、この「詳細情報」を表示するための最良の方法を中心としていました。積み上げ棒グラフを使用することを選択したので、グループ化の問題が残ります。データを次のようにグループ化するのが一般的ですか?

  1. アイテムごとにそれらをセグメント化するランクのバー。または
  2. ランクごとに分割されたアイテムのバー。

アイテムごとにグループ化 Grouping success factors by item

ランクでグループ化 Grouping success factors by rank

元の第1ランクの円グラフは、最高ランクのアイテムに投じられた投票の割合に注目するために実装されたと考えられます。より完全な情報を提供したいという欲求がありますが、その元のアイデアは依然として関連しています。ランクでグループ化した2番目のグラフがこの傾向を最もよく示していると思います。

みなさんはどう思いますか?別の種類のグラフを検討する必要がありますか?

(調査デザイナーがほぼ無制限の数のアイテムを提供する可能性はありますが、実際には6つに制限されています。)

dnbrvの要求に従ってcurrent円グラフがどのようになるかをモックアップします。以前に実装されたグラフ作成機能は迅速に実行されたと思います。これが機能が制限されている理由であり、単に上位にランク付けされたアイテムのみを考慮しているわけではありません。最初のデータセットと同様に、このグラフは、各アイテムが受け取った最初のランクの投票数(人口3)のみをプロットします。

Ranking success factors pie chart

質問への答えはかなり単純だと思いました。そのため、データテーブル(特にモックデータ)を含めたり、測量手順について詳細に調べたりする手間を省きました。これらの追加、およびより明確にラベル付けされたグラフが役立つことを願っています。

6
msanford

答えるべき基本的な質問は「選択肢のランクは何ですか?」です。 2番目の質問は、「どのようにこれらがランク付けされたか?」です。そして、それはあなたの主要なタスクが意味のある情報を表示することであるように聞こえますが、そしてあなたの副次的なタスクはデータにコンテキストを提供することです。

最初の質問に答えるには、結果を実際にランク付けする必要があります。タイトルにはそれが示されていますが(明示的ではありません)、例では全体的なランクはわかりません。 「1st = 2pts、2nd = 1pt、3rd = 0pts」のようにポイント値を割り当てます。これにより、次のように実際のランクとスコアが得られます。

  1. 有能な労働者(5)
  2. 楽しいタスク(3)
  3. 合理的な締め切り(1)

その意味はかなり意味があり、理解しやすいです。この時点で1日と呼ぶこともできますが、それでもコンテキストを提供する必要があります。

投票はどのように分配されましたか?比率を表示します。投票する人数(スカラー値)は各回答に共通であるため、各データポイントに含める必要はありません。上部または下部で1回だけ言ってください。投票分布が十分に単純であるか、正確である必要がない場合は、 sparklines をお勧めします。より多くのコンテキストまたは精度を提供する必要がある場合、ロールオーバーポップアップがそれを行うことができます。

図面1:詳細
この場合、ランクは明らかであり、数値を含める必要はありません。 (無関係な情報を除外することにより、チャートのジャンクを避けます。)

方法論は、ユーザーのサブセットにのみ関連するため、単なるリンクであることに注意してください。短いコピーの場合は、ロールオーバーポップアップを作成することをお勧めします。

ドローイング2:鳥瞰図
これは、より大きな結果セットと、ランキング番号を含めた場合の結果と、より多くのデータポイントを表す長いスパークラインを示しています。

Ranking Display of Information

5
Taj Moore

個人的に私は積み上げ棒グラフを読むのが混乱していることに気づきました。問題の一部は、two変数の結果を表示しようとしていることだと思います。

これを解決するには:

  1. ランクごとに個別のグラフを作成できます。
  2. (平面軸での質問/ランキングとy軸での回答者数)を使用して、3次元の棒グラフを作成できます
  3. 「パンチチャート/散布図」タイプのグラフを使用して、データを表示できます。

パンチカード/散布図

3番目のタイプの視覚化の例を以下に示します。これが私の好みです。

Google Chart APIを使用してグラフを作成しました。

Enter discription

以下に詳述するチャートコード:

https://chart.googleapis.com/chart?chs=600x200&chds=-1,3,-1,3,0,3&chf=bg,s,efefef&chd=t:0,1,2,0,1,2,0,1,2|0,0,0,1,1,1,2,2,2|2,1,0,1,1,1,0,1,2&chxt=x,y&chm=o,333333,1,-1,25&chxl=0:||Talented%20Workers|Fun%20Task|Reasonable%20Deadlines||1:||First|Second|Third|&cht=s

Rapheal.jsを使用して、このグラフタイプのナイスインタラクティブバージョンを提供できます。

http://raphaeljs.com/github/dots.html

6
codeinthehole

3-D縦棒グラフが好きです。ランクは行として表され、回答の集計は高さによって表されます。 Excelグラフの画像を投稿しようとしましたが、新しいので画像を投稿できません。

1
Melinda

それはすべて、データを比較する方法に依存します。

目標がカテゴリ間の回答分布を比較することである場合、すべてのカテゴリと回答を1つのグラフに表示しながら、最小のスペースしか取らないため、棒グラフまたは縦棒グラフが最適な方法です。ただし、グループ化はカテゴリごとに行う必要があり、グラフには回答の分布が表示されます。これは、認知的には、カラーバンドをカテゴリではなくランキングに関連付ける方が簡単だからです。 (OPの2番目のグラフを読んで、これを自分でテストし、凡例にどれだけ戻るかを確認してください。)

目標がカテゴリのランク付けである場合、最善の方法は、各カテゴリの平均重み(例:Talent(1×1 + 2×2)÷3 = 1.667)を計算し、それを数値で表示するか、縦棒グラフにプロットすることです。

1つのランク間のカテゴリの分布のみを含む円グラフを表示しても、分析的な価値はほとんどありません。カテゴリ内の回答分布を比較することはできず、上位の選択肢を簡単に確認する方法はありません(つまり、縦棒グラフまたは棒グラフでは、上位ランキングのバンドと下位のバンドを比較することにより、上位の選択肢をボールパークできます。ランキング)。

1
dnbrv

すでに回答が得られたようですので、さまざまな形でデータを再現してみました。積み上げグラフが全体的に最も効果的に機能することには間違いなく同意します。最初のグラフは、色と軸で識別されたランキングを理解するのが最も簡単です。

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spydergrrl