「その他」または「不明」の性別には何を使用しますか？
53％が男性、41％が女性、7％が不明のような円グラフを表示しています。
「不明」カテゴリには、わからない多くの理由が含まれます。わからない、法的な理由でわからない、自主的なプライバシーポリシーの理由でわからない、データソースがわからない、等。理由はかなり無数です。
これは一般的な問題のようですので、一般的な解決策があるかどうかを尋ねたかったのですか？
この正確さのレベルが重要であるコンテキスト（たとえば、学術的または技術的な読者、またはデリケートなトピック）があると仮定すると、常に何が起こっているのかを明確かつ単純に述べるが最善です。
この7％には性別（男性、女性、またはその他）があります。知っている人もいれば、知らない人もいます。すべての場合において、あなたはそれを報告していないです。だからと言ってください：
- 報告されていません
- 非公開
- 非共有
- 公開されていません
- 使用不可/機密
- 不明/保留
- 未指定/その他（下記のPLLによるコメントで推奨）
...またはあなたの組織がより非公式な声調を持っている場合：
- 言えない
- 民間
...またはあなたの組織が[迷惑な]おしゃべりな声のトーンを持っている場合：
- ???
- 秘密の
- 知りませんか？
「不明」は本当のことのようです。それで行きます。このサイトで行ったように、性別が不明な理由はいつでも説明できます。
通常の3番目のオプションはOtherです。これには、次のようなさまざまなオプションが含まれますが、これらに限定されません。男性/女性ボックスに分類されなかった人。はっきりとは言わないほうがいい;黙示的に言わなかった人々;データがわからないものなど.
そして、「その他」が実際に何を伴うのかを説明する必要があると感じた場合は、一般的な理由のいくつかをカバーするきちんとした説明へのリンクを作成します。これは、少なくともOtherの意味をユーザーに推測させるのではなく、オプションを認識していることを示します。
3番目の方法があります。これは、7％を空白のままにして、まったくラベルを付けないことですが、それでもユーザーが推測できるようにします-ユーザーはそれほど馬鹿ではありませんが...
明らかに、「言いたくない」の理由は、「その他」を明示的に選択することの理由と同じではありません。これは、フォームでこのような性別のオプションについて私が悩んでいることの1つです。実際には、「言いたくない」が男性、女性、その他のいずれかに部分的に寄与する可能性があるため、これがシナリオで重要であり、データがある場合は、3つのカテゴリのみを再考することをお勧めします。
n/a はうまく適合するようで、これは既知の規則です。
n/aまたはN/Aは、適用されない利用不可またはのない表およびリストにおける一般的な略語です答え。
あなたは、1つのことと1つのことだけに適している円グラフを具体的に求めています。どの部分、またはどの組み合わせ/連合が50％以上のシェアを持っているかを示しています。ほとんどの場合、2つのセグメントまたは視覚的に強調表示されたセグメントグループが必要です。
現在、3つのデータポイントを一度に表示したいのですが、データセットは階層的に並べられています。
- 性別を示さない参加者。
- 性別がわからない参加者。
- 性別はわかっているが共有が許可されていない参加者。
- 性別がデータ構造でカバーされていない参加者-一部の性転換者、ほとんどの性転換者、企業、グループ、…
- 古典的な性別が開示されている参加者。
- 女性の性別に自分を割り当てる参加者–女性。
- 男性の性別に自分自身を割り当てる参加者–男性。
最初の箇条書きのサブポイントを1つに折りたたみますが、後者のサブポイントは折りたたみません。これはカテゴリエラーです。
ダイアグラムには3つ、場合によっては4つの選択肢があります。
- 上位層のみを表示します。
- 性別を示さない理由を示してください。
- 女性と男性の比率のみを表示します。
- 最後の2つを結合します。つまり、すべての下位層を表示します。
それらは非常に異なるものを示していますが、それらすべてが実際に興味深いものではありません。あなたは明らかに3番目のもの、または最初のものと3番目のものの組み合わせが欲しいです。それは可能ですが、単一の円グラフ内の線形セグメントとしてはできません。7％N/Aを外側のリングまたは中央の円に入れ、おそらく灰色（または半透明）に塗ることができます。前者は隣り合って表示される複数の円グラフでうまく機能し、データとデータの品質を一度に確認できるため、後者はスタンドアロンの方が適している場合があります。 
最後に実際の質問に答えるために、各セグメントの正しいラベルが、正しくラベル付けされたグラフから自動的に続きます。