כיצד להשתמש בתרשימים, גרפים ומפות למידע

אנשים רבים מוצאים טבלאות תדרים, לוחות חצוציות וצורות אחרות של תוצאות סטטיסטיות מספריות מפחידות. אותו מידע בדרך כלל ניתן להציג בצורה גרפית, מה שמקל על ההבנה ופחות מאיים. גרפים מספרים סיפור עם חזותיים ולא במילים או במספרים ויכולים לעזור לקוראים להבין את מהות הממצאים ולא את הפרטים הטכניים שמאחורי המספרים.

ישנן מספר רב של אפשרויות גרף בכל הנוגע להצגת נתונים. כאן נסקור את השימוש הפופולרי ביותר: תרשימי עוגה, גרפי עמודות, מפות סטטיסטיות, היסטוגרמות ומצולעי תדרים.

תרשים עוגה הוא תרשים המציג את ההבדלים בתדרים או באחוזים בין הקטגוריות של א נומינלי או סדיר משתנה. הקטגוריות מוצגות כקטעי מעגל שחלקיו מצטברים עד 100 אחוז מסך התדרים.

תרשימי עוגה הם דרך נהדרת להציג באופן גרפי את התפלגות התדרים. בתרשים עוגה, התדירות או האחוז מיוצגים חזותית ומספרית, כך שלרוב זה מהיר מהקוראים להבין את הנתונים ואת מה שהחוקר מעביר.

בדומה לתרשים עוגה, גם תרשים עמודות הוא דרך להראות חזותית את ההבדלים בתדרים או באחוזים בין קטגוריות של משתנה נומינלי או קבוע. בתרשים עמודות, עם זאת, הקטגוריות מוצגות כמלבנים ברוחב שווה, כאשר גובהם פרופורציונאלי לתדר אחוז הקטגוריה.

בניגוד לתרשימי עוגה, תרשימי עמודות שימושיים מאוד להשוואה בין קטגוריות של משתנה בין קבוצות שונות. לדוגמה, אנו יכולים להשוות בין מצב משפחתי בקרב מבוגרים אמריקאים לפי מין. אם כן, לתרשים זה יש שני סורגים לכל קטגוריה של מצב משפחתי: אחד לזכרים ואחד לנקבות. תרשים העוגה לא מאפשר לך לכלול יותר מקבוצה אחת. יהיה עליכם ליצור שני תרשימי עוגה נפרדים, אחד לנקבות ואחד לזכרים.

מפות סטטיסטיות הן דרך להציג את ההתפלגות הגיאוגרפית של הנתונים. לדוגמה, נניח שאנחנו בוחנים את ההתפלגות הגיאוגרפית של הקשישים בארצות הברית. מפה סטטיסטית תהיה דרך נהדרת להציג את הנתונים שלנו באופן חזותי. על המפה שלנו כל קטגוריה מיוצגת על ידי צבע או גוון שונים ואז המדינות מוצלות בהתאם לסיווג שלהן לקטגוריות השונות.

בדוגמא שלנו לקשישים בארצות הברית, נניח שהיו לנו ארבע קטגוריות, שלכל אחת מהן צבע משלה: פחות מעשרה אחוזים (אדום), 10 עד 11.9 אחוזים (צהוב), 12 עד 13.9 אחוזים (כחול) ו -14 אחוזים ומעלה (ירוק). אם 12.2 אחוז מאוכלוסיית אריזונה היא מעל 65 שנים, אריזונה הייתה מוצלת בכחול על המפה שלנו. באופן דומה, אם פלורידה מונה 15 אחוז מאוכלוסייתה בגיל 65 ומעלה, היא הייתה מוצלת בירוק על המפה.

מפות יכולות להציג נתונים גיאוגרפיים ברמת הערים, המחוזות, רחובות הערים, דרכי המפקד, המדינות, המדינות או יחידות אחרות. בחירה זו תלויה בנושא החוקר ובשאלות שהם בוחנים.

היסטוגרמה משמשת כדי להראות את ההבדלים בתדרים או באחוזים בין קטגוריות של משתנה יחס מרווח. הקטגוריות מוצגות כסוריות, כאשר רוחב הפס פרופורציונלי לרוחב הקטגוריה והגובה פרופורציונאלי לתדר או לאחוז הקטגוריה ההיא. האזור בו כל בר תופס על היסטוגרמה מגלה לנו את שיעור האוכלוסייה הנופלת למרווח נתון. היסטוגרמה נראית דומה מאוד לתרשים עמודות, אולם בהיסטוגרמה, הסורגים נוגעים וייתכן שאינם בעלי רוחב שווה. בתרשים עמודות, הרווח בין הסורגים מציין שהקטגוריות נפרדות.

האם חוקר יוצר תרשים עמודות או היסטוגרמה תלוי בסוג הנתונים שהוא או היא משתמשים. בדרך כלל, תרשימי עמודות נוצרים עם נתונים איכותיים (משתנים נומינליים או קבועים) בזמן שנוצרים היסטוגרמות עם נתונים כמותיים (משתני יחס מרווח).

מצולע תדרים הוא גרף המציג את ההבדלים בתדרים או באחוזים בין קטגוריות של משתנה ביחס מרווח. נקודות המייצגות את התדרים של כל קטגוריה ממוקמות מעל נקודת האמצע של הקטגוריה ומצטרפות אליהן קו ישר. מצולע תדרים דומה להיסטוגרמה, אולם במקום סורגים משתמשים בנקודה כדי להציג את התדירות ואז כל הנקודות מחוברות עם קו.

כאשר גרף מעוות, הוא יכול לרמות את הקורא במהירות לחשוב משהו אחר מאשר מה שהנתונים באמת אומרים. ישנן כמה דרכים בהן ניתן לעוות גרפים.

ככל הנראה הדרך הנפוצה ביותר שבה גרפים מתעוותים היא כאשר המרחק לאורך הציר האנכי או האופקי משתנה ביחס לציר האחר. ניתן למתוח או לכווץ צירים כדי ליצור כל תוצאה רצויה. לדוגמה, אם היית מכווץ את הציר האופקי (ציר X), זה יכול להפוך את שיפוע הקו שלך הגרף נראה תלול יותר ממה שהוא בפועל, ויוצר את הרושם שהתוצאות דרמטיות יותר הם. באופן דומה, אם הרחבת את הציר האופקי תוך שמירה על הציר האנכי (ציר Y) זהה, שיפוע של גרף הקו תהיה הדרגתית יותר, ותגרום לתוצאות להיראות פחות משמעותיות ממה שהן באמת.

בעת היצירה והעריכה של גרפים, חשוב לוודא שהגרפים לא מתעוותים. לעיתים קרובות, זה יכול לקרות במקרה בעת עריכת טווח המספרים בציר, למשל. לכן חשוב לשים לב לאופן שבו הנתונים נתקלים בתרשימים ולוודא שהתוצאות מוצגות בצורה מדויקת ומתאימה, כדי לא להונות את הקוראים.

• פרנקפורט-נחמיאס, חוה ואנה ליאון-גררו. סטטיסטיקה חברתית של חברה מגוונת. SAGE, 2018.