スモールマルチプルの紹介

スモールマルチプル (各グラフィックに同じ変数がプロットされているが、各グラフィックのデータは別の変数 (または 2 つ) に基づいて条件付けられている小さな (明らかに) グラフィックスのコレクション) は、同様の目的に使用できますが、いくつかの利点といくつかの欠点があります。

前回の記事では、Web 上のデータ視覚化に GIF の余地がまだあると主張しました。GIF を使用して、メジャーが時間の経過と共にどのように変化したか、または第 3 のカテゴリ変数に基づいてどのように変化したかを示すことができます。

以下は、前回の記事の人口の経時変化のGIFです(データは世界銀行から来ています)。

そのGIFには54の別々のフレームがあります。54 個の個別のグラフを持つ小さな複数のグラフィックを作成することは特に実用的ではありませんが、6 年ごとにデータを "サンプリング" することで、変化が起こっていることをよく理解できます。

明らかに、あなたはあなたの余暇に小さな複数のレイアウトを閲覧することができます。例えば、メキシコの人口が急速に増加していることがはっきりとわかります。人口は1972年の5,000万人強から2002年には1億人強に約倍増したことがわかります。GIFから彼の種類の情報を取得するには、フレームが進行するのを待つ間、詳細をワーキングメモリに保持する必要があります。

ただし、GIFは微妙な変更をより明確にすると思います。GIFで見やすいドイツ人口の「ぐらつき」(小さな増減)は、小さな複数のグラフィックにはありません。これは、時間分解能が低いためだけではありません。たとえ毎年のグラフィックがあったとしても、各グラフィックのサイズが小さく、グラフィック間の距離が小さいため、小さくて微妙な振動は見過ごされがちです。

GIFに関する記事では、同じデータを使用して作成した以前のチャート、つまりスロープグラフのバリアントも参照しました。

このデータのビューを別々の折れ線グラフに分解し、国ごとにGIFフレームを作成することは、特に役に立ちませんでした。しかし、代わりに小さな複数のグラフィックを作成するとどうなるでしょうか。以下では、3 x 4グリッドの使用を容易にするために、オーストラリアを(かなり恣意的に)省略してこれを行いました。

これはGIFバージョンよりも便利です。たとえば、このグラフィックで空間的に隣接していない国を比較することは、GIF でフレームが時間的に隣接していない国を比較するよりもはるかに簡単です。しかし、どちらも、線の交差(人口ランクの変化を示す)や、垂直方向の範囲が大きいため(ドイツのような)人口振動の詳細を見ることができるスロープグラフの変種よりも劣っているようです。ただし、他の国のデータは、基本的なスロープグラフの設計とあまり一致しない場合があります。前に述べたように、スロープグラフはラベルの重なりに関連する問題に悩まされることがよくあります。これは、スモールマルチプルのセットアップでは問題になりません。

前の例で slopegraph バリアントがうまく機能するもう 1 つの理由は、国ごとに 1 本の線しかなく、人口を示すためです。国(または他のカテゴリ変数)ごとに複数の線がある場合、この設計はもはや意味をなしません。しかし、このような状況では、小さな複数の設計が優れた効果を発揮します。

下のグラフは、G-20の9カ国を(かなり恣意的に)選択したものの、粗出生率 と 粗死亡率の推定値(これも世界銀行による)を示している。

この図から、個々の国に関する興味深い(そして残念ながら、しばしば陰鬱で憂鬱な)データストーリーが、以下のような形で見ることができる。

• ​大躍進期の終焉後の1960年代の中国における出生率の増加と死亡率の低下。
• 1990年代半ば以降、エイズの流行による南アフリカの死亡率の増加と、抗レトロウイルス薬がより広く利用可能になった近年の減少。
• The hinoeuma year (1966) in Japan.

同時に、この図は私たちが対比して比較することを可能にします。例えば、死亡率が低く、出生率がさらに低いというパターンは、人口の高齢化につながります(少なくとも、大きな移民がいない場合)。したがって、この数字をざっと見てみると、近年、イタリア、ドイツ、日本で年金や退職年齢に関する懸念が見られていることを知っても驚かないでしょう。

これまで、例では、小さな複数の「グリッド」の水平コンポーネントと垂直コンポーネントを区別していませんでした。ただし、折れ線グラフや散布図と同様に、2つの異なる次元で異なる変数をエンコードできます。NASA の Scientific Visualization Studio から提供された以下の図 (高解像度の TIFF ファイルを自分でダウンロードする価値があります) は、北極点の氷面積の変化を示しており、水平方向 (1979 年から 2014 年まで) の年と垂直方向の月をエンコードしています。各列は、氷の面積が年間を通じてどのように変化したかを示し、各行は特定の月の長期的な変化を示します。

繰り返しになりますが、チャートの選択は、チャートをどこに配置するか、誰が見るかによって異なることを強調することが重要です。個々のグラフは小さいですが、小さな複数のグリッドはかなりのスペースを占める可能性があります。電話の小さなブラウザでは、これは大きな障害になる可能性があります。