離散データにラインプロットを使用するのは間違っていますか？

離散データセットが折れ線グラフとしてプロットされるのをよく見ましたが、線が離散データセットでは意味のない測定間隔の間の値を推測することがあります。したがって、離散データに線プロットを使用するのは間違っていますか？

例として、2つの時系列データセットを取得します。1つは連続（朝、毎日測定される体重）と1つは離散（1日あたりのドーナツの数）です。最初のデータセットは折れ線グラフであることが理にかなっています。これは、午後の体重が朝と朝の体重に関連すると推測するのが妥当だからです。ただし、ドーナツの数が線グラフで表される場合、ドット間の線はその線から意味を推測できません。

編集

ここで別の例です：で創業プロット以来連邦毎時最低賃金http://mste.illinois.edu/courses/ci330ms/youtsey/lineinfo.html

誤解しない限り、最低賃金の変化は離散的であるため、任意に選択した時間を調べて、点を結ぶ線を使用してポイントで最低賃金を確立することはできません。

接続されたラインプロットは、単一の解釈に限定するにはあまりにも有用であることが証明されています。いくつかの顕著な使用法：

• 補間値。両方の変数が連続的であり、意味のある解釈として、ラインに沿ったすべての補間ポイントに言及する場合。
• 変更率。中間の値が意味をなさない場合でも、各線分の勾配は変化率を適切に表しています。この解釈のために、XとYの値は適切に間隔を空けなければならないことに注意してください。これは、引用した賃金プロットの場合ではありません。
• プロファイルの比較。小さい倍数またはオーバーレイされたメジャーを比較する場合、線はカテゴリカルファクターに対しても役立ちます。この場合、線は限定されたパターン認識のために応答のグループを接続するのに役立ちます。次に、ラベルを読みやすくするために、Xの代わりにY軸に係数を指定したpeltiertech.comの例を示します。

さて、ドーナツは体重に関連している可能性があります:-)

私はあなたの主張を見ていますが、この例はそれほど悪くないと思います。なぜなら、時間は（線が指すものである水平軸上で）連続的だからです。線の意味は、私にとっては、1日の時間ごとに特定の数のドーナツを食べたことではなく、1日あたりのドーナツの数が一定の方法で変化することです。したがって、ラインに滑らかな黄土のようなものを追加するかもしれませんが、それは理にかなっています。ドーナツは1時間ごと、または1分ごとに食べることを考えるのが少なくとも合理的です（ただし、1日あたりのカウントが高い変数の方が賢明です）

さらに心配なのは、水平軸が離散的である場合（特に公称軸である場合）に、線が引かれている場合です。これは本当に意味がありません。たとえば、（たとえば）米国のさまざまな地域の（たとえば）居住者の間でオバマの投票率を調べている場合、北東と中西の間に線を引くことは意味がありません。特に、リージョンの順序は任意ですが、順序を変更すると行が変更されるためです。しかし、私はこのようなグラフを見てきました。