さまざまな条件下での2つの数値変数間の関連性をグラフ化するためのヒントを含む優れたオンラインリソース

コンテキスト：

その間、2つの数値変数間の関連を効果的にプロットする方法に関する一連のヒューリスティックを取得しました。データを扱うほとんどの人が同様のルールを持っていると思います。

このようなルールの例は次のとおりです。

• 変数の1つが正に歪んでいる場合、その軸を対数目盛でプロットすることを検討してください。
• 多数のデータポイントがある場合（たとえば、n> 1000）、何らかの形式の部分透過性の使用やデータのサンプリングなど、別の戦略を採用します。
• 変数の1つが限られた数の離散カテゴリをとる場合、ジッターまたはヒマワリプロットの使用を検討してください。
• 3つ以上の変数がある場合、散布図行列の使用を検討してください。
• 何らかの形のトレンドラインを当てはめることはしばしば有用です。
• プロット文字のサイズをサンプルサイズに調整します（nが大きい場合は、より小さいプロット文字を使用します）。
• 等々。

質問：

おそらく例を挙げて、2つの数値変数間の関連性を効果的にプロットするためのこれらおよびその他のトリックを説明するWebページまたはサイトを生徒に紹介できるようにしたいと思います。

• インターネット上でこれをうまく機能させるページやサイトはありますか？

優れたオンラインリソースを頭の中で思い浮かべることはできませんが、大規模で多次元のデータセットを思慮深い方法で視覚的に探索する方法を説明する素敵な（そして簡単にダウンロード可能な）本の章は、Brendan O'ConnorとLukas Biewald'sですBeautiful Dataの章（警告：リンクはPDFに直接）。この章は、Rコードを物語に組み込むため、教育リソースとして特に役立ちます。

また、熟考すると、John Tukeyの古典的な「Some Graphic and Semigraphic Displays」（Edward TufteのWebサイトに便利に投稿されている）は、多少独特ではあるものの、視覚化の入門として本当に素晴らしいと思います。

何らかの理由で、私は本の章を考えているようです...

最近の参照：

• Kelleher and Wagner 2011「科学出版物での効果的なデータ視覚化のための10のガイドライン」は、一連の素晴らしいルールを提供します。大学生が完全なアクセス権を持っている可能性が高いとはいえ、参照を含む（ただし記事全体ではない）ルールはサブスクリプションなしで利用できます。

• 国連2009「Making Data Meaningful」は、「新興技術」に関するセクションを含むルールと例とともに、素晴らしい概要を提供します。

古いが関連するリソース

• SIGGGRAPHはいくつかの優れたチュートリアルを提供しますが、例を欠いていますが、以下が含まれます

  • Senay and Ignatius 1999「科学データの視覚化のルールと原則」

  • Domik 1999「視覚化に関するチュートリアル」

• Tufteの概要はここにあります：

  • Globus 1994「視覚化実践者向けの情報表示の原則」