このBBCチャート（教育と結果の間のブレグジットの相関関係）はどのように描画する必要がありますか？

BBCはより多くのBrexit国民投票データを分析しました。彼らの記事の最初のチャートが私の目を引いた：

x軸を50％に分割するのは奇妙に思えました。確かに、これはデータの中央値で分割されるべきでしたか？（または、データが正常に分布していた場合の平均ですが、目を細めると、ここではそうではありません。）

（彼らはデータを公表していませんが、簡単なグーグルは卒業生が成人人口の約-25％であることを示唆しており、それはチャートの目を見張るようなものと一致するので、私はそれに進みます。）

しかし、それによって私はこのチャートをできるだけ客観的に描く方法を考えました。X軸を直線に保ち、右側の2つのボックスの幅を3倍にするほうがよいでしょうか。または、ボックスをすべて同じサイズに保ち、x軸を押しつぶして伸ばし、すべてのNピクセルスパンが同じ数のデータポイントをカバーするようにしますか？または、他の何か？

同様のデータのこのFTバージョンは、データを公正に提示する方法についての適切な回答として役立つと思います。

0-100スケールの絶対値ではなく、ズームインして変更に焦点を合わせます。ラインは、すべての打ちすぎのためにポイントだけで評価するのが難しいパターンを確認するのに役立ちます。（元の1070ワードはいくつわかりますか？）

象限をピンクに着色することは主に表面的なものであることに同意しますが、全体として、これは明確で有益なプロットであると考えています。メッセージはすぐに明らかになり、誤解を招くものではありません。BBCは実際のデータポイントをプロットしています。彼らはx軸またはy軸を操作していません。プロットの注釈は正確で、誇張されていません。彼らは偽のトレンドラインやその他の不必要な解釈を加えていません。メディアに掲載されているほとんどのデータの数値と比較すると、このプロットは優れています。これは、データにそれ自体を説明させる良い例です。要するに、あなたはそれを考えすぎていると思います。プロットを改善する方法がいくつか見つかることは間違いありませんが、通常はシンプルな方法が最適です。

私は、このグラフが、高休暇票％、卒業生の高％として明確に説明されている象限にデータポイントがないことを示すという意味で誤解を招くものであることに同意します。高低は、実際のデータではなく、軸の範囲に関連します。人口が100％の大学で教育を受けたワードを持つことは理論的には可能ですが、そのようなワードは存在しません。誤解を招くグラフを作成するためにデータポイントを作成する必要はありません。誇張された変更を示す破線の軸は、この軸とあまり似ていない例です。

このデータを視覚化するより客観的な方法は、データの最大/最小で散布図の軸の制限を設定してから、グラフを等しい面積の四分円に分割することです。

四分円の等しい領域に行く理由は、四分円が変数間の同等の線形関係を示すためです。象限のカテゴリ別の説明である「高」と「低」は同等に扱われるため、領域も同様に扱われます。

データを定量的に説明する別の方法として象限を使用する場合は、R：100の例を使用したデータの視覚化（Googleブックスでプレビュー可能、p283,286）に示すように、各変数の平均で象限境界を設定できます。

別の分析レイヤーを散布図の視覚化に追加するには、ドットの色とサイズを使用できます。たとえば、色を使用して大学の町を他の町と区別したり、投票者の投票率をグラデーションで表示したり、それらの区の総選挙結果を強調したりできます。非常に多くのデータポイントでサイズが効果的かどうかはわかりませんが、65以上などのさまざまな母集団のバンドと、それらがデータ内でどのように表されるかを調査することができます。

私の心には、このグラフを見るときに注意する価値のある2つの重要な警告があります。1つ目は、国民投票で投票したかどうかに関係なく、すべての卒業生を数えること、2つ目は、EUパスポートを持つ居住者の卒業生が含まれることです。国民投票に投票できませんでした（ソースデータが国勢調査ベースであると想定）。

私は同意します、非常に誤解を招きます。一緒に色付きの背景を削除します。

あなたがそれを着色することを主張するならば、おそらく人口密度に対応する勾配？これは、より多くの病棟が「教育済みと休暇」のカテゴリに分類されると、背景色が暗くなることを意味します

確かに傾向があります、私は誰もがそれに対して異議を唱えるとは思いません-おそらく作者はある種の傾向線に固執するべきですか？