แหล่งข้อมูลออนไลน์ที่ดีพร้อมเคล็ดลับในการเชื่อมโยงกราฟระหว่างตัวแปรตัวเลขสองตัวภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ

บริบท:

ในขณะที่ฉันได้รับชุดของฮิวริสติกเกี่ยวกับวิธีการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตัวเลขสองตัวอย่างมีประสิทธิภาพ ฉันคิดว่าคนส่วนใหญ่ที่ทำงานกับข้อมูลจะมีชุดของกฎที่คล้ายกัน

ตัวอย่างของกฎดังกล่าวอาจเป็น:

• หากตัวแปรตัวใดตัวหนึ่งเอียงเชิงบวกให้พิจารณาการวางแผนแกนนั้นในระดับบันทึก
• หากมีจุดข้อมูลจำนวนมาก (เช่น n> 1,000) ให้ใช้กลยุทธ์ที่แตกต่างเช่นการใช้ความโปร่งใสบางส่วนหรือสุ่มตัวอย่างข้อมูล
• หากตัวแปรตัวใดตัวหนึ่งมีจำนวนหมวดหมู่ไม่ต่อเนื่องกันให้พิจารณาใช้ส่วนที่กระวนกระวายใจหรือเนื้อเรื่องของดอกทานตะวัน
• หากมีสามตัวหรือมากกว่าให้ลองใช้เมทริกซ์ scatterplot
• การปรับเทรนด์ไลน์บางรูปแบบมักมีประโยชน์
• ปรับขนาดของอักขระการพล็อตเป็นขนาดตัวอย่าง (สำหรับ n ที่ใหญ่กว่าให้ใช้อักขระการพล็อตที่เล็กกว่า)
• และอื่น ๆ

คำถาม:

ฉันต้องการที่จะสามารถอ้างถึงนักเรียนไปยังหน้าเว็บหรือเว็บไซต์ที่อธิบายถึงเทคนิคเหล่านี้และเทคนิคอื่น ๆ สำหรับการวางแผนความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตัวเลขสองตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพหรืออาจเป็นตัวอย่าง

• มีหน้าเว็บหรือเว็บไซต์บนอินเทอร์เน็ตที่ใช้งานได้ดีหรือไม่?

ฉันไม่สามารถนึกถึงแหล่งข้อมูลออนไลน์ที่ยอดเยี่ยมนอกหัวของฉันได้ แต่บทหนังสือที่ดี (และดาวน์โหลดได้ง่าย) ที่บรรยายวิธีการสำรวจข้อมูลขนาดใหญ่หลายมิติแบบมองเห็นด้วยสายตาอย่างรอบคอบคือBrendan O'Connor และ Lukas Biewald บท (คำเตือน: การเชื่อมโยงโดยตรงไปยังไฟล์ PDF) จากที่สวยงามข้อมูล บทนี้มีประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นทรัพยากรการเรียนการสอนเพราะมันรวมรหัส R ลงในการบรรยาย

นอกจากนี้เมื่อพิจารณาเพิ่มเติมฉันคิดว่าคลาสสิกของจอห์นทูกีย์คลาสสิก"การแสดงผลกราฟิกและการจัดแสดงนิทรรศการบางอย่าง" (โพสต์อย่างสะดวกสบายบนเว็บไซต์ของเอ็ดเวิร์ด Tufte) เป็นสิ่งที่ยอดเยี่ยมจริงๆ

ด้วยเหตุผลบางอย่างฉันคิดจะอ่านบทหนังสือ ...

ข้อมูลอ้างอิงล่าสุด:

• Kelleher and Wagner 2011 "แนวทางสิบประการสำหรับการสร้างภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในสิ่งพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์"ให้กฎที่ดี กฎที่มีการอ้างอิง (แต่ไม่ใช่บทความฉบับเต็ม) มีให้โดยไม่ต้องสมัครสมาชิกแม้ว่านักศึกษามหาวิทยาลัยน่าจะมีสิทธิ์เข้าถึงแบบเต็ม

• "การสร้างข้อมูลที่มีความหมาย" ขององค์การสหประชาชาติประจำปี 2552มอบภาพรวมที่ดีพร้อมกฎและตัวอย่างรวมถึงส่วนที่เกี่ยวกับ 'เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่'

เก่ากว่า แต่แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

• SIGGGRAPH ให้บทเรียนที่ยอดเยี่ยมบางอย่างถึงแม้ว่าจะไม่มีตัวอย่างรวมไปถึง:

  • Senay and Ignatius 1999 "กฎและหลักการของการแสดงข้อมูลทางวิทยาศาสตร์"

  • Domik 1999 "บทช่วยสอนเรื่องการสร้างภาพ"

• บทสรุปที่ดีของ Tufte สามารถพบได้ที่นี่:

  • Globus 1994 "หลักการแสดงข้อมูลสำหรับผู้ปฏิบัติงานด้านการมองเห็น"