यह क्या है
बबल चार्ट स्कैटर प्लॉट का विस्तार है: x और y हर वस्तु की जगह तय करते हैं, और बबल का क्षेत्रफल आबादी, राजस्व या गिनती जैसा तीसरा मान दिखाता है।
यह नामों वाली सीमित संख्या की वस्तुओं के लिए सबसे अच्छा है — देश, उत्पाद, ग्रह — जहाँ आँख स्थिति और आकार को एक साथ समझ सके।
✓ इसका उपयोग कब करें
- आपके पास अधिक से अधिक कुछ दर्जन वस्तुओं में से हर एक के तीन संख्यात्मक माप हैं।
- तीसरा माप आकार जैसी मात्रा है: आबादी, बिक्री, आयतन।
✗ इससे कब बचें
- तीसरे माप की सटीक तुलना मायने रखती है — क्षेत्रफल को स्थिति से कम सटीकता से आँका जाता है।
- सैकड़ों वस्तुएँ हैं — बबल एक-दूसरे को छिपा देते हैं।
बेहतर चार्ट के लिए सुझाव
- बबल को क्षेत्रफल के अनुसार मापें, त्रिज्या के अनुसार नहीं। Chart Buffet यह आपके लिए करता है।
- बबल को पतली रूपरेखा के साथ पारभासी बनाएँ ताकि एक-दूसरे पर चढ़े बबल दिखते रहें।
- जो बबल मायने रखते हैं उन पर लेबल लगाएँ; बाक़ी टूलटिप पर छोड़ दें।
गणित
ईमानदार बबल का क्षेत्रफल मान के अनुपात में होता है: A ∝ v, इसलिए त्रिज्या वर्गमूल के अनुसार बढ़ती है, r ∝ √v। त्रिज्या को सीधे मापने से दोगुना बड़ा मान चार गुना बड़ा दिखेगा।
लोग फिर भी बड़े बबल के आकार को कम आँकते हैं। महसूस किया गया क्षेत्रफल वास्तविक क्षेत्रफल से धीरे बढ़ता है, क्षेत्रफल के लिए एक से कम घातांक वाले स्टीवंस के घात नियम के अनुसार (Stevens 1957), इसलिए बबल के आकार को मोटी तुलना के रूप में ही पढ़ना बेहतर है।
थोड़ा इतिहास
अनुपाती वृत्त उन्नीसवीं सदी के विषयगत मानचित्रों में दिखते हैं, और सांख्यिकीविद् कंप्यूटरों से बहुत पहले स्कैटर प्लॉट के बिंदुओं को तीसरे चर से मापते थे (Friendly & Denis 2005)। बबल चार्ट का सबसे प्रसिद्ध क्षण हान्स रोज़लिंग का 2006 का TED व्याख्यान था, जिसमें दुनिया के देशों के एनिमेटेड बबल आय बनाम जीवन प्रत्याशा के चार्ट पर दौड़ते दिखे (Rosling 2006)।
सवाल
बबल का आकार कौन-सा कॉलम तय करता है?
उसे डेटा अनुभाग में “बबल का आकार” के अंतर्गत चुनें। Chart Buffet डिफ़ॉल्ट रूप से तीसरा संख्यात्मक कॉलम चुनता है।
संदर्भ
- Stevens, S. S. (1957). On the psychophysical law. Psychological Review 64(3), 153–181.
- Rosling, H. (2006). The best stats you’ve ever seen. TED talk.
- Friendly, M. & Denis, D. (2005). The early origins and development of the scatterplot. Journal of the History of the Behavioral Sciences 41(2), 103–130.