Czym jest
Wykres radarowy — nazywany też pajęczynowym lub gwiaździstym — daje każdemu wymiarowi własne ramię i nanosi na każde z nich wynik elementu. Połączenie punktów tworzy wielokąt, a porównanie wielokątów pokazuje, gdzie elementy są mocne, a gdzie słabe.
✓ Używaj, gdy
- Porównujesz od dwóch do czterech elementów w pięciu do dziesięciu wymiarach mierzonych na tej samej skali: umiejętności graczy, oceny produktów, wyniki ankiet.
- Ogólny profil liczy się bardziej niż dokładne wartości.
✗ Unikaj, gdy
- Wymiary mają różne skale — najpierw je znormalizuj albo użyj małych wykresów słupkowych.
- Potrzebujesz precyzyjnych porównań — grupowany wykres słupkowy łatwiej czytać.
- Elementów jest więcej niż cztery lub pięć: kształty się piętrzą.
Wskazówki na lepszy wykres
- Umieść powiązane wymiary obok siebie; kolejność zmienia kształt.
- Na każdym ramieniu stosuj tę samą skalę, zaczynającą się od zera.
- Wypełnienia niech będą półprzezroczyste, żeby nakładające się kształty pozostały widoczne.
Matematyka
Przy n ramionach pod kątami θk = 2πk/n wartość rk jest rysowana w punkcie (rk cos θk, rk sin θk). Pole wielokąta wynosi ½ · sin(2π/n) · Σ rkrk+1 i zależy od iloczynów sąsiednich wartości.
Ten wzór to pułapka wykresu radarowego: zmień kolejność ramion, a pole się zmieni, choć dane pozostały te same. Czytaj obrys kształtu, nie jego wielkość.
Trochę historii
Niemieckiemu statystykowi Georgowi von Mayrowi przypisuje się pierwszy wykres gwiaździsty, zamieszczony w jego książce z 1877 roku o prawidłowościach życia społecznego (Mayr 1877). Wykresy gwiaździste odżyły w analizie danych wielowymiarowych w latach 70. i 80. XX wieku i zostały opisane w podręczniku Chambersa, Clevelanda, Kleinera i Tukeya Graphical Methods for Data Analysis (Chambers et al. 1983).
Pytania
Wykres pajęczynowy, gwiaździsty czy radarowy — która nazwa jest poprawna?
Wszystkie trzy oznaczają ten sam wykres.
Bibliografia
- Mayr, G. von (1877). Die Gesetzmässigkeit im Gesellschaftsleben: Statistische Studien. Munich: R. Oldenbourg.
- Chambers, J. M., Cleveland, W. S., Kleiner, B. & Tukey, P. A. (1983). Graphical Methods for Data Analysis. Belmont, CA: Wadsworth.
- Friendly, M. & Denis, D. J. (2001). Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization. Web document.