Vous savez désormais quand utiliser les tableaux dans vos publications, voyons maintenant l’intérêt des graphiques. Vous vous doutez qu’ils sont essentiels à la communication des données… Alors, rentrons dans le vif du sujet !
L'intérêt des représentations graphiques
Regardez l'exemple suivant :
Les quatre distributions suivantes présentent des caractéristiques statistiques communes :
Elles ont la même moyenne,
le même modèle de régression linéaire,
la même somme des carrés des résidus,
le même coefficient de corrélation, le même R².
Toutefois, la répartition des données est très différente ! C’est la représentation graphique qui nous permet de le comprendre en un coup d’œil.
Un graphique efficace permet d’apporter de l’information en un seul coup d’œil. Il permet une lecture globale, immédiate et comporte un message simple.
Pour tester l'efficacité de votre graphique, je vous conseillie de demander à un lecteur combien de temps il met pour comprendre le graphique et en dégager un message. Au-delà de 30 secondes, il est conseillé de trouver un autre graphique.
Anatomie d'un graphique : le vocabulaire
Prenez quelques minutes pour étudier les différents éléments d'un graphique. Le graphique ci-dessous, en anglais, a été réalisé avec la librairie Python Matplotlib (retrouvez le code à cette adresse !)
Comment choisir le meilleur graphique ?
Votre représentation graphique, tel un tableau, un graphique, une carte ou encore un schéma dépendra du message que vous souhaitez délivrer.
En vue de choisir le meilleur graphique, vous devez adopter le point de vue de votre lecteur et vous demander :
• Le graphique est-il adapté au niveau de compréhension de mes lecteurs ?
• Quel est l’objectif de ce graphique ? Présenter des données, illustrer une relation... ?
• Quel type de comparaisons veut-on faire ? Une comparaison spatiale, temporelle...
• Quels éléments du graphique vont retenir l’attention du lecteur ? Une couleur, une forme particulière…
• Ces éléments servent-ils la compréhension du message ?
Tableau synoptique de choix d'un graphique
Ce que je veux montrer | Graphique adapté | Pour quelles variables ? |
Comparer des valeurs de différentes catégories | Diagramme à barres ou batons | Toutes variables sauf les données quantitatives continues |
Comparer des valeurs de différentes catégories | Les diagrammes à secteurs, ou « camemberts » | Uniquement pour le binaire, et le qualitatif non ordonné n’ayant pas plus de 4 ou 5 modalités |
Comparer la valeur d’une variable par rapport à d’autres | Radar | Variable quantitative. Représentation de quantile. Entre 4 et 6 variables. |
Suivre la valeur au fil du temps (séries chronologiques) | Graphique en courbes | Quantitatives continues |
Comparer deux séries | Pyramide | Deux variables qualitatives |
Une distribution | Histogramme (rectangles collés entre eux, de largeurs proportionnelles à l’amplitude des intervalles) | Quantitatives continues |
Une distribution | Boite à moustaches |
|
Une distribution entre deux variables | Nuage de points |
|
Afficher l’interaction entre deux valeurs | Nuage de points | Pour les variables quantitatives (discrètes ou continues) et pour les comparaisons (régionales, internationales, sectorielles…) |
Données relatives à la géographie | Carte | Pour les comparaisons (régionales, internationales, sectorielles…) |
Vous avez découvert l'intérêt des graphiques et savez choisir le graphique adapté à vos données et à votre public. Voyons à présent en détail les graphiques les plus courants dans les publications statistiques.
