Dans ce chapitre, nous allons voir quelques graphiques courants dans les publications statistiques. Parcourez-le par curiosité, ou consultez-le plus tard pour référence.
Diagrammes en bâtons (Bar chart)
Les diagrammes en bâtons sont efficaces pour comparer des données entre elles. Ils sont par ailleurs faciles à lire. Il existe différents types de diagrammes en bâtons : en bâtons simples, en bâtons groupés ou en bâtons empilés.
Attention, l’utilisation de diagramme en bâtons empilés est délicate car ils ne sont pas toujours lisibles. Le cas ci-dessus est un exemple réussi de diagramme en bâtons empilés. Il permet de comparer facilement la répartition des salariés selon la classe d’âge.
Pyramides des âges
La pyramide est un exemple particulier mais assez classique de diagramme en bâtons. Il est possible de superposer des courbes, ce qui permet de comparer une pyramide particulière avec une pyramide de référence.
Courbes (Line chart)
Les courbes sont faciles à lire et permettent la représentation de nombreuses modalités. Elles sont bien adaptées aux données temporelles.
Dans l’exemple suivant, les mêmes données sont représentées en bâtons et en courbes. Les bâtons sont efficaces pour comparer des données entre elles. Mais les courbes montrent plus clairement les changements d’évolution.
Quelques conseils :
Bien choisir la graduation du graphique. Commencer à 0 n’est pas obligatoire.
Penser à utiliser les indices lorsque les variables n’ont pas le même ordre de grandeur.
Diagramme circulaire (Pie chart)
Attention, pour le diagramme circulaire (ou "camembert" comme on aime l'appeler en français) les aires ne se lisent pas toujours facilement. En effet, c’est une représentation très parlante pour comparer deux “parts” (pourcentage ou quantité). Il devient trop imprécis dès que l’on multiplie le nombre d’entrées, car nous avons du mal à comparer des angles en un coup d’oeil. Il en va de même pour son dérivé le “Donut”.
Sur l'exemple ci-dessus, on comprend que l'œil distingue mieux les différentes proportions sur les bâtons que sur le diagramme circulaire.
Nuages de points (Scatter plot)
Les nuages de points sont des graphiques permettant de montrer des liens et des corrélations. Ces graphiques, couramment utilisés à l’heure actuelle, délivrent rapidement un message, à la condition qu’il soit simple.
Boîtes à moustaches (Box plot)
Les graphiques en "boîtes à moustaches" sont utiles à l’analyse mais constituent davantage des graphiques d’études que des graphiques de communication. En effet, ils nécessitent quelques bases en statistiques pour être interprétés.
Aires empilées
Le graphique en aires empilées ressemble au graphique en courbe, en permettant de bien visualiser les différences d'amplitudes entre les phénomènes étudiés. Veillez à bien régler le contraste entre les aires.
Diagramme de Kiviat (Radar chart)
Dans un graphique en radar, aussi appelé en "toile d'araignée" il y a autant d'axes que de catégories, tous les axes partent du point central.
Un graphique radar supporte plusieurs séries, chaque série étant identifiée par une couleur différente.
Ressources complémentaires
Retrouvez encore plus de types de graphiques sur le site ebsi.umontreal.ca
Apprenez à représenter une distribution avec R grâce à ce tutoriel.
Réalisez de beaux graphiques en Python grâce à ce tutoriel
Retrouvez un cours OpenClassrooms sur les librairies Python MatPlotLib et Seaborn pour créer des graphiques.
Vous avez compris l'intérêt des graphiques et comment choisir la bonne représentation pour vos données. Voyons à présent comment éviter les pièges classiques et obtenir des graphiques clairs et efficaces.
