Графическое восприятие - это способность человека визуально интерпретировать информацию на графиках и диаграммах . Можно сказать, что как количественная, так и качественная информация закодирована в изображение, а человеческая способность интерпретировать ее иногда называется декодированием. [1] Важность человеческого восприятия графики , то, что мы легко различаем по сравнению с тем, что наш мозг труднее декодировать, является фундаментальным для хорошего статистического графического дизайна, где ясность, прозрачность, точность и точность в отображении и интерпретации данных важны для понимания перевода. данных в графике, чтобы прояснить и интерпретировать науку. [2] [3] [4] [5] [6] [7]
Графическое восприятие достигается в измерениях или ступенях распознавания за счет:
- обнаружение : распознавание геометрии, которая кодирует физические значения
- сборка : группировка обнаруженных элементов символа; определение общих закономерностей в данных
- оценка : оценка относительных величин двух физических величин.
Эксперименты Кливленда и МакГилла [1] по выяснению наиболее точных графических элементов, обнаруживаемых людьми, являются фундаментальным компонентом хороших принципов построения статистической графики . [2] [3] [5] [6] [8] [9] [10] [11] [12] На практике графики, отображающие относительное положение в едином масштабе наиболее точно, являются наиболее эффективными. Тип графика, в котором используется этот элемент, - это точечная диаграмма . И наоборот, углы воспринимаются с меньшей точностью; примером является круговая диаграмма . Люди не имеют естественных цветовых оттенков. В одном изображении можно различить только ограниченное количество оттенков.
Графические дизайны, которые используют визуальную предварительную обработку при сборке графического дизайна, - вот почему картинка может стоить тысячи слов, если использовать способность мозга воспринимать закономерности. Не все графики предназначены для предварительной обработки. Например, на прилагаемом рисунке функция графического дизайна, поиск в таблице, требует, чтобы мозг работал больше, а декодирование занимало больше времени, чем если бы график использовал нашу способность различать закономерности. [3]
Графический дизайн, который легко отвечает на интересующие научные вопросы, будет включать соответствующую оценку . Подробности для выбора подходящего типа графика для непрерывных и категориальных данных и для группировки были описаны. [6] [13] Графические принципы точности, ясности и прозрачности подробно описаны [2] [3] [4] [14], а ключевые элементы обобщены. [15]
Смотрите также
Рекомендации
- ^ a b Кливленд, Уильям; Макгилл, Роберт (1984). «Графическое восприятие и графические методы анализа научных данных». Журнал Американской статистической ассоциации . 79 (387): 531–544. DOI : 10.1080 / 01621459.1984.10478080 . JSTOR 2288400 .
- ^ а б в Кливленд, Уильям (1993). Визуализация данных . Саммит, Нью-Джерси: Hobart Press. ISBN 0-9634884-0-6.
- ^ а б в г Кливленд, Уильям (1994). Элементы графического представления данных . Саммит, Нью-Джерси: Hobart Press. ISBN 0-9634884-1-4.
- ^ а б Тафт, Эдвард (2001). Визуальное отображение количественной информации . Чешир, Коннектикут: Graphics Press. ISBN 1930824130.
- ^ а б Харрелл-младший, Фрэнк (24 апреля 2017 г.). «ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ГРАФИКИ» (PDF) . Вандербильт . Проверено 9 июня 2018 года .
- ^ а б в Герцог, Сьюзен; Банкен, Фабрис; Кроу, Бренда; Суп, мат; Ботсис, Таксиархис; Форши, Ричард (2015). «Видеть - значит поверить: хорошие принципы графического дизайна для медицинских исследований». Статистика в медицине . 34 (22): 3040–3059. DOI : 10.1002 / sim.6549 . PMID 26112209 .
- ^ Ангра, Ааканкша; Гарднер, Стефани (2017). «Размышление о графах: атрибуты выбора графов и методы построения в биологии» . CBE: Образование в области естественных наук . 16 (3): ar53. DOI : 10.1187 / cbe.16-08-0245 . PMC 5589433 . PMID 28821538 .
- ^ Кливленд, Уильям; Макгилл, Роберт (1985). «Графическое восприятие и графические методы анализа научных данных». Наука . 229 (4716): 828–833. Bibcode : 1985Sci ... 229..828C . DOI : 10.1126 / science.229.4716.828 . PMID 17777913 .
- ^ Роббинс, Наоми (2005). Создание более эффективных графиков . Хобокен, Нью-Джерси: Джон Уайли и сыновья. С. 47–62. ISBN 0985911123.
- ^ Карсуэлл, К. Мелоди (1992). «Выбор спецификаторов: оценка модели основных задач графического восприятия». Человеческий фактор: журнал Общества человеческого фактора и эргономики . 34 (5): 535–554. DOI : 10.1177 / 001872089203400503 . PMID 1459565 .
- ^ Hollands, JG; Спенс, Ян (1992). «Суждения об изменении и пропорции в графическом восприятии». Человеческий фактор: журнал Общества человеческого фактора и эргономики . 34 (3): 313–334. DOI : 10.1177 / 001872089203400306 . PMID 1634243 .
- ^ «Правило построения графика № 2: объясните свои кодировки» . Текущие данные . 2010-08-26 . Проверено 9 июня 2018 года .
- ^ Банкен, Фабрис (6 сентября 2012 г.). «Выберите правильный график» . Графика безопасности CTSpedia Главная . Проверено 10 июня 2018 года .
- ^ Харрелл-младший, Фрэнк (24 апреля 2017 г.). «Графика для клинических испытаний» . Департамент биостатистики Вандербильта . Проверено 10 июня 2018 года .
- ^ Лейн, Питер; Герцог, Сьюзен (12 августа 2012 г.). «Рекомендации по передовой практике» . Графика безопасности CTSpedia Главная . Проверено 10 июня 2018 года .
Внешние ссылки
- Краткое описание и изображение Кливленда и McGill в девять графических элементов
- «Как Уильям Кливленд превратил визуализацию данных в науку» (2016) от Priceonomics.com
- Презентация Джона Раузера « Как люди видят данные » в 2016 году на Velocity Amsterdam. Описывает, как хорошие визуализации оптимизируют работу зрительной системы человека.
- Майкл Дружественные «s Галерея Визуализация данных: Лучшие и худшие статистической графики