Искусство статистики. Как находить ответы в данных

Сложная инфографика регулярно появляется в СМИ, однако на рис. 2.10 представлен довольно простой пример, который говорит о социальных тенденциях, объединяя ответы на три вопроса из Национального исследования сексуальных отношений и образа жизни (Natsal-3) 2010 года: в каком возрасте мужчины и женщины впервые занялись сексом, когда они начали вместе жить и завели первого ребенка[64]. Медианный возраст для каждого их этих трех событий нанесен на график в зависимости от года рождения женщин, и три точки соединены жирной вертикальной линией. Устойчивое удлинение этой линии для диапазона между 1930 и 1970 годами демонстрирует увеличение периода, когда необходима эффективная контрацепция.

Рис. 2.10

Инфографика на основании данных Национального исследования сексуальных отношений и образа жизни (Natsal-3); выводы представлены как визуально, так и словесно

Еще более продвинутой является динамическая графика, где движение используется для выявления закономерностей изменений с течением времени. Специалистом по такой методике был Ханс Рослинг, чьи выступления на конференция TED[65] и видеоролики установили новый стандарт для выступлений с применением статистики, например демонстрация взаимосвязи между изменениями благосостояния и здоровья с помощью перемещения пузырьков, отражающих прогресс в каждой стране с 1800 года до наших дней. Рослинг использовал графику, чтобы исправить ошибочное представление о различии между развитыми и слаборазвитыми странами: динамические графики показывали, что со временем почти все страны стабильно двигались по одному и тому же пути в сторону улучшения благосостояния и процветания[66],[67].

В этой главе продемонстрирован весь диапазон представления информации – от простых описаний и изображения необработанных данных до сложных примеров изложения с применением статистики. Современные вычисления делают визуализацию данных проще и гибче. А поскольку характеристики выборки могут как скрывать, так и подчеркивать существенные особенности, важно наглядное графическое представление. Тем не менее выделение сводных характеристик выборки – только первый этап в процессе изучения данных. Чтобы продвинуться дальше по этому пути, нужно обратиться к фундаментальной идее того, чего мы намерены достичь в первую очередь.

Выводы

• При анализе эмпирических распределений данных (в частности, определения среднего и разброса) применяются различные числовые характеристики.

• Часто встречаются асимметричные распределения, а некоторые показатели крайне чувствительны к выбросам.

• Сводные характеристики выборки всегда скрывают какие-то детали, поэтому нужно проявлять осторожность, чтобы не потерять важную информацию.

• Наглядно эмпирические данные можно представить в виде точечной диаграммы, диаграммы типа «ящик с усами» или гистограмм.

• Для лучшего выявления закономерностей используйте преобразования. Для обнаружения закономерностей, выбросов, сходств и кластеров используйте глаза.

• Рассматривайте пары чисел как точки на плоскости, а динамические (изменяющиеся во времени) величины – как линии на графике.

• При исследовании данных основная цель – поиск факторов, объясняющих изменчивость.

• Графика может быть интерактивной и анимированной.

• Инфографика выделяет интересные особенности и помогает читателям погружаться в повествование, но она должна использоваться с осознанием ее цели и воздействия на аудиторию.

Глава 3. Почему мы смотрим на данные? Совокупности и измерение

Сколько сексуальных партнеров у британцев на самом деле?