從概念到圖表

正如我們所看到的，要畫一張圖表需要有數(shù)據(jù)表、一個具有坐標(biāo)系統(tǒng)的二維構(gòu)思、一個或更多選定的幾何圖元以及視網(wǎng)膜變量。

我們回到學(xué)生專業(yè)分布的例子，并利用同一個數(shù)據(jù)的兩個不同版本（圖 1.14）來測試這些要素。簡單起見，我們僅顯示 2010 年的數(shù)據(jù)，沿著縱軸繪制數(shù)據(jù)點。每個數(shù)據(jù)點的坐標(biāo)形式都是 。例如，社會科學(xué)的坐標(biāo)為 。圖中最大的數(shù)據(jù)同時也對應(yīng)于圖中離原點最遠(yuǎn)的點，點與點之間的相對距離也反映了圖中的差異：在這個例子中，表示社會科學(xué)的點（31.8%）距原點的距離大約是表示健康的點（16.3%）的兩倍。

圖 1.14　沿單軸繪制數(shù)據(jù)

盡管我們繪制了一幅很小的圖，但仍然可以立刻抓住其內(nèi)容：學(xué)生選擇的專業(yè)集中在三個領(lǐng)域（社會科學(xué)、工程和健康），緊接著的四個領(lǐng)域很接近，而最后一個點“農(nóng)業(yè)”則幾乎只剩殘值。

在圖 1.14a 中，保持維度 和 固定，而維度 變化。而圖 1.14b，則增加了一個新的變量。這個名義變量使用色彩或灰階來將學(xué)科領(lǐng)域（例如社會科學(xué)和人文）分組。換句話說，我們對點進(jìn)行色彩編碼來增加新的信息，改變 維度。

新的信息可以用來比較。根據(jù)目的不同，這可能會成為優(yōu)勢（增加了原始信息的復(fù)雜度），也可能成為噪聲（更多偏離要點的細(xì)節(jié)）。紅色的點比其他點更能吸引注意力，影響了我們閱讀圖表的方式，這與視覺修辭的思想是一致的。