Pasta Grafiği – Doktora Tezi – Tez Nasıl Yazılır?– Doktora – Ödevcim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Çubuk etiketlerinin uzun olduğu yerlerde, her zaman Şekil 7.3’te gösterildiği gibi sağlık panosu adlarının kolayca yerleştirildiği yatay bir çubuk tasarımı seçin. Mümkün olan her yerde, minimum kısaltma ile tamamen bilgilendirici bir etiket kullanmayı hedefleyin. Bu yaklaşım, referans sistemleriyle bağlantılı olarak daha önce tartışılan tek noktadan arama ilkesini izler.

(a) Dikey çubuk grafik
ABD patates üretiminin (varsayımsal) endeksi, 1997–2003

Şu durumlarda dikey çubuk grafik kullanın:
– gerçekten olmayan basit fazla zaman verileriniz var
sürekli, ancak farklı zaman dönemlerini kapsar;
– başka uygun karşılaştırmalı verileriniz varsa
her çubuğun etiketleri, altına sığacak kadar kısadır.
Aşağıdaki durumlarda dikey çubuk grafikler kullanmayın:
– grafikteki çubukların uzun veri etiketleri var, özellikle
sütun etiketlerine herhangi bir şeyi sığdırmak için numaralar veya etiketler için bir anahtar kullanmanız gereken yerde değil.

İzlenecek noktalar:
– Sayıları sütunların üstüne değil, sütunların içine koyun;
– veriler kronolojik değilse veya bir
sabit düzen, sayısal bir ilerleme sağlamayı hedefler.

(b) Yatay çubuk grafik
İngiliz seçmenlerin en önemli siyasi konular hakkındaki görüşleri, Eylül 2001 (varsayımsal)

Şu durumlarda yatay çubuk grafik kullanın:
– her biri için etiketlerin bulunduğu karşılaştırmalı verileriniz var
çubuk kolonların altına kolayca sığamayacak kadar uzun.
Aşağıdaki durumlarda yatay çubuk grafikler kullanmayın:
– okuyucular sütunları görmeyi bekleyecektir (ör. veri).

İzlenecek noktalar:
– sayıları sütunların dışına değil sütunların içine koyun.
sağ uç;
– neredeyse hepsinde sayısal bir ilerleme sağlamayı hedefleyin
vakalar (veriler sabit sıralı kategorilerde olmadığı veya kronolojik olmadığı sürece).

Online pasta grafiği
Pasta grafiği nedir
Pasta grafiği nasıl yapılır
Pasta grafiği HESAPLAMA
Pasta grafiği özellikleri
Pasta grafiği örnekleri
Pasta grafiği nerelerde kullanılır
Pastadan pasta grafiği

(c) Pasta grafiği
Büyük tüketici için ana finansman kaynakları
Avrupa’da alımlar, 2001 (varsayımsal)

Aşağıdaki durumlarda pasta grafik kullanın:
– bir şeyin paylaşımlarını göstermek veya
yüzdeler.
Aşağıdaki durumlarda pasta grafik kullanmayın:
– veriler zaman aşımına uğruyor veya daha karmaşık.
İzlenecek noktalar:
– pasta dilimlerini azalan bir sayıya koyun
ilerleme (veriler sabit bir
düzen veya kronolojik);
– en üstteki en büyük pasta dilimi ile başlayın ve düzenleyin
saat yönünde azalan sırada dilimler;
– her dilimi etiketleyin ve yüzdelik payı bir
içinde veya dışında numara.

(d) Yüzde bileşen tablosu
Üç ülkedeki tüketiciler büyük tüketici satın alımlarını nasıl finanse etti, 2001 (varsayımsal)

Şu durumlarda yüzde bileşen grafiği kullanın:
– bir şeyin paylaşımlarının nasıl olduğunu veya
yüzdeler bir dizi farklı durum veya alana göre değişir.
Aşağıdaki durumlarda yüzde bileşen grafiklerini kullanmayın: – veriler zaman içinde veya daha karmaşıksa;
– sadece bir vakanız var (pasta grafik kullanın).

İzlenecek noktalar:
– çubukları en net şekilde sıraya koyun
elde edebileceğiniz sayısal ilerleme (veriler
sabit sıralı kategorilerdedir veya kronolojiktir);
– karışık bir görünüm veren dizilerden kaçının –
bir model görünmediği sürece bu tür bir grafiği kullanmayın;
– yüzde payları çubuk içinde bir sayı olarak göster
bileşenler (en azından büyük bileşenler için);
– bileşenler için açıkça farklı gölgelendirmeler ve etiketler kullanın.

(e) Gruplanmış çubuk grafik
Elektronik cihaz alımlarının değişen modelleri, İngiltere 1994’ten 2002’ye (varsayımsal)

Aşağıdaki durumlarda gruplanmış bir çubuk grafik kullanın:
– birkaç endeksin düzeylerinin nasıl olduğunu göstermek istiyorsunuz
bir dizi farklı durum veya alan veya zaman diliminde değişiklik gösterir.
Aşağıdaki durumlarda gruplandırılmış çubuk grafikleri kullanmayın:
– veriler gerçekten bir şeyin paylaşımlarıdır (normalde
yüzde bileşen tablosu kullanmak daha iyidir).

İzlenecek noktalar:
– her birim için çubukları,
vakalar arasında en net model (ideal olarak sayısal
her durumda ilerleme);
– açıkça farklı gölgelendirmeler kullanın ve
her çubuk.

(f) Çizgi grafiği
2001 yılında hükümetlerini iyi bir iş çıkarıyor olarak gören Birleşik Krallık anketine katılanların oranı (varsayımsal)

Her zaman bir çizgi grafik grafiği kullanın:
– sürekli fazla zaman veriniz var.
Aşağıdaki durumlarda çizgi grafik grafikleri kullanmayın:
– veriler zaman aşımına uğrar ancak gerçekten sürekli değildir; – çok az gözleminiz var: her iki durumda da
dikey çubuk grafik kullanın.
İzlenecek noktalar:
– birden fazla hattınız varsa, her birinin görünür olduğundan emin olun.

(g) Katman şeması
Birleşik Krallık anketine katılanların oranı, demiryollarının performansını “çok iyi” veya “oldukça iyi” olarak değerlendiriyor, 2001 (varsayımsal)

Her zaman katman grafiği kullanın:
– ikinin göreceli boyutunun nasıl olduğunu göstermek istiyorsunuz
pozitif ilişkili değişkenler zaman içinde değişir.
Aşağıdaki durumlarda katman grafiği kullanmayın:
– iki değişkeniniz gerçekten bağlantılı değil.

İzlenecek noktalar:
– katmanları en net görünürlüğü sağlayacak şekilde sıralayın
desen, ör. en büyüğü ile sayısal bir ilerleme
altta katman ve üste doğru daha küçük katmanlar;
– değişkenlerin sabit bir sırayla tutulması gerekiyorsa, ancak bu katmanlara karışık bir görünüm veriyorsa, o zaman kullanın
başka bir grafik türü.

(h) Dağılım grafiği veya “X ve Y” grafiği
Uçuş gecikmeleri ile müşteri arasındaki ilişki
Memnuniyet seviyeleri, ABD 2000’deki havaalanları (varsayımsal)

Aşağıdaki durumlarda bir “X ve Y” grafiği veya dağılım grafiği kullanın:
– bağımlı bir kişinin düzeyinin nasıl olduğunu göstermek istiyorsunuz
değişken (dikey Y ekseninde gösterilir), bağımsız bir değişkenin seviyesine (yatay X ekseninde gösterilir) bağlı olarak değişir.
Aşağıdaki durumlarda bir “X ve Y” grafiği kullanmayın:
– iki değişken anlamlı bir şekilde ilişkilendirilmemiştir veya
X değişkeninden Y değişkenine nedensel bir bağlantı olduğunu varsaymıyorsunuz.

İzlenecek noktalar:
– değişkenlerin doğru şekilde olduğundan emin olun:
bağımlı (􏰄 etkilenen) değişken her zaman Y ekseninde olmalıdır ve X ekseninde neden olan veya etkileyen değişken, aksi takdirde okuyucuların kafaları derinden karışacaktır;
– bir regresyon çizgisi (veya “en uygun” satırı) eklemek okuyucuların ilişkilendirmenin doğasını daha net görmelerine yardımcı olacaktır. Bu çizgi, çizginin üstündeki ve altındaki veri noktalarının çizgisine olan dikey mesafelerini en aza indirgendir.

Sayısal ilerleme. Şekil 7.2’de, çubuk grafik formatı Tablo 7.1’deki ayrıntıların kütlesini keser. Ancak, çubuklar arasında herhangi bir desen olmasa bile, Şekil 7.2’deki grafik bir veri karmaşasıdır.

tercüman tercüman

Biyografinin Tamamını Gör