A sávdiagram (bar chart) vízszintes sávokkal hasonlít össze kategóriákat. Ezen az oldalon a vízszintes változatra ezt a nevet használjuk: ugyanazt a hosszúságalapú kódolást használja, mint az oszlopdiagram, de több helyet ad a kategórianévnek. Terméktípusok, országnevek, hibakategóriák, válaszlehetőségek és szervezeti egységek gyakran jobban működnek így, mint függőleges oszlopokkal.

Mikor jobb, mint a column chart?

A függőleges oszlopdiagram alján a hosszú címkék döntve, rövidítve vagy több sorba törve hamar szétesnek. Sávdiagramnál a név bal oldalon marad, a sáv pedig jobbra mutatja az értéket.

Ez nem tipográfiai finomkodás. Ha a kategórianév sérül, az összehasonlítás is lassul. Egy „ügyfélszolgálati válaszidő telefonon” típusú címke nem fér el úgy, mint egy hónapnév vagy egy hárombetűs kód.

Rövid címkéknél jó. Hosszú neveknél a tengelyfelirat lesz a gyenge pont.

A névnek marad hely, a sávhossz pedig ugyanazon a vízszintes tengelyen mérhető.

Rangsor és sorrend

Sávdiagramnál a sorrend gyakran erősebb döntés, mint a szín. Ha a kérdés az, melyik kategória vezet, érdemes érték szerint rendezni. Ha név alapján kell visszakeresni, az ABC-sorrend védhető, de nem mutat rangsort olyan gyorsan.

A csökkenő sorrend a legtöbb rangsorban természetes: a legnagyobb érték kerül felülre, a kisebbek lefelé követik. Fordított sorrend is működhet, ha a növekedés, hiány vagy lemaradás a fő állítás, de ezt a címnek és a tengelynek is támogatnia kell.

Kereshető, de a rangsor nem a szerkezetből jön.

A sorrend önmagában állít: ki vezet, hol szakad le a mezőny.

Nullabázis és tengely

A sávdiagram ugyanúgy hosszúságot kódol, mint az oszlopdiagram. Ezért a mennyiségi tengely normál esetben nulláról indul. Ha a tengely vágott, a sávhossz már nem arányos a mennyiséggel, és a különbség könnyen nagyobbnak látszik, mint amekkora.

Szűk tartományú eltéréseknél nem a sávdiagram a legjobb eszköz. Ha 98, 99 és 100 közti különbséget kell megmutatni, pontdiagram vagy jelölt referencia-vonal pontosabb lehet, mert nem kényszerít teljes hosszarányt a kis eltérésre.

A hosszarány megmarad. Kis eltérés kicsinek látszik.

Ugyanez az eltérés túl nagy gesztust kap. Sávnál ez különösen veszélyes.

Sok kategória

A sávdiagram több kategóriát bír el, mint a column chart. Rövid, rendezett lista esetén erős. Hosszú listánál már a címkehossz, a sűrűség és a képernyőméret dönt: ilyenkor kereshető táblázat, szűrhető lista vagy külön bontott nézet kellhet.

Toplista esetén elég lehet a legfontosabb kategóriákat mutatni. A „top 10” nem csalás, ha a cím és a felirat kimondja, hogy válogatott nézetről van szó. A maradékot nem kell feltétlenül egy „egyéb” sávba gyömöszölni, mert az gyakran különböző dolgokat mos össze.

Hosszú kategórianeveknél a bal oldali címkesáv nem melléklet, hanem a chart szerkezete.

Stacked bar chart

A stacked sávdiagram akkor hasznos, ha a kategóriák teljes mérete és belső összetétele együtt fontos. Például termékcsoportonként mutathatja, hogy az értékesítés mekkora része új, visszatérő és kampányból érkező vásárló.

A kompromisszum ugyanaz, mint a halmozott oszlopnál: az első szegmens könnyen összevethető, a belső szakaszok már nem közös bázisról indulnak. Ha a középső rész a fő állítás, külön sávdiagram vagy small multiples tisztább.

Teljes méret és összetétel együtt látszik, de nem minden rész egyformán pontos.

Ha egy szegmens számít, külön nézetben kap közös bázist.

Eltérés nullához képest

Pozitív és negatív eltéréseknél a sávdiagram jól működik, ha a kategóriák neve fontosabb, mint az időbeli pálya. A nulla-vonal ilyenkor középre kerülhet, a sávok két irányba indulnak. A balra-jobbra irány azonnal jelzi, mi van a referencia alatt és felett.

Színnel lehet erősíteni a különbséget, de a szerkezetet ne csak a szín vigye. A nulla-vonal, az irány és a felirat együtt teszi olvashatóvá az eltérést.

Eltérésnél a nulla-vonal a chart gerince. A sáv iránya külön állítást hordoz.

Utolsó kontroll

Publikálás előtt ezeket érdemes végignézni.

Kapcsolódó

Források

  1. Cleveland & McGill — Graphical Perception
  2. Heer & Bostock — Crowdsourcing Graphical Perception
  3. Google Charts — Bar Chart