Percepcja graficzna
Percepcja graficzna to zdolność człowieka do wizualnej interpretacji informacji na wykresach i wykresach . Można powiedzieć, że zarówno informacje ilościowe, jak i jakościowe są zakodowane w obrazie, a ludzka zdolność do ich interpretacji jest czasami nazywana dekodowaniem. Znaczenie ludzkiej percepcji graficznej, tego, co łatwo dostrzegamy, w porównaniu z tym, co nasze mózgi mają trudniej z dekodowaniem, ma fundamentalne znaczenie dla dobrej grafiki statystycznej projekt, w którym przejrzystość, przejrzystość, dokładność i precyzja wyświetlania i interpretacji danych są niezbędne do zrozumienia translacji danych na wykresie w celu wyjaśnienia i interpretacji nauki.
Percepcję graficzną uzyskuje się w wymiarach lub krokach rozeznania poprzez:
- wykrywanie : rozpoznawanie geometrii, która koduje wartości fizyczne
- asembler : grupowanie wykrytych elementów symboli; rozpoznawanie ogólnych wzorców w danych
- estymacja : ocena względnych wielkości dwóch wielkości fizycznych.
Eksperymenty Cleveland i McGill mające na celu wyjaśnienie elementów graficznych, które ludzie wykrywają najdokładniej, są podstawowym elementem dobrych zasad projektowania grafiki statystycznej . W praktyce najbardziej efektywne są wykresy, które najdokładniej przedstawiają względną pozycję na wspólnej skali. Typ wykresu wykorzystujący ten element to wykres punktowy . I odwrotnie, kąty są postrzegane z mniejszą dokładnością; przykładem jest wykres kołowy . Ludzie w naturalny sposób nie porządkują odcieni kolorów. Tylko ograniczona liczba odcieni może być rozróżniona na jednej grafice.
Projekty graficzne, które wykorzystują wstępne przetwarzanie wizualne w projekcie graficznym, sprawiają, że obraz może być wart tysiąca słów, wykorzystując zdolność mózgu do postrzegania wzorców. Nie wszystkie wykresy są zaprojektowane z myślą o przetwarzaniu z wyprzedzeniem. Na przykład na załączonym rysunku funkcja projektu graficznego, przeglądanie tabeli, wymaga od mózgu cięższej pracy i dłuższego czasu na dekodowanie, niż gdyby wykres wykorzystywał naszą zdolność rozpoznawania wzorców.
Projekt graficzny, który z łatwością odpowiada na interesujące nas pytania naukowe, będzie zawierał odpowiednią ocenę . Opisano szczegółowo wybór odpowiedniego typu wykresu dla danych ciągłych i kategorycznych oraz dla grupowania. Zasady graficzne dotyczące dokładności, przejrzystości i przejrzystości zostały szczegółowo opisane, a kluczowe elementy podsumowane.
Zobacz też
Linki zewnętrzne
- Krótki opis i zdjęcie dziewięciu elementów graficznych Cleveland i McGill
- „Jak William Cleveland zmienił wizualizację danych w naukę” (2016) z Priceonomics.com
- Prezentacja Johna Rausera z 2016 r. „ Jak ludzie widzą dane ” w Velocity Amsterdam. Opisuje, w jaki sposób dobre wizualizacje optymalizują układ wzrokowy człowieka
- Galeria wizualizacji danych Michaela Friendly : najlepsza i najgorsza grafika statystyczna