輪読会 英語でデータ可視化を学ぼう：第6回

## 本記事の位置づけ
下記書籍を用いた輪読会の資料として作成しています。
https://clauswilke.com/dataviz/boxplots-violins.html

今回の対象範囲は、下記のとおりです。
10 Visualizing proportions

## 本編
### まとめ

#### 導入
- 円グラフは色々なところに偏在するが、有害である（ The archetypal such visualization is the pie chart, omnipresent in any business presentation and much maligned among data scientists.）

:::note warn
円グラフに恨みがありすぎでは
:::

#### 10.1 A case for pie charts
- 1976–1980年のドイツの議会（CDU/CSU, SPD, and FDP）の議席数
 ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/589618/7b9e5c15-c482-7cc1-1882-5be004db5f31.png)

- 長方形にしたいなら、棒グラフがある。
 ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/589618/ccd7c18f-18c4-1662-7b85-4ed680e3ffec.png)

- それぞれの区分を横に並べることもできる。
    - メリットはそれぞれのグループを直接比較可能
    - 一方で、全体の合計はぱっと見では分からない
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/589618/80ab0206-3163-bbab-56c9-2c14bbb402a7.png)

- たくさんの著者は、円グラフを断定的に嫌い、積み上げ棒グラフ(stacked bar)やside-by-side棒グラフに賛成だと主張する（argueはこの場合主張と理解）
- 他はいくつかの用途では、円グラフも活用できると主張する。
- 著者自身の意見としては、これらのどの可視化も他より上位でない？（My own opinion is that none of these visualizations is consistently superior over any other. ）

- データとあなたが伝えたいストーリ次第で、選べばよい。
- 上記のドイツ議会の例だと、円グラフがベストチョイスだと思う。
    - SPDとFDPが連立すれば、CDU/CSUを超え、過半数を少し上回ることができる
    - この事実は他の棒グラフでははっきりとはわからない
-一般的に、円グラフは
    - 目標が半分、1/3などはっきりしていると分かりやすい。
    - またデータが小さいと良い。
- 10.2aの積み上げ棒グラフは少し変に見える。
- 一方で、
    - 積み上げ棒グラフは複数の条件で時系列で比較することができる。
    - ![image.png](https://ishes.org/es/energy/archives/img/kaseki-nenryo070.jpg)
    - side-by-side棒グラフは直接それぞれの比を比べたいときに良い。
    - サマリーはこちら
    - ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/589618/34007670-c8bf-3d11-6b1e-6f662d2dc027.png)

:::note warn
- ドイツ議会の例で円グラフがベストチョイスという点は、確かに。そのストーリーの場合、割合もラベルの下に載せるとなおよい（今回は50%なので分かりやすいが30%などの場合だと分かりづらい）
- 10.2aの積み上げ棒グラフは少し変に見えるとあるが、そうでもなくない？円グラフを擁護しすぎである。
- 積み上げ棒グラフは用途が少ないのか...確かに円グラフやside-by-sideに比べると中途半端かもしれない（直接比較はできないし、割合も良く分からない。）
:::

#### 10.2 A case for side-by-side bars
- 円グラフは適さない例を紹介しよう
- 仮に、ABCDEの5社あり、それぞれだいたい20%と、同じような割合をマーケットで占めているとしよう
- 連続した３年間を円グラフで比べることはムズカシイ
- マーケットシェアが分からない
- ![image.png](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing_proportions_files/figure-html/marketshare-pies-1.png)

- 一方で積み上げ棒グラフにすると、Aｇ成長しＥが落ちていることが分かる。
![image.png](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing_proportions_files/figure-html/marketshare-stacked-1.png)
- しかし、各都市の中での相対的なマーケットシェア（B、CとDどちらが大きいかなど）は分かりづらい。だから通常おすすめしない
- この場合は、side-by-side棒グラフをおすすめする
- A,Bが増加し、DEは減っていることが分かる。
- ![image.png](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing_proportions_files/figure-html/marketshare-side-by-side-1.png)

:::note warn
- side-by-side棒グラフ、より見やすくなったかと言われたら、あまり変わらないのでは...それより積み上げ棒グラフで斜め線を入れたらどうか
- ![image.png](https://1.bp.blogspot.com/-fFGY6AYw5Lc/YDj46ATVtVI/AAAAAAAAQs8/eLcz_t-Dj3EXbc79jMBr33jvmj8kZdKcgCLcBGAsYHQ/s1173/001.jpg)
:::

#### 10.3 A case for stacked bars and stacked densities
- 積み上げ棒グラフについて、構成要素が２つの場合は前述した開始位置が変わる点は解消される
- 例えば議会の女性比率
- ルワンダ（2016年女性の議員の人数がもっとも？多い）を見る。2008年から女性が過半数を占め、2013年には2/3が女性。この移り変わりを可視化したいなら、積み上げ棒グラフ
 ![image.png](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing_proportions_files/figure-html/women-parliament-1.png)
- 
- 割合の変化を見せたいなら積み上げ棒グラフより、積み上げ密度棒グラフ（Stacked densities）
    - 無限になる場合は、いくつも横に積み上げ棒グラフが連立するので、Stacked densitiesに
- stacked densitiesの例として、人々の健康状態
    - 年齢は連続値をとるし、条件は２つよりも多いが良いだろう。
    - 全体的に健康は年を取ることに下がっていることが分かるし、半分以上は年をとっても健康状態がgood / excellentにあることが分かる。
     ![image.png](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing_proportions_files/figure-html/health-vs-age-1.png)
- 一方で限界アリ。この比率の可視化は若い人、年を取っている人が何人いるか分からない。健康な人の人数が変わらなくても、年を取るにつれて全体の人数が減っていたら、割合が減る。これを解決するのが次。

#### 10.4 Visualizing proportions separately as parts of the total
- Side-by-side棒グラフの全体が分からない問題、積み上げ棒グラフの変化が分からない問題を解決するのがこれ
![image.png](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing_proportions_files/figure-html/health-vs-age-facets-1.png)
- グレーが全体を表していて、goodは30-40で減少し、fairは変わらないことが分かる。

- 次は結婚の状態について。
    - どんどん変わっていくので、stacked densitiesだと結婚状態と年齢に光が当てづらい
     ![image.png](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing_proportions_files/figure-html/marital-vs-age-1.png)
    - その代わりにpartial densitiesを使う。
    - marriedが30でピークになるが、divorcedが40代でピークになることが分かる
    ![image.png](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing_proportions_files/figure-html/marital-vs-age-facets-1.png)

- 一方で上記は、ある時点での関連した比率を見ることができあに。
    - 例えば、何歳で50%以上の人がmarriedになるか分かるようにするにはこちら
    ![image.png](https://clauswilke.com/dataviz/visualizing_proportions_files/figure-html/marital-vs-age-proportions-1.png)
    - 似ているが、比率をy軸に出す。20代でmarriedは過半数を超えるが、配偶者をなくした方（widowed）は70代で過半数になる。

:::note warn
- stacked densitiesはあまり使ったことがないので、今度使ってみたい。
:::


### 初めて習った英単語
- omnipresent　遍在する、どこにもいる
- archetypal　典型的な
- maligh 有害な
- parliament 議会
- fraction　ごく少数、比、割合
- rectangle　長方形
- vertically/horizontally 垂直方向/水平方向
- categorically 断定的に
- application　適用、応用、活用、利用、使い道、充当
- ruling　統治、判決
- coalition　連立
- have a small majority over~ :過半数｛かはんすう｝を少し上回って
- critique 批評する
- consecutive　連続した
- obscure 良く見えない
- Marital　結婚生活の

### 分からなかったところ
- The archetypal such visualization is ~ : ビジュアライゼーション**のような**ものということか？
- My own opinion is that none of these visualizations is consistently superior over any other.：著者自身の意見としては、これらのどの可視化も他より上位でない？
- which as of 2016 tops the list of countries with the highest proportion of female parliament members.　topsなので、上位群にいるorlist of countriesの中でtopなのか