Les mêmes chiffres, deux histoires
Un graphique honnête montre les données telles qu'elles sont, sans faire croire à une différence qui n'existe pas. Un même tableau peut produire deux dessins qui racontent des histoires opposées.
Dans une publicité, une barre paraît dix fois plus haute qu'une autre alors que l'écart est de un tiers. Aujourd'hui, tu apprends à repérer ce tour et à ne pas le faire.
À la fin de cette leçon
Remarque
Je peux choisir un graphique honnête pour montrer une question sur des données.
Mots clés
| Mot | Ce que ça veut dire |
|---|---|
| Diagramme en barres | des barres pour comparer des groupes |
| Histogramme | des barres qui comptent combien de valeurs tombent dans chaque classe |
| Classe | un intervalle de valeurs, comme 100 à 149 |
| Axe | la ligne graduée sur laquelle on lit les valeurs |
| Nuage de points | un point par ligne, pour voir si deux colonnes varient ensemble |
Les cellules que les étudiants remplissent restent vides dans cet aperçu.
Quel graphique pour quelle question ?
Le bon graphique dépend de ta question. Pour comparer quelques groupes, prends des barres. Pour suivre une valeur au fil du temps, prends une ligne.
Pour voir comment des valeurs se répartissent, prends un histogramme. Pour voir si deux colonnes évoluent ensemble, prends un nuage de points.
Exemple : un graphique par question
| Ta question | Le graphique | Exemple de données |
|---|---|---|
| Quel groupe a le plus ? | Diagramme en barres | Locations par temps |
| Comment la valeur évolue-t-elle ? | Ligne | Locations de janvier à décembre |
| Comment les valeurs se répartissent-elles ? | Histogramme | Nombre de jours par niveau de locations |
| Deux colonnes vont-elles ensemble ? | Nuage de points | Température et locations |
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Avant de commencer
Remarque
Appuie sur Start the lab dans la barre en haut et attends que JupyterLab soit prêt. Chaque bouton Run tape docker exec jupyter puis un petit programme de Python qui dessine un graphique et l'enregistre dans un fichier image.
Compte les jours par classe de 50 locations
docker exec jupyter python3 steps/hist.pyAffichée ici, non exécutée. Créez un compte gratuit pour appuyer sur Exécuter et la saisir dans le terminal de votre propre labo.
Qu'est-ce qu'un histogramme ?
Un histogramme coupe les valeurs en classes de même largeur, par exemple de 50 en 50. Il compte combien de jours tombent dans chaque classe.
Ici, 94 jours ont eu de 250 à 299 locations : c'est la classe la plus remplie. Une valeur sur la frontière, comme 300, va dans la classe d'après.
Exemple : trois classes du Run
| Classe de locations | Nombre de jours |
|---|---|
| 0 à 49 | 1 |
| 200 à 249 | 73 |
| 250 à 299 | 94 |
| 450 à 499 | 2 |
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Pourquoi un axe tronqué trompe-t-il ?
Sur un diagramme en barres, c'est la hauteur de la barre que l'œil compare. Si l'axe commence à 220 et non à 0, la barre est coupée en bas.
Une barre de 312 et une de 227 paraissent alors très différentes. Le graphique exagère l'écart, même si chaque chiffre est exact.
Compare deux axes pour les mêmes barres
docker exec jupyter python3 steps/axis.pyAffichée ici, non exécutée. Créez un compte gratuit pour appuyer sur Exécuter et la saisir dans le terminal de votre propre labo.
Exemple : ce que le Run a mesuré
| Axe | Soleil comparé à la pluie |
|---|---|
| Départ à 0, vraies valeurs | 1,37 fois plus haute |
| Départ à 220 | 12,1 fois plus haute |
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Une erreur fréquente
Attention
Beaucoup pensent qu'un graphique est honnête dès que ses chiffres sont exacts. Non : le choix de l'axe, des classes et des couleurs change ce que l'œil retient. Pose-toi la question : ce dessin laisse-t-il croire à un écart plus grand que celui des données ?
Pour aller plus loin : change la largeur
Dans JupyterLab, ouvre un nouveau carnet et dessine l'histogramme des locations avec des classes de 100, puis de 25.
Quelle largeur raconte le mieux la forme des données ? Que perds-tu avec des classes trop larges, et que gagnes-tu avec des classes très fines ?