绘制Brexit难题

当二维散射是不充分的,转向三元图

图像后
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绝大多数的数据数据可视化的交易在两个空间维度呈现。取的线图,条形图或柱形图,或在x-y散射。每一个需要两个变量 - 国内生产总值和时间,例如 - 和绘图他们在一个二维空间。但该工具包中的图表,打破霉菌:三维散称为“三元”的情节。近年来,这些地块大多仅限于专业刊物(例子可以看出这里这里这里)。这是怎样的故事我们所使用的三元图映射Brexit难题的一篇文章经济学家

在2019年2月,我们出版一篇文章在约Brexit报纸的“图形”节。对于一块,我们看着它人口统计变量影响个人对英国的未来与欧盟关系的态度:他们是否想得很多。天之骄子“没有交易”;还是希望留在欧盟干脆。

我们的三表是怎么走到一起的?首先,我们应该感谢的债务民治,这为我们提供了数据90,000一个问题独特的响应民调机构:

“英国目前预定离开欧盟3月29日2019年英国和欧盟的谈判代表最近完成了对来自欧盟的英国退出条款的协议,但该拟议中的交易还有待下议院英国房子被证实。从最优选的是至少首选,你会如何排名以下三个选项?”

没有成交:离开欧盟不撤军协议。

拟议中的交易:离开欧盟下的谈判协议的条款。

依然:停止退出过程并留在欧盟。

这个问题被问过在十一月底至2018年12月开始伴随着每个匿名人士的回应12天的时间内,YouGov的为我们提供了详细的人口统计变量:受访者的年龄;性别;教育状况;家庭收入;区,以前的投票历史;等等。我们花了一些时间导入码本和清理数据,把“PID = 4”到“党=劳动”,例如。这里的一个片段我们R代码里面,这表明过程中的开源统计编程语言。

清洁数据

在一个干净的和可以理解的格式的数据,我们着手创建试图解释什么是人口因素在他们的Brexit喜好设定人分开统计模型。虽然我们在我们的处置有18个不同的变量,我们发现,只是极少数重要的。他们以前的投票记录(在大选中),性别,年龄,教育程度,收入和政治利益。我们发现,三路多二项式回归模型正确预测的人的回应三分之二。

对于我们的文章的打印版本中,我们通过介绍的最有可能的交易,没有交易的轮廓总结这些概率,并保持支持者。这说明不同的人是多么的人口统计是当他们持反对政治观点。

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每个场景的最强烈的支持者

对于网上的介绍,我们可以更加雄心勃勃:我们有机会展示的Brexit观点在英国发行。要做到这一点,我们选择了一个互动的三元相图。我们担心,第一眼三维散点可能会出现令人困惑的读者,但总的来说,它让我们有机会来描绘这个国家的一个更为详细的个人资料。

事实上,三元情节并不难理解。它的工作原理就像一个典型的二维散点图,除了三角形的各边,您可以直观的数据的一个新的层面。在这种情况下,每一方指的是概率给定的个人将支持特定Brexit位置:暂无成交,成交或保持。我们考虑使用三元图表的静态版印刷,但很快就意识到,没有玩弄数据这将是能力倒胃口一些。在网上,有明显标志张贴,我们有信心,这将是一个很好的解决方案图表。

首先,我们做了图表的一些初稿中的R用一个专用的开源包,“ggtern”。在总共90000点 - - 绘制每一个调查反应非常热烈。我们需要另一种解决方案。为了大刀下的数据,我们首先创建了一套675,000假设选民性别,教育程度,收入的每一种组合,等等。然后,我们附样本权重,这些选民,使我们知道每个理论观察他们的人口学特征如何普遍是的。

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绘制的反应不同数量

值得注意的是,只是我们675,000理论选民29000确实存在。剩下的人是不存在的理论选民的配置文件 - 或者至少90,000名成人的调查并不存在。随着选民29000个轮廓处理,我们注意到我们的观察2500的加权随机样本。因为我们的随机抽样选择了最流行的配置文件,我们能够代表英国选民的25%,只有2500人的意见。绘制这个点数给了我们探索与清晰度之间的最佳平衡。

我们的下一个步骤是用来创建一个版本的图表作为一个在线互动D3- 基于JavaScript的开源可视化库。与样品最终排序,设计图表的最棘手的元件选择合适的调色板。我们要展示的中间地带的不确定性。一些个人的看法,大致平分的三个选项之间,而其他人保持或没有成交的极端支持者。在我们对制作三个不同的尺度结算结束,每一个转弯逐渐灰暗从100%的支持0%。帮助读者浏览互动,我们增加了一个工具提示,(在鼠标悬停)透露图表上每个点的人口特征。

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用不同的颜色选择试验

我们的实验和雄心勃勃的可视化的反应是全暖。而在之后的几个月发布其它新闻出版物也纷纷效仿(例如,这里这里)。我们希望更多的人都知道这个类型的图表的力量,更频繁将在未来使用。请随意张贴自己喜欢的三元图的示例在下面的意见。

詹姆斯Fransham是一个数据新闻记者和马丁·冈萨雷斯在视觉记者经济学家。您可以按照经济学数据小组的工作推特

注意:我们已经通过我们提供的图表所依据的数据我们GitHub的库

经济学家

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