Domanda: Quando (per quali tipi di problemi di visualizzazione dei dati) le mappe di calore sono più efficaci? (In particolare, più efficace di tutte le altre tecniche di visualizzazione possibili?)
Quando le mappe di calore sono meno efficaci?
Esistono schemi o regole empirici comuni che è possibile utilizzare per decidere se una mappa di calore sia o meno un modo efficace di visualizzare i dati e quando è probabile che siano inefficaci?
(Principalmente ho in mente mappe di calore per 2 variabili categoriche e 1 variabile continua, ma sono anche interessato a conoscere opinioni su altri tipi di mappe di calore.)
Contesto: sto seguendo un corso online sulla visualizzazione dei dati e in questo momento stanno discutendo tipi di trama inefficaci e sovrautilizzati. Hanno già menzionato trame di dinamite e grafici a torta, e le ragioni fornite per cui quelle sono inefficaci e perché ci sono alternative migliori a loro erano chiare e convincenti per me. Inoltre, è stato facile trovare altre fonti a conferma delle opinioni espresse su grafici e grafici a torta della dinamite.
Tuttavia, il corso ha anche affermato che "le mappe di calore sono uno dei tipi meno efficaci di visualizzazione dei dati". Una parafrasi dei motivi per cui sono riportati di seguito. Ma quando ho cercato di trovare altri posti su Google a conferma di questo punto di vista, ho avuto molte difficoltà, al contrario di cercare opinioni sull'efficacia dei grafici a torta e dei grafici della dinamite. Quindi vorrei sapere fino a che punto è valida la caratterizzazione delle mappe di calore fornite nel corso e quando i fattori a loro sfavore sono meno importanti e più importanti per un dato contesto.
I motivi indicati sono stati:
È difficile mappare il colore su una scala continua.
Ci sono alcune eccezioni a questa regola, quindi di solito non è un problema, ma nel caso delle mappe di calore, il problema è particolarmente difficile, perché la nostra percezione di un colore cambia a seconda dei colori vicini. Pertanto, le mappe di calore non sono adatte per visualizzare risultati individuali, anche in piccoli set di dati. Che conduce a:
Non è generalmente possibile rispondere a domande specifiche utilizzando un metodo di ricerca in una tabella, poiché è impossibile inferire con sufficiente precisione il valore numerico corrispondente a un determinato colore.
Spesso i dati non sono raggruppati in modo tale da evidenziare le tendenze.
Senza tale raggruppamento è spesso difficile o impossibile dedurre qualcosa sui modelli generali generali.
Le mappe di calore sono spesso utilizzate solo per comunicare un "fattore wow" o semplicemente per apparire accattivanti, specialmente quando si utilizza un gradiente multicolore, ma di solito ci sono modi migliori per comunicare i dati.
Tracciare dati continui su una scala comune è sempre l'opzione migliore. Se esiste una componente temporale, la scelta più ovvia è una trama lineare.