10、浅度调查数据分析中的数据可视化

浅度调查数据分析中的数据可视化

1 浅度调查分析概述

在浅度调查分析中，除了制表，简单的饼图和条形图是分析和呈现调查数据最常用的工具。这些图表常用于展示名义或有序数据的结果，如简单的“是/否”问题和李克特量表问题。不过，它们存在一定局限性，例如每次几乎只关注一两个变量，难以清晰展示变量间的关系，且图表背后的数据未经过统计检验，无法判断差异是否具有统计学意义。

2 数据可视化最佳实践

数据可视化的一个最佳实践是对图表进行注释，注释应包含创建绘图数据所使用的样本基数和问题。样本基数指的是受访者的样本大小、类型和构成。通常会定义一个基数变量来存储这些信息，并使用一个页脚函数将其显示在图表底部。以下是一些常见的注释示例：
| 图表组件 | 命令 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 图标题 | suptitle | fig.suptitle(figureTitle) |
| 轴标题 | set_title | ax.set_title(axisTitle); ax1.set_title(axis1Title) |
| X 轴标签 | xlabel | ax.set_xlabel(X - label); ax1.set_xlabel(X1 - label) |
| Y 轴标签 | ylabel | ax.set_ylabel(Y - label); ax1.set_ylabel(Y1 - label) |

3 数据可视化背景

Python 有许多数据可视化包，各有优势和用途。Pandas 有内置的绘图方法，可轻松绘制 DataFrame 变量。Seaborn