大多數(shù)專家避免使用餅圖。原因如下。

我們的生活正變得越來越受數(shù)據(jù)驅(qū)動。我們的手機(jī)監(jiān)控我們的時間和互聯(lián)網(wǎng)使用情況，在線調(diào)查可以辨別我們的意見和喜好。這些數(shù)據(jù)收集用于告訴我們我們的睡眠質(zhì)量或我們可能想買什么。

數(shù)字在日常生活中變得越來越重要，但人們的數(shù)字技能卻落后了。例如，澳大利亞 12 年級學(xué)童學(xué)習(xí)高等和中級數(shù)學(xué)的百分比幾十年來一直在下降.

為了幫助普通人理解大數(shù)據(jù)和數(shù)字，我們經(jīng)常使用視覺摘要，例如餅圖。但是，雖然非計(jì)算者會避免使用數(shù)字，但大多數(shù)計(jì)算者會避免餅圖。原因如下。

什么是餅圖？

餅圖是表示數(shù)值百分比的圓形圖。圓圈被分成多個切片，每個切片的大小與其所代表的類別成正比。它之所以得名，是因?yàn)樗愃朴谇衅酿W餅，可以以多種不同的方式“供應(yīng)”。

下面的餅圖示例顯示了澳大利亞在上次選舉前的兩黨首選投票，工黨為55%，聯(lián)盟黨為45%。兩個接近半圓的圓圈顯示了相對緊張的比賽——這是餅圖的一個有用示例。

餅圖有什么問題？

一旦我們有兩個以上的類別，餅圖就很容易歪曲百分比并變得難以閱讀。

下面的三張圖表就是一個很好的例子——很難確定五個區(qū)域中哪一個是最大的。餅圖的圓形意味著這些區(qū)域缺乏共同的參考點(diǎn)。

當(dāng)有很多類別時，餅圖也表現(xiàn)不佳。例如，這張圖表來自對用于 COVID 數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)源的研究，在一個餅圖中顯示了數(shù)百個類別。

微小的切片、缺乏清晰的標(biāo)簽和萬花筒般的色彩使任何人都難以解釋。

對于色盲的人來說，這更難。例如，這是對上圖對氘異?；?qū)G光敏感性降低的人的模擬。這是最常見的色盲類型，大致影響占人口的4.6%.

如果我們采用餅圖并將它們變成三維的，情況可能會變得更糟。這可能導(dǎo)致對數(shù)據(jù)的嚴(yán)重歪曲。

在下面，黃色、紅色和綠色區(qū)域的大小都相同（三分之一），但根據(jù)角度和放置在餅圖底部的切片而顯得不同。

那么，為什么餅圖無處不在呢？

盡管餅圖存在眾所周知的問題，但它們無處不在。它們出現(xiàn)在期刊文章、博士論文、政治民意調(diào)查、書籍、報(bào)紙和政府報(bào)告中。它們甚至被澳大利亞統(tǒng)計(jì)局使用。

雖然統(tǒng)計(jì)學(xué)家?guī)资陙硪恢痹谂u它們，但很難反駁這種邏輯：“如果餅圖這么糟糕，為什么會有這么多餅圖？

可能它們很受歡迎，因?yàn)樗鼈兒苁軞g迎，這是一個適合餅圖的循環(huán)論證。

餅圖的替代品是什么？

有一個簡單的修復(fù)程序，可以在小空間內(nèi)有效地總結(jié)大數(shù)據(jù)，并且仍然允許創(chuàng)造性的配色方案。

這是不起眼的條形圖。還記得上面這五個類別的令人費(fèi)解的餅圖示例嗎？這是使用條形圖的相同示例——我們現(xiàn)在可以立即看到哪個類別是最大的。

線性條形比餅圖的非線性線段更容易看。但要注意通過添加 3D 效果使不起眼的條形圖看起來更有趣的誘惑。正如您已經(jīng)看到的，3D 圖表會扭曲感知，使找到參考點(diǎn)變得更加困難。

下面是 1992 年美國總統(tǒng)大選中按家庭收入劃分的選民人數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)條形圖和 3D 替代方案（從低于 15 美元到超過 75 美元）。使用3D版本，你能說出最高收入類別中每個候選人的選民人數(shù)嗎？不容易。

可以使用餅圖嗎？

我們已經(jīng)展示了一些最糟糕的餅圖示例來說明這一點(diǎn)。當(dāng)只有幾個類別并且百分比不同時，餅圖是可以的，例如一個大類別和一個小類別。

總的來說，最好謹(jǐn)慎使用餅圖，尤其是當(dāng)有一個更“容易消化”的替代方案——條形圖時。

每當(dāng)我們看到餅圖時，我們都會想到兩件事之一：它們的創(chuàng)建者不知道他們在做什么，或者他們知道自己在做什么并故意試圖誤導(dǎo)。

圖形摘要旨在輕松快速地傳達(dá)數(shù)據(jù)。如果你覺得有必要修飾它，你可能會在毫無意義的情況下減少理解。

阿德里安·巴內(nèi)特，統(tǒng)計(jì)學(xué)教授，昆士蘭科技大學(xué)和維克多·奧古馬，波切土著健康中心高級研究員，昆士蘭大學(xué)

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