首页 问卷技巧 百科 | 定量报告图表的运用,你会用哪几个? 调研工厂 • 2022-12-11 06:32:57 • 问卷技巧 数据是定量报告成立的基石,那么如何把数据结果更好地在最终的报告中呈现呢? 数据的呈现离不开图表,不同的图表设计,其实是有其不同的功能的。我们今天聊一下定量报告中最常用的几种图表,不同的图表适合展示什么类型的数据,在大部分的报告里,基本用这些图表已经足够。 一、柱形图 (一)普通柱形图 普通柱形图一般适用于多项选择题,也就是数值加总可能超过100%的情况,也可以用于选项特别多的单选题。一般情况下,建议用普通柱形图显示数据的时候,数值按照降序展示,这样,阅读者才可以直接看到重点,更加清晰。 同时,尽量只使用一种颜色,如果需要强调某个数据时,可以使用对比色或者变化色调来突出显示有意义的数据点。 (二)簇状柱形图 簇状柱形图适用于针对某道题的每一个选项,比较两个不同组别的数据时使用,多选题单选题都可以用。不过,不建议大家使用太多组别同时进行对比,这样会显得拥挤,也会使读者感到视觉疲劳,不易抓住重点内容。 (三)堆积柱形图 堆积柱形图更多用于展示单选题。它的好处在于,可以同时展示不同群组的情况对比,同时对比几个选项的数据, 尤其如果添加了系列线的话。不过,如果选项较多,最好不要再添加系列线,以免显得太多太乱,错综复杂。 二、条形图 条形图的使用其实跟柱形图非常接近,所以他们的设计也是很类似的。只是,柱形图是上下结构,对于选项文字较长的题目来说,图形显示会不够友好,因为无法很好地显示完全或者必须缩小字号,才能显示完)。而条形图在保留柱形图数据显示功能的同时,改为左右结构,使得选项文字长的题目,也可以方便地展示全部文字。 三、折线图 折线图一般用于表现数据的趋势变化,比如两期调研中,同一个指标的数值变化。折线图可以很直观地看到数据的波动,峰值和谷值。如果需要同时呈现几组数据在同样时间段内的变化对比,只要增加不同的组别折线即可。 但是,建议不要绘制4条以上的折线,否则线都折叠在一起并且又没有明显的对比,整张图表就会混乱并难以阅读。同时,要注意Y轴数值区间的设置,不能范围太小也不能范围太大,要有一个合理的范围。一般我们建议,正确的数据高度是线最高点约占Y轴高度的2/3。 四、饼图/环形图 饼图和环形图也是很常见的图表形式,只能用于单选题(加总=100%),数值合计超过100%的不可以使用。 (一)普通饼图/环形图 这是最常用的一种形式,不过建议选项过多的题目不要使用,因为都在一个圆内会非常拥挤,影响阅读。当选项很多的时候,建议使用前面提到过的普通柱形图或者普通条形图。 (二)子母饼图 这个类型的饼图具有层级包含关系,可以看到第一层级的某个选项下面的子层级占比。举个例子,我们看一个学校每个年级学生的占比,同时希望在一张图中,看到五年级学生中男生女生的占比,就可以用这样的子母饼图。 (三)复合条饼图 复合条饼图其实是跟子母饼图类似的,不同的是它第二层级的数据不是以饼图的形式呈现,而是以柱形图的形式呈现,对于某些选项较多的第二层级,可以考虑用这个图形较为清晰。 五、雷达图 雷达图又被叫做蜘蛛网图,适用于显示三个或更多的维度的变量,常用于表达一个事物不同方面的指标表现水平。它是以在同一点开始的轴上显示的三个或更多个变量的二维图表的形式来显示多元数据的方法,但是,它的中轴的相对位置和角度通常是无意义的。 使用雷达图的时候要注意:变量太多会产生太多的轴,也会使图表变得混乱。因此,要保持雷达图的简单并限制其变量数量。 六、漏斗图 漏斗图又叫倒三角图,将数据呈现为几个阶段,每个阶段的数据都是整体的一部分,从一个阶段到另一个阶段数据自上而下逐渐下降,且具有逻辑关系。 使用漏斗图,可以很清晰地看到每个阶段之间的转化情况,常用于品牌表现评价,如认知-购买-忠诚,网站也常常用它来观察用户留存情况。 七、组合图 还有一种较为常见的图表形式,是前面提到的各种图表的组合。一般情况下,随意组合图表并不能带来额外的好处,反而会导致阅读困难,但是折线图和柱形图的组合还是较为常见的。因为它可以将需要特别强调的数值,用不同的表现形式呈现在图表中,同时还能跟相关的数据在一张图内做对比。 END 任务广场免费收集样本数据👇 戳“阅读原文”进入官网免费使用~ 全民开始接种新冠疫苗,这9条注意事项你一定要知道! 上一篇 如何校订与修订问卷中的数据,需要注意哪些问题? 下一篇 相关推荐 问卷技巧 品牌选择代言人之前如何做调研分析? 2022-12-11 06:31:04 调研报告 22秒做核酸?元宇宙将成为第二个家?2022服贸会满意度与获得感破“双九” 2022-11-09 14:14:36 问卷技巧 百科 | 学会辨识“假数据”和“弄虚作假的被访者”们 2022-12-11 06:30:09 【问卷模板】北京地铁空气品质问卷调查 调研工厂 2023-06-29 16:10:37 调研知识 百科 | 如何构建用户数据体验指标体系,提升用户体验? 2022-12-18 06:58:23