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Les graphiques

Pourquoi tracer est indispensable, comment la dataviz a change l'histoire, et comment reperer un graphique malhonnete.

Anscombe et le Datasaurus : pourquoi il FAUT tracer#

En 1973, le statisticien britannique Francis Anscombe publie un article devenu celebre. Il construit quatre jeux de donnees qui ont presque exactement les memes statistiques :

Et pourtant, quand on les trace, les quatre nuages de points sont radicalement differents. L'un est une courbe parabolique, un autre est presque parfaitement lineaire sauf un point aberrant. Les statistiques ne vous le diraient jamais.

Quartet d'Anscombe - les 4 jeux, memes stats, graphiques opposes

Jeu I
Jeu II
Jeu III
Jeu IV

En 2017, Alberto Cairo, Justin Matejka et George Fitzmaurice poussent l'idee encore plus loin avec le Datasaurus Dozen : 13 jeux de donnees aux statistiques presque identiques, dont l'un dessine... un dinosaure. Si on ne fait que regarder les chiffres, le dinosaure et un nuage aleatoire sont « les memes donnees ».

La lecon : les statistiques resumees peuvent mentir par omission. Un bon scientifique trace toujours ses donnees avant de les analyser.

En Python : matplotlib.pyplot.scatter(x, y) peut vous sauver d'une conclusion fausse en deux secondes.

import matplotlib.pyplot as plt # Jeu I du quartet d'Anscombe donneesX = [10, 8, 13, 9, 11, 14, 6, 4, 12, 7, 5] donneesY = [8.04, 6.95, 7.58, 8.81, 8.33, 9.96, 7.24, 4.26, 10.84, 4.82, 5.68] plt.scatter(donneesX, donneesY, color='steelblue') plt.title("Jeu I - Anscombe") plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.show()

De la dataviz qui a sauve des vies#

La visualisation de donnees n'est pas un gadget esthetique. Elle a change des politiques, sauve des vies et fonde des sciences.

Personne Date Invention ou contribution Impact
William Playfair 1786 / 1801 Invente le diagramme en barres (1786) et le camembert (1801) Fonde la grammaire visuelle statistique moderne
Florence Nightingale 1858 Diagramme en rose (coxcomb) sur les causes de deces en Crimee Convainc le gouvernement britannique de reformer l'hygiene militaire
John Snow 1854 Carte du cholera autour de la pompe de Broad Street, Londres Identifie l'eau contaminee comme source - acte de naissance de l'epidemiologie
Charles Minard 1869 Carte de la campagne de Russie de Napoleon (1812), 6 variables en une image Souvent citee comme l'un des plus grands graphiques jamais realises
Pionniere : Florence Nightingale (1820 - 1910)

Infirmiere, mathematicienne et statisticienne britannique, Florence Nightingale n'etait pas juste « la dame a la lampe ». Pendant la guerre de Crimee (1853-1856), elle collecte methodiquement les donnees de mortalite et decouvre que la grande majorite des soldats meurent de maladies evitables (infections, manque d'hygiene) - et non des blessures de combat. Son diagramme en rose (un type de graphique polaire sectoriel qu'elle invente) rend cette verite visuellement irrefutable pour les decideurs politiques de l'epoque. Elle est l'une des premieres a utiliser la visualisation comme outil de persuasion scientifique.

John Snow et la pompe de Broad Street

En 1854, une epidemie de cholera frappe le quartier de Soho a Londres. Le medecin John Snow ne croit pas a la theorie dominante de l'air « miasmatique ». Il trace une carte des deces et des pompes a eau du quartier. Le clustering des deces autour d'une seule pompe - celle de Broad Street - est flagrant. Il convainc les autorites de retirer la poignee de la pompe. L'epidemie s'arrete. La notion d'epidemiologie spatiale est nee.

Minard et Napoleon

La carte de Minard superpose en une seule image : la position geographique de l'armee, sa taille (representee par la largeur du trait), la direction du mouvement, la temperature pendant la retraite, les dates et les rivieres franchies. En 1812, Napoleon part avec 422 000 hommes. La carte montre qu'il en revient environ 10 000. Aucun chiffre seul ne produirait le meme choc visuel.

Comment mentir avec un graphique#

Un graphique honnete peut devenir trompeur avec quelques ajustements techniques. L'esprit critique du scientifique s'applique autant aux graphiques qu'aux calculs. Voici les pieges classiques :

PiegeTechniqueEffet sur le lecteur
Axe vertical tronque L'axe Y ne commence pas a zero Une petite difference parait enorme
Echelle non lineaire Axe logarithmique presente comme lineaire Une croissance exponentielle semble moderee
Choix selectif de la periode On ne montre que les annees favorables Une tendance locale cache la tendance globale
Aires trompeuses On double le rayon d'un cercle pour « doubler » une valeur L'aire quadruple, soit 4x l'effet visuel attendu

Le piege le plus frequent et le plus redoutable reste l'axe tronque. Voyez par vous-meme :

Demo - le meme jeu de donnees, deux graphiques

Ventes trimestrielles d'un produit (unites) : T1 = 942, T2 = 948, T3 = 951, T4 = 955. Difference reelle entre T1 et T4 : 1,4 %.

Graphique honnete
Graphique tronque

La prochaine fois que vous voyez un graphique dans un journal, un rapport ou une publicite : regardez toujours l'axe Y en premier. Commence-t-il a zero ? Si non, pourquoi ?

import matplotlib.pyplot as plt trimestres = ["T1", "T2", "T3", "T4"] ventes = [942, 948, 951, 955] # Graphique honnete plt.bar(trimestres, ventes) plt.ylim(0, 1100) # axe qui part de zero plt.title("Honnete") plt.show() # Graphique trompeur plt.bar(trimestres, ventes) plt.ylim(935, 960) # axe tronque - la difference semble enorme ! plt.title("Trompeur - axe tronque") plt.show()