막대 그래프

3. 종류

막대 그래프는 데이터를 표현하는 방식에 따라 여러 종류로 나뉜다. 막대가 뻗는 방향에 따라 세로 막대 그래프와 가로 막대 그래프로 나뉜다.^[10] 데이터를 정렬하는 방식에는 특별한 규칙은 없지만, 보기 쉽게 수치 크기, 북쪽에서 남쪽, 가나다순, 시간축 등을 기준으로 정렬하기도 한다.^[10]

그 외에도 그룹(계열)별로 묶은 묶음 막대 그래프, 구성 내용을 쌓아 올려 전체 합계를 나타내는 누적 막대 그래프, 각 막대의 전체 길이를 100%로 설정하여 범주 간 비율 비교를 강조하는 100% 누적 막대 그래프, 계열을 확장한 3차원 막대 그래프 등이 있다.

1999년 유럽 의회 선거와 2004년 유럽 의회 선거 결과를 예시로 사용하여 묶음 막대 그래프를 설명하기도 한다. 각 선거에서 정당별 의석 수는 다음과 같다.

또한, 자동차 그림의 개수로 자동차 생산 대수 등을 나타내는 그림 그래프도 있다. (그림 그래프의 경우 그림 개수가 아닌 면적의 크기로 수치 크기를 표현하는 경우도 있다)^[11]

3. 1. 수직 막대 그래프

3. 2. 가로 막대 그래프

3. 3. 묶음 막대 그래프 (그룹형 막대 그래프)

위 표의 내용을 묶음 막대 그래프로 표현하면 아래와 같다.

3. 4. 누적 막대 그래프

3. 5. 100% 누적 막대 그래프

3. 6. 3차원 막대 그래프

4. 활용

막대 그래프는 다양한 분야에서 활용된다.

• 범주형 데이터 비교: 서로 다른 범주 간의 값을 비교하여 차이점을 명확하게 보여준다. 예를 들어, 정당별 의석 수, 지역별 인구 수, 제품별 판매량 등을 비교할 수 있다.
• 시간의 흐름에 따른 변화: 시간의 흐름에 따른 데이터 변화를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 연도별 경제 성장률, 월별 강수량, 분기별 기업 실적 등을 시각화할 수 있다.

2004년 선거 결과를 막대 그래프로 나타내면 각 정당별 의석 수 차이를 쉽게 확인할 수 있으며, 막대 높이를 높은 순서대로 정렬하면 파레토 차트가 된다. 묶음 막대 그래프를 이용하면 1999년과 2004년 선거 결과를 동시에 비교할 수 있다.^[5]

4. 1. 가변 폭 막대 그래프

• 세로축 수량 (''A/X'')
• 가로축 수량 (''X'')

5. 장점 및 한계

막대 그래프는 통계나 데이터 시각화에 대한 배경지식이 없는 사람도 쉽게 읽고 해석할 수 있으며, 많은 양의 데이터를 처리할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 사용자가 원하는 대로 막대 색상, 너비, 높이 등을 조정하여 시각적으로 더 매력적인 그래프를 만들 수 있고, 레이블과 주석을 추가하여 정보를 더할 수도 있다.^[1][2][3] 범주나 데이터 값을 비교하고, 차이점과 유사점을 빠르게 파악하여 결론을 내리고 결정을 하는 데 유용하다.^[4]

하지만, 막대 그래프는 꺾은선 그래프나 산점도와 달리 연속적인 데이터를 나타내는 데 적합하지 않으며, 표본 크기가 작을 때는 데이터를 정확하게 반영하지 못할 수 있다. 축척을 부적절하게 조정하면 오해를 일으킬 수 있고, 한 번에 하나 또는 두 개의 변수만 표현할 수 있다는 한계도 있다.^[6][7][8][9]

5. 1. 장점

5. 2. 한계

• 연속 데이터 표현의 제한: 온도나 시간처럼 연속적인 데이터를 나타내는 데는 적합하지 않다. 꺾은선 그래프나 산점도가 더 효과적일 수 있다. 오차 막대가 있는 연속 데이터의 막대 그래프는 다이너마이트 플롯이라고도 한다.^[8][9]
• 작은 표본 크기에 부적합: 표본 크기가 작을 때 막대 그래프는 데이터를 정확하게 반영하지 못할 수 있다. 이 경우 히스토그램이나 상자 그림이 더 나은 선택일 수 있다.
• 오해 유발 가능성: 축척을 부적절하게 조정하거나 데이터를 왜곡하여 제시하면 오해를 불러일으킬 수 있다. 예를 들어, y축을 잘라내면 막대 간의 차이가 실제보다 더 커 보일 수 있다.
• 다변량 데이터 표현의 제한: 한 번에 하나 또는 두 개의 변수만 표현할 수 있어, 다변량 데이터를 나타내는 데는 한계가 있다. 이 경우 산점도나 히트맵이 더 유용하다.^[6][7]

6. 한국에서의 활용 사례

대한민국에서는 막대 그래프가 다양한 분야에서 널리 활용된다. 특히 여론 조사나 선거 결과 발표와 같이 데이터를 시각적으로 표현하여 이해를 돕는 데 유용하게 사용된다.

6. 1. 여론 조사

6. 2. 선거 결과

참조

_[1] 논문 Typicality effect in data graphs
_[2] 서적 Nicole Oresme and the Medieval Geometry of Qualities and Motions Univ. of Wisconsin Press 1968
_[3] 간행물 Quantitative Graphics in Statistics: A Brief History Taylor & Francis, Ltd.
_[4] 서적 A Handbook of Statistical Graphics Using SAS ODS https://books.google[...] Chapman and Hall - CRC
_[5] 서적 The Humongous Book of Statistics Problems Alpha Books 2009
_[6] 논문 Data Visualization: A Guide to Visual Storytelling for Libraries http://jmla.pitt.edu[...] 2018-01-12
_[7] 서적 Data visualization : a practical introduction https://www.worldcat[...] 2019
_[8] 보고서 Replacing bar graphs of continuous data with more informative graphics: Are we making progress? http://biorxiv.org/l[...] Scientific Communication and Education 2022-03-15
_[9] 논문 Dynamite plots in surgical research over 10 years: a meta-study using machine-learning analysis https://doi.org/10.1[...] 2024-01-08
_[10] 뉴스 棒グラフ : 総務省統計局 https://www.stat.go.[...] 2021-08-17
_[11] 뉴스 絵グラフ : 総務省統計局 https://www.stat.go.[...] 2021-08-17
_[12] 서적 Nicole Oresme and the Medieval Geometry of Qualities and Motions Univ. of Wisconsin Press 1968
_[13] 간행물 Quantitative Graphics in Statistics: A Brief History Taylor & Francis, Ltd.
_[14] 서적 A Handbook of Statistical Graphics Using SAS ODS https://books.google[...] Chapman and Hall - CRC