T4N - Session 3 - Realiser de meilleures figures : visualiser les donnees pour differents publics
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Par Dr. Youssouf Keita, DataDENT
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T4N - Session 3 - Realiser de meilleures figures : visualiser les donnees pour differents publics
- 1. Data for decision-making across the data value chain 11 February 2020 SESSION 4
- 2. Réaliser des meilleures figures : visualiser les données pour différents publics Tricia Aung & Youssouf Keita 27 February 2020
- 3. Objectifs de la session • Apprendre à choisir la visualisation de données la plus appropriée en fonction de votre message clé • Identifier ce qui fait une bonne (mauvaise) visualisation des données 11 February 2020
- 4. Quel est le graphique le plus approprié basé sur le message clé ? Exercise 27 February 2020
- 5. 27 February 2020 0% 20% 40% 60% 80% 100% EDS 2015 EDS 2016 EDS 2017 Statut allaitement enfants <6 mois au Sénégal 1 EDS 2017EDS 2016EDS 2015 Statut allaitement enfants <6 mois au Sénégal 2 “La proportion d'enfants de moins de 6 mois allaités exclusivement au Sénégal a augmenté entre 2015 et 2017.”
- 6. 27 February 2020 0 10 20 30 40 50 60 70 80 EDS 2018 EDS 2012/13 EDS 2006 Percentage Pourcentage femmes 15-49 ans avec anémie au Mali par quintile de richesse 1 2 “La prévalence de l'anémie chez les femmes varie selon la richesse du ménage au Mali. La différence entre la prévalence de l'anémie chez les plus pauvres et les plus riches a augmenté entre 2006 et 2013.”
- 7. “Un graphique n'est utile que si le public trouve qu’il l’est” 27 February 2020
- 8. Comment fait-on des bonnes visualisations ? 1. Identifier le message clé. 2. Choisir la visualisation appropriée sur la base du message clé. 3. Créer la visualisation et vérifier qu’elle supporte le message clé. 27 February 2020 Qu’est-ce qu’un message clé ? Un message clé est une pièce d’information dont vous voulez que votre public se souvienne. C’est le “Ah ha.”
- 9. Selon le message clé, qu’est- ce qu’on veut montrer ? 27 February 2020 Catégorie Message Clé Comparaisons • “Voici que deux chiffres (ou plus) sont identiques (ou différents)” • “Voice comment un chiffre se compare au total” • “Voici comment les choses changent au cours du temps” Petits chiffres, pourcentages, fréquences • “C’est TRES important que vous vous souveniez d’un chiffre” Adapted from Evergreen, Stephanie DH. Effective Data Visualization: The Right Chart for the Right Data. SAGE Publications, 2016 and Chart Chooser.
- 10. Comment 2 (ou plus) chiffres sont identiques (ou différents) Comparaisons 27 February 2020
- 11. Meilleurs façon comment 2 (ou plus) chiffres sont identiques (ou différents) • Pour comparer 2 (ou plus) chiffres … • Diagramme à barres côte-à-côte • Graphique en pente • Diagramme à points • Diagramme à barres dos-à-dos 27 February 2020
- 12. Diagramme à barres côte-à- côte • Approprié pour afficher des données catégorielles et pour comparer des données discrètes dans des catégories • Chaque barre représente une catégorie • Peuvent être organisées horizontalement ou verticalement • Taille de barres proportionnelles au nombre d’évènements (ex. : cas) dans la catégorie • Les variables dans un diagramme à barres sont discrètes (ex. : sexe, région, groupe ethnique) ou continue (ex. : âge) mais organises en groupes (ex: groupes d'âge) 27 February 2020
- 13. Diagramme à barres côte-à- côte • Les diagrammes à barres côte-à-côte sont les visualisations utilisées le plus fréquemment. Cependant, souvent, ils ne sont pas l’option la plus efficaces. 27 February 2020 Les études démontrent que les diagrammes à barres côte-à-côte sont efficaces pour deux catégories. Pourquoi? Notre cerveaux peut seulement comprendre 3 à 5 groupes avec 2 colonnes par groupe. Plus que ça, il nous est difficile d’interpréter.
- 14. Graphique en pente • Les graphiques en pente sont utiles pour comparer deux catégories et dire comment certaines catégories ont changé plus rapidement que d’autres. 27 February 2020 C’est assez facile pour nos cerveaux de juger une pente!
- 15. Transformation de diagramme à barres en graphique en pente ! 27 February 2020 0 5 10 15 20 25 30 35 Allaité Non allaité Tous les enfants agés de 6-23 mois %desenfantsde6-23mois Diversité alimentaire minimale chez les enfants de 6 à 23 mois au Nigéria (EDS 2013 v. EDS 2018) EDS 2013 EDS 2018 0 5 10 15 20 25 30 35 EDS 2013 EDS 2018 %desenfantsde6-23mois Diversité alimentaire minimale chez les enfants de 6 à 23 mois au Nigéria (EDS 2013 v. EDS 2018) Allaité Non allaité Tous les enfants de 6-23 mois
- 16. Diagramme à points • Les diagrammes à points sont faciles et rapide à lire. • Super option pour mettre l’emphase sur les écarts entre des chiffres (ex: graphiques d’équité) 27 February 2020 Nos cerveaux peuvent interprété avec plus de précision des points sur une ligne et l’espace entre ceux-ci sur un même axe plutôt que sur plusieurs axes (diagramme à barre).
- 17. Haltères – un type de diagramme à points 27 February 2020 Pourcentage de ménages avec du sel iodé au Sénégal par type de résidence
- 18. Diagrammes en sucette – un type de diagramme à points 27 February 2020 Retard de croissance chez les enfants de moins de 5 ans au Bénin par département (EDS 2017/18)
- 19. Diagramme à barres dos-à-dos • Les diagramme à barres dos-à-dos sont deux diagrammes à barres qui sont alignées dos-à-dos • On ne cherche pas à montrer une valeur spécifique, mais plutôt des distributions • Un exemple familier: les pyramides de population 27 February 2020 Nos cerveaux discernement facilement la symétrie.
- 20. Diagramme à barres dos-à-dos 27 February 2020 Nombre de cas de retard de croissance évités au niveau national et dans la région de Sikasso si les objectifs fixés pour les indicateurs nutritionnels dans les plans étaient atteints entre 2015 et 2023, au Mali (NEP-Mali, 2019)
- 21. Cartes • Les cartes mettent l'accent sur les tendances au- delà des frontières géographiques 27 February 2020
- 22. Comment un chiffre/des chiffres se comparent à un total Comparaisons 27 February 2020
- 23. Deux façons de comparer des parties d’un total • Camembert • Diagramme à barres empilées • Diagramme à barres empilées à 100% 27 February 2020 Généralement préférable !
- 24. Camembert • Diagramme circulaire partagé en parties qui montrent les composantes d’un groupe large • Correct pour montre des données catégorielles ou des données discrètes dans des catégories distinctes • La taille des « tranches » est proportionnelle à la quantité de données (ex: nombre de cas) qu’elle représente • La proportion (%) du total de chaque composante est souvent ajouté sur la tranche • Des couleurs différentes peuvent être utilisées pour identifier les tranches différentes 27 February 2020
- 25. Quand ne pas utiliser un camembert • Quand on a plus de 5 tranches • Quand les valeurs de chaque tranche sont semblables les unes aux autres et qu’il est difficile d’observer la différence entre les tranches • Pour comparer deux camemberts 27 February 2020 Les études montrent que nos cerveaux ont du mal à interpréter les camemberts rapidement comparé aux diagrammes à barres et des graphiques linéaires, qui ont des lignes droites et des angles à 90⁰. On n’utilise un camembert que lorsqu’on est sur que les autres options ne sont pas efficaces.
- 26. Diagramme à barres empilées 27 February 2020 Nombre de cas de retard de croissance évités entre 2015 et 2023 si les objectifs fixés pour les indicateurs nutritionnels dans les plans étaient atteints au Mali (Équipe NEP-Mali, 2019)
- 27. Diagramme à barres empilées 100% 27 February 2020 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% MIS 2016 EDS 2014 EDS 2008 EDS 2003 Répartition du statut anémique parmi les enfants âgés de 6 à 59 mois au Ghana Anémie légère Anémie modérée Anémie sevère No anaemia
- 28. Comment les chiffres changent au cours du temps Comparaisons 27 February 2020
- 29. Les meilleures façon de montrer des changements au cours du temps • Graphique linéaire • Graphique en pente 27 February 2020 Ce que vous devriez utiliser, en général ! 0 5 10 15 20 25 30 35 EDS 2013 EDS 2018 Percentage Diversité alimentaire minimale chez les enfants de 6 à 23 mois au Nigéria (EDS 2013 v. EDS 2018) Allaité Non allaité Enfants de 6-23 mois 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 EDS 2014 EDS 2015 EDS 2016 EDS 2017 Percentage Pourcentage d'enfants âgés de 6 à 59 mois ayant reçu des suppléments de vitamine A au cours des 6 mois précédant l'enquête au Sénégal
- 30. Quand un chiffre est très important Petits chiffres, pourcentages, fréquences 27 February 2020
- 31. Un chiffre unique peut avoir un impacte important • Parfois, on veut raconter une histoire qui souligne un seul chiffre pour faire un impacte. Il y a quatre façons de le faire: un gros chiffre, une icône, un camembert ou un diagramme à barres. 27 February 2020 Nigeria DHS 2018 Infographic Cameroon DHS 2011 Nutrition Fact Sheet IFPRI & GNR 2015 Infographic
- 32. Autres astuces 27 February 2020
- 33. Visualiser l’incertitude • Pensez au publique. La majorité des publiques ne comprennent pas les intervalles de confiances ou les écarts types, et il est probable que les inclure va seulement confondre votre publique. • Si vous montrer la variabilité ou la signifiance statistique sur un graphique, y il faut pouvoir l’expliquer. Exemples: • Intervalle de confiance: « Il y a une haute chance que la valeur réelle tombe dans cet intervalle ». • Statistiquement significatif: « Statistiquement, la tendance montrée n’est pas arrivée par hasard.” 27 February 2020 Steve Gesuale presentation on visualizing uncertainty Source: https://graphics.cs.wisc.edu/Papers/2014/CG14/Preprint.pdf
- 34. Attention aux axes 27 February 2020
- 35. Montrer des cibles • On peut utiliser des “x”, ou des lignes. 27 February 2020 0 10 20 30 40 50 60 SMART 2017 Percent Allaitement exclusif chez les nourrissons de moins de 6 mois au Burkina Faso (SMART 2017) Cible mondiale : au moins 50%
- 36. Conseils pour formater • Utiliser la touche “Shift” lorsque vous ajuster la taille de vos images pour conserver les proportions. • Créez vos visualisations dans Excel et utiliser “Copier en tant qu’image” lorsque vous copiez vers PowerPoint ou Word • Faire un clic droit pour obtenir ce menu: 27 February 2020
- 37. Quel est le graphique le plus approprié basé sur le message clé ? Retour à l’exercice 27 February 2020
- 38. 27 February 2020 0% 20% 40% 60% 80% 100% EDS 2015 EDS 2016 EDS 2017 Statut allaitement enfants <6 mois au Sénégal1 EDS 2017EDS 2016EDS 2015 Statut allaitement enfants <6 mois au Sénégal2 “La proportion d'enfants de moins de 6 mois allaités exclusivement au Sénégal a augmenté entre 2015 et 2017.”
- 39. 27 February 2020 0 10 20 30 40 50 60 70 80 EDS 2018 EDS 2012/13 EDS 2006 Percentage Pourcentage femmes 15-49 ans avec anémie au Mali par quintile de richesse 1 2 “La prévalence de l'anémie chez les femmes varie selon la richesse du ménage au Mali. La différence entre la prévalence de l'anémie chez les plus pauvres et les plus riches a augmenté entre 2006 et 2013.”
- 40. Ressource supplémentaire : Société de visualisation des données (Data Visualization Society – DVS –) 27 February 2020 Rejoignez plus de 10 000 personnes intéressées par la visualisation de données (tous les niveaux d'expérience sont les bienvenus)
- 41. Références et lecture • Aung T, Niyeha D, Shagihilu S, Mpembeni R, Kaganda J, Sheffel A, Heidkamp R. Optimizing data visualization for reproductive, maternal, newborn, child health, and nutrition (RMNCH&N) policymaking: data visualization preferences and interpretation capacity among decision-makers in Tanzania. Global health research and policy. 2019 Dec 1;4(1):4. [link] • Aung T, Niyeha D, Heidkamp R. Leveraging data visualization to improve the use of data for global health decision-making. Journal of Global Health. 2019 Dec;9(2). [link] • Aung, T. Data Visualization for Audiences in Low & Middle-Income Countries. Data Visualization Society Nightingale. 2019. [link] • Evergreen, Stephanie DH. Effective Data Visualization: The Right Chart for the Right Data. SAGE Publications, 2016. • Global Health eLearning Center. Data Visualization - An Introduction [Internet]. 2015. Available from: https://www.globalhealthlearning.org/course/data-visualization-brave-new-world • Graybeal, Carolyn. “Exploring a Culture of Health: How Can We Visualize Health Data for Better Communication?” PLOS CitizenSci Blog • Pandey, Anshul Vikram, et al. "The persuasive power of data visualization." IEEE transactions on visualization and computer graphics 20.12 (2014): 2211-2220. 27 February 2020
- 42. Thank you! More information on https://www.nationalevaluationplatform.org/ Cette formation a été élaborée grâce au financement du gouvernement du Canada & Bill & Melinda Gates Foundation
Notes de l'éditeur
- La visualisation des données est le processus d'affichage graphique des données pour raconter une histoire. Pourquoi la visualisation des données est-elle importante? La recherche sur la cognition / perception humaine suggère que le cerveau humain traite plus rapidement les visuels par rapport au texte et aux données est plus convaincant lorsqu'il est représenté sous forme de graphiques par rapport aux tableaux. Par conséquent, les visualisations de données peuvent être un outil de plaidoyer et de communication convaincant. Je veux que vous réfléchissiez lorsque vous créez des graphiques avec des données nutritionnelles, quels graphiques utilisez-vous? (Peut demander et faire une pause pour les réponses.) Qu'est-ce qui influence votre décision sur la façon de visualiser ces données? (Peut demander et faire une pause pour les réponses.)
- Le but de la session d'aujourd'hui est de : (1) apprendre à choisir la visualisation de données la plus appropriée en fonction de votre message clé et (2) identifier ce qui fait une bonne (et mauvaise) visualisation de données.
- Tout d'abord, nous ferons un exercice pour que vous réfléchissiez à vos propres préférences. Nous reviendrons ensuite sur ces exemples à la fin de la présentation. Cet exercice est similaire à un exercice que le projet de plate-forme nationale d'évaluation a mené avec des décideurs gouvernementaux en Tanzanie. L'objectif de cette étude était de caractériser la capacité et les préférences d'interprétation de la visualisation des données parmi les responsables de la mise en œuvre des programmes RSMNI & N tanzaniens et les décideurs (les «décideurs») pour concevoir des approches plus efficaces en vue de promouvoir des décisions fondées sur des preuves RSMNI & N en Tanzanie.
- Voici un message clé et deux façons différentes de visualiser les données. <Lire le message clé>. Parmi les deux graphiques, lequel représente selon vous le mieux le message clé? Levez la main si vous pensez que 1 est meilleur. (Estimer le nombre de mains). Levez la main si vous pensez que 2 est meilleur. (Estimer le nombre de mains).
- Voici un autre message clé et deux façons différentes de visualiser les données. <Lire le message clé>. Parmi les deux graphiques, lequel représente selon vous le mieux le message clé? Levez la main si vous pensez que 1 est meilleur. (Estimer le nombre de mains). Levez la main si vous pensez que 2 est meilleur. (Estimer le nombre de mains).
- À travers la Data Visualisation Society, une communauté de pratique pour ceux qui s'intéressent à la visualisation des données, Tricia a dirigé des discussions sur la visualisation des données pour les publics à revenu faible et intermédiaire. Une personne a partagé ce commentaire, qui est le thème clé d'aujourd'hui et devrait guider vos choix de visualisation des données. Qu'est-ce que ça veut dire? Faire un beau graphique de fantaisie est inutile si le public ne peut pas le comprendre.
- Comment pouvons-nous nous assurer que nous faisons un graphique qu'un public peut comprendre ? Tout d'abord, déterminez ce que vous essayez de faire passer - le message clé. Les messages clés sont courts (1-2 phrases), pertinents, faciles à comprendre et mémorisables. Cette présentation se concentrera sur l'étape 2 - choisir le bon graphique en fonction de votre message clé. L'étape 3 explique la nécessité de réfléchir si vous avez choisi le bon graphique, ce qui peut être fait par vous-même et / ou avec des pairs.
- Voici un résumé des catégories de messages clés qui correspondent au document (arbre de décision) que vous pouvez conserver. Cette présentation est organisée en fonction de ces catégories communes. Cette présentation comprend de nombreux exemples utilisant des données nutritionnelles d'Afrique de l'Ouest. Certains graphiques peuvent être créés dans Excel, et d'autres graphiques ne sont pas des options Excel mais peuvent être créés à l'aide de R ou Tableau. Tricia peut aider ceux qui souhaitent créer des graphiques dans R ou Tableau.
- Il s'agit de l'approche la plus fréquemment utilisée pour visualiser les comparaisons, mais elle n'est parfois pas la plus efficace (et vous apprendrez d'autres façons de visualiser les comparaisons). Le symbole du cerveau apparaîtra dans cette présentation lors du référencement des études de visualisation des données. Ce symbole du cerveau apparaîtra tout au long de la présentation. Ce symbole représente une recherche liée à cette recommandation.
- Ce sont les mêmes données visualisées de deux manières différentes. Dans le graphique de la pente, c'est plus apparemment comment la diversité alimentaire minimale a chuté chez les enfants non allaités (pente négative).
- Les tracés de points sont souvent une excellente option car ils sont faciles à lire et soulignent un écart entre les nombres, ce qui peut être utile pour les graphiques d'équité. Université de Pelotas / Compte à rebour 2030 les appelle « équiplots ».
- Que voyez-vous ? (Pause) L'écart de couverture du sel iodé entre rural / urbain a diminué entre 2005 et 2017 !
- Notre cerveau interprète mieux les angles à 90 degrés et regarde de haut en bas et de gauche à droite. C'est pourquoi les graphiques à barres empilées peuvent être une meilleure alternative que les graphiques à secteurs. Quelqu'un a-t-il entendu parler d'un graphique en anneau? (Faites une pause et demandez au public.) Les graphiques en beignets sont en fait plus difficiles à interpréter pour nos cerveaux que même les graphiques circulaires. C'est parce que l'axe central aide notre cerveau à déterminer la taille de la tranche de tarte. Les graphiques en anneau n'ont pas d'axe central, ce qui peut rendre l'interprétation plus difficile.
- Que nous apprend ce graphique? (Faites une pause et laissez les gens le regarder.) La proportion sans anémie a augmenté avec le temps tandis que la proportion d' anémie sévère a diminué avec le temps. Comment pouvons-nous voir cela? (Monter de haut en bas sur jaune (pas d' anémie ) et de haut en bas sur bleu foncé ( anémie sévère )).
- A gauche un graphique linéaire. A droite un graphique en pente.
- Ecrire un nombre très grand / dans une couleur différente, peut être le moyen le plus efficace de faire en sorte que votre public se souvienne d'un nombre important. Dans une étude, une équipe a découvert que lorsque la prévalence de la maladie était indiquée de quatre manières différentes (grand nombre unique, tableau d'icônes, diagramme circulaire, graphique à barres), un seul grand nombre était le plus précisément interprété en termes de signification et de portée de la maladie.
- Selon une étude de Correll et Gleicher (2014), même les personnes ayant une formation en science ont du mal à interpréter les graphiques avec des intervalles de confiance, c'est pourquoi ils ont conseillé de les afficher uniquement lorsque cela était nécessaire. Parmi les quatre options à droite, celle encerclée a été interprétée le plus précisément.
- Quel est le problème avec le graphique de gauche? (Faites une pause et voyez s'il y a des réactions.) Vérifiez que toutes les données continues (comme le temps) sont correctement réfléchies sur un axe.
- Révenons à notre exercice depuis le début.
- Voyons si vous avez décidé de changer d'avis après la session d'aujourd'hui. Parmi les deux graphiques, lequel représente selon vous le mieux le message clé? Levez la main si vous pensez que 1 est meilleur. (Comptez le nombre de mains). Levez la main si vous pensez que 2 est meilleur. (Comptez le nombre de mains).
- Entre les deux graphiques, lequel représente selon vous le mieux le message clé? Levez la main si vous pensez que 1 est meilleur. (Comptez le nombre de mains). Levez la main si vous pensez que 2 est meilleur. (Comptez le nombre de mains).
- Le but du DVS: 1) Favoriser la collaboration et la discussion sur la visualisation des données 2) Servir de ressource pour les praticiens de la visualisation des données 3) Encourager la croissance du domaine. Plus de 10 000 membres et l'adhésion sont actuellement gratuits avec des ressources croissantes pour aider ceux qui souhaitent étendre et partager leurs connaissances en visualisation de données. DVS pourrait particulièrement bénéficier de plus de membres d'Afrique de l'Ouest sur la base de cette carte!
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