Graphique linéaire

Les graphiques linéaires montrent les changements dans le temps

Les graphiques linéaires montrent comment une variable continue change dans le temps. La variable qui mesure le temps est reportée sur l'axedes  X. La variable continue est reportée sur l'axe des  Y.

Exemples de graphiques linéaires

Exemple 1 : Graphique linéaire de base

Le graphique de la Figure 1 montre le changement de poids d'un perroquet mesuré à des points temporels. Les points de données et la ligne sont tous deux affichés. Vous voudrez peut-être omettre les points. L'axe du poids est pertinent pour les données, il propose également des étiquettes d'axe utiles. Le graphique vous permet de visualiser comment le poids du perroquet, mesuré en grammes, change dans le temps.

Dans le contrôle qualité, un graphique linéaire de base, comme dans l'exemple ci-dessus, est appelé carte de suivi. Ce graphique montre l'« évolution dans le temps » des valeurs d'une variable sur l'axe Y. 

Exemple 2 : Comptabiliser les valeurs manquantes

Le graphique linéaire de la Figure 2 utilise également les données du poids des perroquets. Dans ce cas, le perroquet n'a pas été pesé certains jours, contrairement aux consignes. Ce graphique linéaire n'est pas continu et ne connecte pas les valeurs manquantes. Nous avons également ajouté une annotation pour souligner le fait que le graphique linéaire contient des valeurs manquantes. Vous pouvez également connecter sans tenir compte des valeurs manquantes ou utiliser une ligne pointillée pour connecter entre les valeurs manquantes. Il est important d'être conscient des valeurs manquantes et de la manière dont vous les affichez dans votre graphique.

Exemple 3 : Quand utiliser une regression plutôt qu'un graphique linéaire ?

Le graphique de la Figure 3 montre un nuage de points de deux variables continues. L'axe X montre le poids corporel et l'axe Y montre le temps de sommeil. Le graphique montre également les points connectés par une ligne, ce qui n'est pas correct. Les points correspondent à différentes espèces d'animaux et n'ont pas de relations qui montrent une évolution dans le temps. Le graphique dans la Figure 4 montre un nuage de points avec une simple régression linéaire, qui est la manière correcte d'afficher ces données.

Exemple 4 : Tenez compte de votre échelle d'axe Y

Lors de la création d'un graphique linéaire ou de n'importe quel graphique, soyez conscient(e) de vos échelles. Par exemple, par le passé, les livres recommandaient d'inclure le 0 sur l'axe Y. La pratique actuelle préconise d'utiliser le 0 seulement lorsque cela est pertinent pour vos données. La Figure 5 montre les données historiques pour les taux d'occupation des chambres d'hôtel en Australie pour les quatre trimestres sur plusieurs années. L'axe Y suit la recommandation traditionnelle d'un axe qui démarre à zéro. Le problème avec cette approche est qu'elle minimise l'impact visuel des différences d'une année à l'autre. Comparez les Figures 5 et 6. La Figure 6 utilise un jeu de valeurs plus raisonnable pour l'étendue de l'axe Y, de manière à ce qu'il soit plus facile d'observer le pic en 2006. La plupart des outils logiciels créent automatiquement un axe Y qui a du sens pour les données. Certains outils logiciels vous permettent de changer les axes.

Exemple 5 : Plusieurs lignes pour différentes catégories

Les graphiques linéaires peuvent comprendre plusieurs lignes. Le graphique de la Figure 7 montre l'historique des parts de marché des systèmes d'exploitation des smartphones de 2006 (date de sortie des premiers appareils) à 2011. Chaque courbe montre l'évolution dans le temps des différents systèmes d'exploitation.

Lorsque vous créez des graphiques linéaires avec plusieurs lignes, veillez à choisir les couleurs en fonction de la façon dont le graphique sera partagé et visualisé.Sera-t-il affiché en couleur ou en noir et blanc ? Assurez-vous que les couleurs soient faciles à distinguer, même lorsque vous l'imprimez sans couleur.Vous pouvez également recourir à différents styles de lignes en plus, ou à la place, des couleurs. De plus, si une légende peut être pratique lorsqu'un graphique ne comporte que quelques lignes, elle l'est moins lorsqu'il en comprend un certain nombre. Les légendes sont toutefois utiles lorsqu'une autre variable est utilisée pour définir les différentes lignes du graphique.

Le graphique linéaire de la Figure 7 utilise deux lignes solides de couleurs différentes pour les deux systèmes d'exploitation dont la part de marché a augmenté au fil du temps. Les couleurs varient suffisamment pour être facilement distinguées lorsqu'elles sont imprimées en noir et blanc. Le graphique utilise deux pointillés différents pour les deux systèmes d'exploitation dont la part de marché a diminué au fil du temps. Le graphique comporte également une légende dans le coin supérieur gauche.

Graphiques linéaires et types de données

Dans un graphique linéaire, la variable de l'axe X définit le temps. La plupart des outils logiciels conservent cette variable sous forme de variable continue.

Données continues : conviennent aux graphiques linéaires

Les graphiques linéaires conviennent aux données continues sur l'axe Y puisque les données continues sont mesurées sur une échelle avec de nombreuses valeurs possibles. Voici quelques exemples de données continues :

• Âge
• Pression artérielle
• Pondération
• Température
• Vitesse

Pour tous ces exemples, un graphique linéaire est un outil graphique approprié pour visualiser les changements d'une variable dans le temps.

Données catégorielles ou nominales : choisissez un autre type de graphique

Les graphiques linéaires ne sont pas très adaptés aux données catégorielles ou nominales sur l'axe Y puisque ces types de données sont mesurés sur une échelle avec des valeurs spécifiques.

Avec des données catégorielles, l'échantillon est divisé en groupes et les réponses peuvent avoir un ordre défini. Par exemple, dans une enquête où il vous est demandé de donner votre opinion sur une échelle allant de « Pas du tout d'accord » à « Tout à fait d'accord », vos réponses sont catégorielles.

Pour des données nominales, l'échantillon est également divisé en groupes, mais il n'y a pas d'ordre particulier. Le pays de résidence est un exemple de variable nominale. Vous pouvez utiliser l'abréviation du pays ou vous pouvez utiliser des nombres afin de coder le nom du pays. Dans tous les cas, vous nommez tout simplement les différents groupes de données. 

Vous pouvez utiliser des variables catégorielles ou nominales comme variables de groupements pour ajouter des groupes multiples, utilisant des lignes multiples, à un graphique linéaire, comme le montre la Figure 7.