Quale grafico è meglio usare per mostrare la relazione tra due variabili categoriche?

Visualizzare la relazione tra variabili categoriche: quando il grafico a barre è il re

La scelta del grafico giusto è fondamentale per una rappresentazione efficace dei dati. Mentre la varietà di strumenti a disposizione può sembrare sconcertante, la chiave sta nel comprendere la natura delle variabili in gioco. Quando ci si trova ad analizzare la relazione tra due variabili categoriche, la tentazione di ricorrere a un grafico a dispersione, spesso utilizzato per visualizzare la correlazione tra variabili numeriche, deve essere immediatamente abbandonata. Questo perché i grafici a dispersione, per loro natura, necessitano di valori misurabili su scale continue, mentre le variabili categoriche rappresentano attributi o categorie qualitative, non quantità.

Proviamo a immaginare di voler visualizzare la relazione tra il “genere” (maschio/femmina) e il “livello di gradimento di un nuovo prodotto” (alto/medio/basso). Un grafico a dispersione, in questo caso, sarebbe completamente inappropriato. Non avrebbe senso posizionare punti su un piano cartesiano dove l’asse X rappresenta “maschio” e “femmina” e l’asse Y rappresenta “alto”, “medio” e “basso”. Il risultato sarebbe confuso e non fornirebbe alcuna informazione utile sulla relazione tra le due variabili.

Invece, il grafico a barre si rivela lo strumento ideale per visualizzare la relazione tra due variabili categoriche. Questo tipo di grafico consente una rappresentazione chiara e immediata delle frequenze o delle proporzioni di ciascuna combinazione di categorie. Nel nostro esempio, potremmo creare un grafico a barre raggruppate, con il genere sull’asse X e le barre raggruppate per il livello di gradimento del prodotto sull’asse Y. Ogni barra rappresenterebbe il numero (o la percentuale) di individui di un determinato genere che hanno espresso un determinato livello di gradimento. La semplice comparazione dell’altezza delle barre permetterebbe di individuare immediatamente eventuali differenze significative nel gradimento del prodotto tra i due generi.

L’utilizzo di colori distinti per ogni livello di gradimento, o l’aggiunta di etichette di dati per indicare i valori numerici precisi, ulteriormente migliorerebbe la chiarezza e la leggibilità del grafico. Analogamente, per variabili categoriche con un numero maggiore di categorie, si potrebbero considerare grafici a barre impilate o soluzioni più avanzate, a seconda della complessità dei dati e dell’obiettivo dell’analisi.

In conclusione, la scelta del grafico giusto è fondamentale per una corretta interpretazione dei dati. Quando si tratta di visualizzare la relazione tra due variabili categoriche, il grafico a barre, nelle sue diverse declinazioni, si dimostra uno strumento potente ed efficace, garantendo una rappresentazione chiara, concisa e facilmente comprensibile anche per un pubblico non esperto. L’utilizzo improprio di grafici inadatti, come il grafico a dispersione in questo caso, può portare a interpretazioni errate e a conclusioni fuorvianti.