Yo no diría que hay un creciente interés o debate sobre el uso de los gráficos circulares. Simplemente se encuentran en todas partes en la web y en las llamadas soluciones de "análisis predictivo".
Supongo que conoces el trabajo de Tufte (también habló del uso de múltiples gráficos circulares ), pero más divertido es el hecho de que el segundo capítulo de la obra de Wilkinson Gramática de los gráficos comienza con "¿Cómo hacer un gráfico circular?". Probablemente también sepas que el dotplot o incluso un gráfico de barras, transmitirá información mucho más precisa. El problema parece provenir realmente de la forma en que nuestro sistema visual es capaz de tratar la información espacial. Incluso se cita en el software R; en la ayuda en línea de pie ,
Cleveland (1985), página 264: "Los datos que pueden mostrarse con gráficos de tarta siempre pueden pueden ser mostrados por un gráfico de puntos. Esto significa que que los juicios de posición a lo largo de una escala común en lugar de los juicios de ángulo, menos precisos". Esta afirmación se basa en la investigaciones empíricas de Cleveland y McGill, así como en las investigaciones de los psicólogos de la percepción.
Cleveland, W. S. (1985) Los elementos de los datos gráficos . Wadsworth: Monterey, CA, USA.
Hay variaciones de los gráficos circulares (por ejemplo, los gráficos tipo donut) que plantean los mismos problemas: No somos buenos evaluando el ángulo y el área. Incluso los utilizados en "corrgrama", como se describe en Friendly, Corrgramas: Visualizaciones exploratorias de las matrices de correlación , Estadístico americano (2002) 56:316, son difíciles de leer, en mi opinión.
En algún momento, sin embargo, me pregunté si podrían seguir siendo útiles, por ejemplo (1) mostrar dos clases está bien, pero aumentar el número de categorías suele empeorar la lectura (especialmente con un fuerte desequilibrio entre %), (2) los juicios relativos son mejores que los absolutos, es decir, mostrar dos gráficos circulares uno al lado del otro debería favorecer una mejor apreciación de los resultados que una simple estimación de, digamos, un gráfico circular que mezcle todos los resultados (por ejemplo, una tabla de clasificación cruzada de dos vías). Por cierto, hice una pregunta similar a Hadley Wickham, quien amablemente me indicó los siguientes artículos:
- Spence, I. (2005). No Humble Pie: Los orígenes y el uso de un gráfico estadístico . Revista de estadísticas educativas y de comportamiento , 30(4), 353-368.
- Heer, J. y Bostock, M. (2010). Percepción gráfica de crowdsourcing: Uso de Mechanical Turk para evaluar el diseño de la visualización . CHI 2010 , 10-15 de abril de 2010, Atlanta, Georgia, Estados Unidos.
En resumen, creo que sólo son buenas para representar groseramente la distribución de 2 o 3 clases (las utilizo, de vez en cuando, para mostrar la distribución de hombres y mujeres en una muestra sobre un histograma de edades), pero deben ir acompañadas de frecuencias relativas o recuentos para ser realmente informativas. Una tabla seguiría haciendo un mejor trabajo, ya que se pueden añadir márgenes, e ir más allá de las clasificaciones de dos vías.
Por último, hay visualizaciones alternativas que se basan en la idea del gráfico circular. Puedo pensar en un pastel cuadrado o gráfico de gofres descrito por Robert Kosara en Entender los gráficos circulares .
