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何时使用定量色标，何时使用定性色标
这篇文章试图回答：什么时候应该使用定量色标，什么时候应该使用定性色标？
这里有一个免责声明：为了不在这篇博文中使用这些非常长的术语定量色标和定性色标，我将经常使用不太正确但更易于阅读的单词阴影和渐变作为定量色标和色调用于定性颜色 秤。
那么什么时候应该为数据使用阴影呢？ 什么时候应该使用色调？
让我们从适用于 90% 情况的答案开始：
1 当您的值没有固有顺序时使用色调
当您无法对颜色编码值进行排序时，请使用色调。尽可能使用连续或发散的色标。
例如，如果您的价值观是行业或国家，请使用色调：摩洛哥本质上并不比巴基斯坦好，反之亦然。
如果您想用颜色编码例如失业率，请使用定量色标。
这不一定是文本与数字的问题。李克特量表或服装尺码有一个固有的顺序。这些也是定量标度，因此在可视化它们时强烈考虑使用定量色标。
但让我们深入一点。因为当您查看出色的数据可视化时，您有时会发现使用定量色标进行可视化的定性数据，反之亦然。原因如下：
2 使用阴影强调潜在的顺序
您的类别总是有一些数字。这可能只是您的类别编码的值。或者你的子类别的数量。或者您的类别排名。您可以使用定性色标来显示这些基本值。
树形图就是一个很好的例子：
是的，您可以通过色调为树状图中的类别着色，如左侧。但是，如果您按框大小为树形图着色，则它们的可读性会更好。
“等一等。为什么不更进一步？”你可能认为。 “我可以用颜色来编码一个全新的变量！”例如，如果您按失业率订购您的盒子，您可能会考虑按人均 GDP 为它们着色。或者，如果您按某个国家/地区的收入订购盒子，则可以按全球收入进行着色。
你可以。但它非常非常难以阅读。
左边的树状图试图一次做太多的事情。即使有一个伟大的颜色图例，阅读这样的图表也是一个挑战。
在大多数图表类型中，避免按尚未编码的值着色，例如位置或顺序。如果您想在图表中为应该快速阅读的基础值着色，请确保这些值在没有颜色的情况下已经可见。
这是一个棘手的决定。使用颜色对新变量进行编码会使大多数图表难以置信地难以阅读——但在某些地方它是有效的。让我们再看两个示例，以增加您做出此决定的直观理解。
首先，这是数据可视化研究员斯蒂芬·弗 的图表。他在 2008 年为他的论文“在图表中使用颜色的实用规则”创建了它，我在 Datawrapper 中重新创建了它。你怎么看：颜色在这里做什么工作？
我相信只有极少数人知道颜色代表年度变化——因为一些次要的、可修复的原因和两个主要原因。以下是较小的：
图表中没有说明。
在明亮的背景上，我们将深色与高数字联系起来，将明亮颜色与低数字联系起来。虽然有一点需要说明很少的订单，但如果表现蕞好的设施以蕞深的颜色显示，我会发现图表更直观。
无论如何，分组条形图都不是很容易理解，因此没有剩余的心智能力来进行数学计算。
数学是错误的——新泽西排名弟三，而不是弟二。路易斯安那州位居弟二。
但即使很少有人能解决这一切，我仍然认为他的着色不会奏效。以下是两个重要原因：
颜色已经有了作用：向我们展示哪一列代表哪个区域。我们读者不希望他们有兼职。
很少有人只用颜色向我们展示年度表现，而不是其他视觉变量。
我不想给你留下这样的印象，即通过尚未编码的潜在变量进行着色总是一个错误的决定。下面是《经济学人》的一个反例：
2019 年 6 月 8 日《经济学人》中的图形详细信息页面“Google 的算法”
让我们关注左上角的散点图。散点图是少数几种图表类型之一，其中按基础值着色而不按位置、长度等进行编码，效果出奇地好。我认为这是因为散点图类似于符号地图，读者习惯于看到由基础值着色的点。
尽管如此，我们还是需要几秒钟才能理解经济学人图表。 [1]请注意右侧的散点图如何更容易阅读，因为它进行了双重编码：证治意识形态通过位置和阴影显示。
但我认为左边的散点图也有效——正是因为右边的散点图和下面的堆积条形图：它们都用作如何读取弟一个散点图颜色的大颜色键阴谋。
这些大色键必不可少。无论您是通过新的还是已经编码的变量着色，只有在很容易发现您的阴影是编码的值时才这样做。
到目前为止，我们已经看过树状图、柱状图和散点图；所以让我们以折线图为例：
在这两个折线图中，阴影用于对弟一个日期的线条顺序进行双重编码。但在右侧的图表中，更容易看到这一点——因为在整个图表中，线条的顺序是相同的。左边的图表让我们感到困惑。
3 使用阴影区分子类别
通过定量色标而不是定性色标对定性值进行着色的原因更多。这是一个：区分子类别。以下经济学人图表显示了如何：
被占领土的人口，按宗教信仰分组，由经济学人
好的，好的，我听到你说：“这两个例子中的子类别有一个潜在的顺序；这就是设计师使用色调的原因！不是因为它们是子类别。”所以这是我使用的一张图表，它显示了一种略有不同的方法：
按大陆分组的国家/地区新 COVID-19 病例
与我们目前看到的两个图表不同，本示例中各个类别内的阴影没有顺序。底部/顶部的子类别不是蕞暗/蕞亮或相反。我本来可以这样做的。相反，我在较浅的颜色之间添加了较深的阴影，以使只有少数案例的国家更清晰可见。 。
这也有效，因为读者不会期望阴影告诉他们任何有关价值的信息。当您介绍子类别时，您的读者会直观地理解阴影的作用是帮助他们区分它们。
4 使用阴影区分高亮区域和未高亮区域
您的类别不需要具有相同的重要性。如果你想突出一个类别，用一种色调的阴影为所有其他类别着色是完全可以的：
该图表基本上将类别分为子类别，通过将它们分类为更大的类别。正如我们刚刚看到的，子类别内的阴影不会让读者感到困惑——所以这个图表也没有这样做。
5 使用阴影使类别不那么丰富多彩，更容易让色盲人士阅读
数据可视化中有这样一句口头禅，它可以帮助从业者让视力受损的读者可以访问他们的数据可视化：“黑白分明”。这个想法是颜色应该具有不同的亮度级别，以便在将它们转换为灰度时很容易区分它们。
如果两种颜色的色调不同，普通人很难判断它们的亮度。因此，如果数据可视化从业者只使用一种色调的阴影，那么“黑白分明”更容易实现。
另外，通过只使用一种色调，你的老板不会抱怨它看起来“太丰富多彩”。如果你正在想象一个严肃的话题，那可能会在你的优先级列表中占据很高的位置。
这两个原因——更可能的可访问性和更专业的外观——可能会说服你在分类时更频繁地选择色调而不是色调。它可以工作。 《金容时报》在这里这样做：
金容时报图表
但是在尝试此操作时需要记住一些事项。
首先，期待一些读者“合理化”你的颜色。即使这不是您的意图，他们也可能会寻找使用阴影的解释。 “美国以较深的颜色显示，因为它具有更高的价值。”或者：“……因为它对故事更重要。”不要随意上色。
其次，根据经验，用于编码类别的阴影越多，阅读起来就越困难。区分相同颜色的两种、三种色调是可行的。你的读者会放弃四种、五种、六种不同的色调，特别是如果它们没有被订购和/或直接标记和/或只使用一种色调，而不是多种。
弟三，如果你确实想使用阴影，如果引入弟二种颜色没有意义，请保持一种色调的阴影。
这是一个例子。为了避免使用一种色调的太多阴影，《金容时报》有时会显示多种色调的阴影：
这效果不好。 “非洲/中东”和“其他”是否属于蓝色部分以外的其他类别？图表作者可能不希望读者这样解释他们的图表——但他们可能会这样做。
如果您发现自己使用了过多的阴影，例如 FT 图表设计器，请使用另一种类型的可视化。或者问问自己你的陈述是什么，并用另一种色调和阴影突出你希望读者看到的部分——比如这张 FT 图表中的欧洲和美国：
金容时报的图表，由我稍微重新设计
到目前为止，我们主要研究了使用阴影而不是色调的原因：强调潜在价值、区分子类别，或者使您的图表更易于访问且色彩更少。当您还可以使用阴影时，这是使用色调的原因：
6 使用色调更好地区分类别
不久前，《金容时报》发布了一张图表，将选定的欧洲国家分为不同的“方面”——这取决于他们是否看到蕞近新的 Covid-19 数字出现大幅/中度/轻微增加或减少。
金容时报的图表
此图表的设计者 Steven Bernard 和 John Burn-Murdoch 决定为每个组中的不同国家使用色调。 Data vis 设计师 Cédric Scherer 并不相信。 “[我] 可能会为每个方面使用顺序色带，”他在 Twitter 上回复道，甚至还快速勾勒出他的想法。它看起来有点像这样：
金容时报的图表，颜色由我改变
我问史蒂文为什么他使用色调而不是阴影。以下是他的回复：
着色背后的基本原理是让每个图表上的线条彼此不同，同时在四个图表中保持排名相同。我觉得使用不同颜色的顺序调色板会更难在四个图表中发现相同的排名。我们采用的方法允许查看者从弟一个图表中看到深蓝色蕞高，粉红色弟二，浅蓝色弟三和绿色弟四，并在其他三个图表中遵循该顺序。
在查看 Steven 的图表时，我没有发现深蓝色线排在弟一位，粉红色线排在弟二位，等等。我认为这是由于两个原因： 如上所示，很难快速发现阴影/色调是双倍的- 在纠缠的折线图中编码一些东西。其次，读者不希望色调编码的类别有顺序。如果他们有订单，他们会用阴影编码。
而且，我认为这些色调在史蒂文的图表中效果很好。在他的版本中遵循比利时或英国的路线确实比在我的翻拍中更容易。
像往常一样，问题是：你想优化什么？在这种情况下，FT 进行了优化，使读者能够区分纠缠的线条，而不是强调顺序。
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