No diría que hay un creciente interés o debate sobre el uso de gráficos circulares. 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 sobre el uso de múltiples gráficos circulares ), pero más divertido es el hecho de que el segundo capítulo de la Gramática de gráficos de Wilkinson comienza con "¿Cómo hacer un gráfico circular?". Probablemente también sepa que la gráfica de puntos de Cleveland , o incluso un gráfico de barras, transmitirá información mucho más precisa. El problema parece realmente surgir de la forma en que nuestro sistema visual es capaz de manejar información espacial. Incluso se cita en el software R; de la ayuda en línea para pie
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Cleveland (1985), página 264: “Los datos que se pueden mostrar mediante gráficos circulares siempre se pueden mostrar mediante un gráfico de puntos. Esto significa que se pueden hacer juicios de posición a lo largo de una escala común en lugar de los juicios de ángulo menos precisos ”. Esta afirmación se basa en las investigaciones empíricas de Cleveland y McGill, así como en investigaciones realizadas por psicólogos perceptivos.
Cleveland, WS (1985) Los elementos de graficar datos . Wadsworth: Monterey, CA, EE. UU.
Existen variaciones de los gráficos circulares (p. Ej., Gráficos con forma de rosquilla) que plantean los mismos problemas: no somos buenos para evaluar el ángulo y el área. Incluso los que se usan en "corrgram", como se describe en Friendly, Corrgrams: pantallas exploratorias para matrices de correlación , American Statistician (2002) 56: 316, son difíciles de leer, en mi humilde opinión.
Sin embargo, en algún momento me pregunté si aún podrían ser útiles, por ejemplo (1) mostrar dos clases está bien, pero aumentar el número de categorías generalmente empeora la lectura (especialmente con un fuerte desequilibrio entre%), (2) los juicios relativos son mejor 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 combine todos los resultados (por ejemplo, una tabla de clasificación cruzada bidireccional). Por cierto, le hice una pregunta similar a Hadley Wickham, quien amablemente me señaló los siguientes artículos:
- Spence, I. (2005). No Humble Pie: los orígenes y el uso de un gráfico estadístico . Journal of Educational and Behavioral Statistics , 30 (4), 353–368.
- Heer, J. y Bostock, M. (2010). Percepción gráfica de crowdsourcing: uso de Mechanical Turk para evaluar el diseño de visualización . CHI 2010 , del 10 al 15 de abril de 2010, Atlanta, Georgia, EE. UU.
En resumen, creo que son buenos para representar groseramente la distribución de 2 a 3 clases (las uso, de vez en cuando, para mostrar la distribución de hombres y mujeres en una muestra sobre un histograma de edades), pero deben ir acompañados de frecuencias relativas o recuentos por ser realmente informativos. Una tabla aún funcionaría mejor ya que puede agregar márgenes e ir más allá de las clasificaciones bidireccionales.
Finalmente, hay pantallas alternativas que se basan en la idea del gráfico circular. Puedo pensar en un gráfico circular o de gofres , descrito por Robert Kosara en Understanding Pie Charts .