Графики типа «дождевое облако»: мультиплатформенный инструмент для надёжной визуализации данных

В различных научных дисциплинах всё шире признаётся необходимость применения статистически более надёжных и прозрачных подходов к визуализации данных. В связи с этим многие исследователи призывают использовать инструменты, которые точно и прозрачно отображают основные характеристики статистических эффектов и исходных данных с минимальным искажением. Распространённые ранее методы, например столбчатые диаграммы условных средних или медиан с планками погрешности, подвергались критике за искажение величины эффекта, сокрытие закономерностей в исходных данных и неявное представление допущений, лежащих в основе наиболее часто применяемых статистических тестов. В настоящей работе описан подход к визуализации данных, позволяющий устранить эти недостатки: он обеспечивает максимально полное представление статистической информации, сохраняя при этом свойственную столбчатым диаграммам и другим аналогичным средствам возможность быстрой интерпретации. Такие «графики типа “дождевое облако”» позволяют в наглядном и гибком формате с минимальной избыточностью отображать исходные данные, плотность вероятности и основные сводные статистики, включая медиану, среднее значение и соответствующие доверительные интервалы. В этой учебной статье приведены базовые примеры преимуществ графиков типа «дождевое облако» и сходных подходов, обозначены возможные модификации для их оптимального применения, а также представлен код с открытым исходным кодом для их упрощённой реализации в R, Python и Matlab (https://github.com/RainCloudPlots/RainCloudPlots). Читатели могут интерактивно изучить руководства по R и Python в браузере с помощью Binder проекта Jupyter.