Sebbene sia fondamentale, la visualizzazione dei dati non è sempre stata, storicamente importante. Molti statistici, almeno sino agli anni ’60 del Novecento, la ritenevano addirittura superflua.
L’idea fondamentale era che:
[…] i calcoli numerici sono esatti, ma i grafici
sono rozzi […]
Il quartetto Ascombe
Lo statistico Francis Ascombe (1918-2001) tuttavia non era di questa idea. Reputava la rappresentazione grafica dei dati un aspetto fondamentale dell’analisi esplorativa.
Per dimostrare che i suoi colleghi avevano torto, egli elaborò quattro dataset (da cui il nome “quartetto di Ascombe“) che avevano i seguenti indicatori statistici identici:
- media di x;
- media di y;
- varianza di x;
- varianza di y;
- correlazione tra x e y;
- regressione lineare.
Dato che questi dataset hanno indicatori identici, l’assunzione
che i grafici non avrebbero contribuito più di tanto a migliorare
la comprensione di essi non dovrebbe aggiungere un granché nella
fase di esplorazione dei dati.
La rappresentazione grafica del quartetto di Ascombe, tuttavia, dovrebbe immediatamente rendere l’idea dell’erroneità di questa assunzione.
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I numeri non bastano
Risulta chiaro che gli indicatori statistici sono spesso opachi rispetto alle modalità in cui i dati possono darsi.
Il quartetto di Ascombe ebbe un impatto così significativo che ad oggi, ancor prima di effettuare analisi statistiche su un dataset, è una pratica virtuosa quella di avere prima una rappresentazione dei dati stessi, di modo da comprenderne, a colpo d’occhio, alcune proprietà.
L’importanza della visualizzazione dati
Dal semplice e geniale esempio del quartetto di Ascombe è facile comprendere come la capacità di rappresentare correttamente i dati sia di fondamentale importanza nel lavoro di un’analista o di un data scientist.
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