Créer un dot plot en ligne

Ici vous pouvez créer un dot plot en ligne : copiez vos données dans le tableau ci-dessus et sélectionnez une variable métrique et une variable catégorielle. Chaque observation est représentée par un point, rien ne disparaît donc derrière un résumé.

Selon le domaine, le même graphique s'appelle dot plot, column scatter plot, scatter dot plot ou graphique des valeurs individuelles. Dans numiqo, vous le trouvez sous Statistiques descriptives / Graphiques sous le nom "Dot Plot (valeurs individuelles)".

Créer un dot plot étape par étape

1. Ouvrez le calculateur statistique et collez vos données dans le tableau, une ligne par individu.
2. Choisissez l'onglet "Statistiques descriptives / Graphiques".
3. Sélectionnez une variable métrique (la mesure) et une variable nominale (le groupe).
4. Faites défiler jusqu'au graphique "Dot Plot (valeurs individuelles)".
5. Choisissez ce qui s'affiche en plus des points : moyenne, médiane, l'effectif N et les barres d'erreur.
6. Téléchargez la figure en PNG ou en SVG, ou copiez-la directement dans votre document.

Pour une publication, préférez le SVG. C'est un format vectoriel : la figure reste nette à n'importe quelle taille et la plupart des revues le préfèrent à une capture d'écran.

Qu'est-ce qu'un dot plot ?

Un dot plot affiche un point par observation, rangés en une colonne par groupe. Contrairement à une boîte à moustaches ou à un diagramme en barres, il ne remplace pas vos données par un résumé : on voit combien il y a de mesures, où elles se concentrent, si les groupes se recouvrent et si une seule valeur extrême crée la différence.

Une ligne horizontale marque la moyenne ou la médiane, et les barres d'erreur facultatives montrent la dispersion des données ou la précision de la moyenne.

Les options du dot plot

• Moyenne et Médiane : tracées comme une courte ligne horizontale dans la colonne. Les deux peuvent être affichées en même temps, la médiane en pointillés.
• N : ajoute l'effectif du groupe sous le libellé de la catégorie.
• Ligne zéro : force l'axe des valeurs à inclure le zéro.
• Barres d'erreur : aucune, écart-type, erreur standard ou intervalle de confiance à 95 %.
• Orientation : colonnes verticales ou lignes horizontales.
• Taille du graphique : de petit à très grand.

Vous pouvez également ajouter une ligne de référence. Le titre et les libellés des axes se modifient en cliquant dessus.

Quelles barres d'erreur choisir ?

C'est le choix que les relecteurs remarquent, car les trois options répondent à trois questions différentes :

• L'écart-type (SD) décrit la dispersion des mesures individuelles. À utiliser quand le message porte sur la variabilité de votre échantillon.
• L'erreur standard (SE) décrit la précision avec laquelle la moyenne est estimée. Elle diminue quand l'échantillon grandit et ne dit donc rien de la dispersion des données.
• L'intervalle de confiance à 95 % est la plage qui contiendrait la vraie moyenne dans 95 échantillons sur 100. À utiliser quand la figure doit appuyer une comparaison entre groupes.

Quel que soit votre choix, indiquez-le dans la légende avec l'effectif, par exemple : « Les points représentent les mesures individuelles, la ligne la moyenne et les barres d'erreur l'écart-type (n = 12 par groupe). » Une légende qui dit seulement « barres d'erreur » entraîne régulièrement une question du relecteur.

Comment les points sont disposés

Les points qui se superposeraient sont décalés latéralement juste assez pour rester visibles : aucune observation ne disparaît derrière une autre et la largeur d'une colonne montre où les valeurs s'accumulent. Les points sans collision restent au centre de la colonne. La disposition est calculée et non tirée au hasard : les mêmes données donnent donc toujours la même figure, ce qui compte lorsqu'il faut refaire un graphique pour une révision.

Dot plot, boîte à moustaches ou violon ?

Avec peu d'observations, une boîte à moustaches peut induire en erreur : des quartiles calculés sur huit valeurs paraissent aussi solides que des quartiles calculés sur huit cents. Le dot plot montre sur quoi repose le résumé. Avec plusieurs centaines de points par groupe, c'est l'inverse : une boîte à moustaches ou un diagramme en violon se lit plus facilement. Le raincloud plot combine les deux idées.

Pourquoi les revues demandent les données individuelles

Un diagramme en barres avec une barre d'erreur masque la taille de l'échantillon, la forme des données et toute valeur aberrante. De plus en plus de revues demandent donc que les mesures individuelles soient montrées pour des données continues et de petits échantillons, et le dot plot est la réponse habituelle à cette demande. C'est le graphique que les articles scientifiques appellent column scatter plot ou scatter dot plot.

Questions fréquentes

Un dot plot est-il la même chose qu'un nuage de points ?

Non. Un nuage de points oppose deux variables métriques pour montrer une relation. Un dot plot oppose une variable métrique à des groupes pour les comparer. Attention : en français, « nuage de points » désigne le graphique de dispersion, pas le dot plot.

Qu'est-ce qu'un column scatter plot ?

C'est le même graphique sous un autre nom. « Column scatter » est le terme de GraphPad Prism et « individual value plot » celui de Minitab ; tous deux désignent le dot plot de cette page.

Puis-je afficher la moyenne et la médiane en même temps ?

Oui, cochez les deux cases sous « Afficher ». Un écart visible entre les deux lignes indique rapidement une distribution asymétrique.

Combien de groupes puis-je comparer ?

Autant que votre variable de groupe a de modalités. Avec une deuxième variable nominale, les colonnes sont imbriquées : vous pouvez donc montrer deux facteurs sur une seule figure.

Puis-je utiliser une variable ordinale pour les groupes ?

Le dot plot est tracé pour une variable métrique associée à une variable nominale. Si votre variable de groupe est enregistrée comme ordinale, changez son niveau de mesure en nominal dans le tableau de données.