ebook Wizualizacja wyników badań naukowych. Zasady, metody i narzędzia Grzegorz Kończak

Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach

Rok wydania: 2024

Wizualizacja wyników badań naukowych to kluczowa umiejętność w dzisiejszym świecie analizy danych. W monografii "Wizualizacja wyników badań naukowych. Zasady, metody i narzędzia", autor Grzegorz Kończak, z wydawnictwa Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, wydanej w 2024 roku, przedstawia systematykę dla metod graficznych i uniwersalne narzędzia do prezentacji danych.

Dzięki tej książce naukowcy z różnych dyscyplin mogą udoskonalić swoje umiejętności wizualizacyjne, co jest niezbędne w epoce big data i analiz statystycznych. Publikacja ta, dostępna w formacie PDF, to cenne źródło dla każdego, kto chce efektywnie prezentować wyniki swoich badań.

"Wizualizacja wyników badań naukowych" zawiera przykłady zastosowania narzędzi wizualnych na rzeczywistych danych, co ułatwia zrozumienie i praktyczne zastosowanie opisanych metod. To wydanie elektroniczne jest idealnym wyborem dla naukowców poszukujących inspiracji do swoich prac badawczych oraz studentów chcących pogłębić wiedzę na temat prezentacji danych.

Kup e-booka "Wizualizacja wyników badań naukowych" już teraz i odkryj, jak skutecznie przedstawiać wyniki swoich analiz!

Spis treści ebooka Wizualizacja wyników badań naukowych. Zasady, metody i narzędzia

Wprowadzenie 9

1. Rys historyczny metod wizualizacji danych 13
1.1. Charakterystyka wizualizacji zdarzeń i zjawisk od najdawniejszych czasów 14
1.2. Wybrane najważniejsze historyczne prezentacje graficzne 16
1.2.1. Wybrane prezentacje graficzne sprzed 1800 roku 16
1.2.2. Wizualizacja marszu wojsk napoleońskich na Moskwę w latach 1812-1813 17
1.2.3. Wykres róża Nightingale – wizualizacja śmiertelności żołnierzy brytyjskich uczestniczących w wojnie krymskiej 19
1.2.4. Epidemia cholery w Londynie w roku 1855 – wizualizacja zgonów na mapie miasta 21
1.2.5. Rozkład jazdy pociągów na trasie Paryż–Lyon z roku 1885 – praktyczna nietypowa wizualizacja 22
1.2.6. Inne wybrane przykłady historycznych prezentacji graficznych 23

2. Podstawowe określenia i zasady konstrukcji wykresów 25
2.1. Badanie statystyczne. Populacja i próba 26
2.2. Skale pomiarowe 27
2.2.1. Skala nominalna 28
2.2.2. Skala porządkowa 28
2.2.3. Skala przedziałowa 28
2.2.4. Skala ilorazowa 29
2.3. Podstawowe zasady konstrukcji wykresów 29
2.4. Gramatyka grafiki i jej realizacja w pakiecie ggplot2 33

3. Charakterystyka wybranych metod graficznych stosowanych w analizie wyników badań naukowych 35
3.1. Charakterystyka wybranych typów wykresów 36
3.1.1. Histogram 37
3.1.2. Wykres słupkowy 38
3.1.3. Wykresy kołowy i pierścieniowy 39
3.1.4. Wykres pudełkowy 40
3.1.5. Wykres wiolinowy 41
3.1.6. Wykres łodyga-liść 42
3.1.7. Wykres liniowy 43
3.1.8. Wykres punktowy 44
3.1.9. Wykres rozrzutu 45
3.1.10. Wykres zmiany 46
3.1.11. Wykres współrzędnych równoległych 47
3.1.12. Wykres radarowy 48
3.1.13. Wykres mapowy (kartogram) 49
3.1.14. Kartodiagram 50
3.1.15. Wykres mozaikowy 51
3.1.16. Wykres obrazkowy 52
3.1.17. Twarze Chernoffa 53
3.1.18. Wykres bąbelkowy 54
3.1.19. Macierzowy wykres rozrzutu 55
3.1.20. Wykres regresji 56
3.1.21. Wykres funkcji gęstości 57
3.1.22. Wykres ciepła 58
3.1.23. Wykres gwiazdowy 59
3.1.24. Wykres róża Nightingale 60
3.1.25. Krzywa Lorenza 61
3.1.26. Wykres słonecznikowy 62
3.1.27. Wykres lizakowy 63
3.1.28. Piramida wieku 64
3.1.29. Wykres konturowy 65
3.1.30. Wykres z wynikami wnioskowania 66
3.2. Podstawowe zastosowania wykresów 67
3.2.1. Zastosowania wykresów według ich typów 67
3.2.2. Zastosowania wykresów według rodzaju analizy 69
3.2.3. Zastosowania wykresów według liczby zmiennych i skali pomiarowej 70

4. Podstawy pracy z programem R 72
4.1. Ogólna charakterystyka programu R 73
4.2. Podstawowe informacje o wykorzystywanych zbiorach danych 74
4.3. RStudio – charakterystyka 75
4.4. Podstawy przekształcania danych i grafiki w programie R 77
4.4.1. Podstawy obróbki danych 78
4.4.2. Wykresy uzyskane z wykonania funkcji plot 79
4.4.3. Wybrane podstawowe funkcje graficzne 87
4.4.4. Kolory i palety kolorystyczne 95

5. Charakterystyka grafiki w ggplot2 100
5.1. Podstawy pracy z pakietem ggplot2 101
5.2. Przygotowanie do przeprowadzenia analizy graficznej 102
5.2.1. Pakiet ggplot2 i wybrane biblioteki rozszerzające 102
5.2.2. Charakterystyka zbioru danych mtcars 106
5.3. Konstrukcja wybranych typów wykresów w pakiecie ggplot2 109
5.3.1. Wykres punktowy 109
5.3.2. Histogram i krzywa gęstości 115
5.3.3. Wykres słupkowy 118
5.3.4. Wykresy pudełkowe i wiolinowe 123
5.3.5. Etykiety tekstowe w obszarze wykresu 128
5.3.6. Graficzne przedstawienie funkcji regresji 132
5.3.7. Wykresy w panelach (facet) – idea oraz przykłady zastosowań 136
5.3.8. Kompozycje wykresów – pakiety patchwork i ggpubr 141
5.3.9. Eksport wykresu do pliku 153

6. Wybrane biblioteki rozszerzające możliwości pakietu ggplot2 155
6.1. Charakterystyka wybranych pakietów 156
6.2. Graficzna prezentacja zależności 156
6.2.1. Pakiet ggcorrplot 157
6.2.2. Pakiet GGally 162
6.2.3. Pakiet ggExtra 168
6.2.4. Pakiet ggsides 173
6.3. Graficzna prezentacja danych wielowymiarowych 177
6.3.1. Pakiet ggmulti 177
6.3.2. Pakiet ggridges 179
6.3.3. Pakiet ggmosaic 183
6.4. Inne wybrane reprezentacje geometryczne 186
6.4.1. Wykres mozaikowy 187
6.4.2. Twarze Chernoffa 190
6.4.3. Wykres ciepła (heatmap) 193
6.4.4. Wykres róża Nightingale 195
6.4.5. Wykres gwiazdowy 197
6.4.6. Wykres słonecznikowy 198
6.4.7. Wykres pudełkowy dwuwymiarowy 200
6.4.8. Wykres podsumowania zmiennych 202

Zakończenie 203
Bibliografia 205
Netografia 208
Spis rysunków 211
Spis tabel 217