Wybór wykresu kołowego do prezentacji procentowej struktury odpowiedzi w badanej grupie respondentów to absolutnie standardowa praktyka – i to nie bez powodu. Moim zdaniem wykres kołowy najlepiej obrazuje, jak poszczególne kategorie rozkładają się względem całości. Prezentacja procentów w formie „kawałków tortu” pozwala szybko zorientować się, która odpowiedź była najpopularniejsza, a która marginalna – wystarczy rzut oka. Takie podejście jest szczególnie przydatne przy prezentacjach dla osób nietechnicznych: klienci, którzy nie są biegli w analizie danych, błyskawicznie łapią, o co chodzi. W branży reklamowej oraz w badaniach rynku stosowanie wykresów kołowych do danych procentowych jest już swego rodzaju standardem i to w zasadzie od dekad – potwierdzają to wytyczne chociażby ESOMAR. Oczywiście, wykres kołowy jest najbardziej czytelny wtedy, gdy mamy do czynienia z niewielką liczbą kategorii (np. do 5-6), bo w przeciwnym wypadku wszystko się zlewa i traci sens. Praktyka pokazuje jednak, że przy pretestach reklam bardzo rzadko tych kategorii jest więcej. Warto też pamiętać, że wykresy kołowe są łatwe do zrozumienia nawet dla osób, które nie mają na co dzień styczności z analizą danych. Nieraz przekonałem się, że nawet najtrudniejsze wyniki z ankiet stają się jasne dla klienta właśnie dzięki temu typowi wizualizacji.
Wybór innego typu wykresu niż kołowy do prezentacji procentowej struktury odpowiedzi w grupie respondentów to bardzo częsty błąd, wynikający z niezrozumienia, jaką funkcję powinien pełnić dobry wykres w komunikacji wyników. Wykres liniowy służy głównie do przedstawiania trendów w czasie lub ciągłości zmian – na przykład do obserwowania, jak zmienia się skuteczność kampanii reklamowej z tygodnia na tydzień. Próba pokazania procentowej struktury odpowiedzi na wykresie liniowym może wprowadzać w błąd, bo sugeruje pewną sekwencję lub zależność czasową, której tu po prostu nie ma. Wykres punktowy (scatter plot) z kolei jest narzędziem do wizualizacji korelacji między dwiema zmiennymi liczbowymi – świetny, gdy chcemy zobaczyć, czy np. budżet reklamowy koreluje z liczbą kontaktów z reklamą, ale kompletnie nieprzydatny przy pokazaniu udziałów procentowych odpowiedzi w jednej zmiennej. Wykres radarowy (pajączek) natomiast służy do porównywania wielowymiarowych profili, np. cech produktu ocenianych na kilku wymiarach przez respondentów, i jest stosunkowo trudniejszy do zrozumienia – już kilkukrotnie widziałem, że takie wykresy wprowadzały zamieszanie przy prezentacjach dla klientów. Generalnie, podstawowy błąd myślowy przy wyborze tych form polega na niedopasowaniu typu wizualizacji do rodzaju danych – zamiast przejrzystości, pojawia się chaos. Dobre praktyki branżowe i wszelkie podręczniki dotyczące wizualizacji danych (np. standardy ESOMAR czy wskazówki Data Visualization Society) jednoznacznie wskazują: jeśli chcesz pokazać udziały procentowe czy też strukturę odpowiedzi – sięgasz po wykres kołowy lub słupkowy, nigdy liniowy, punktowy czy radarowy. To naprawdę ułatwia życie każdemu odbiorcy raportu.