5 Visualisation des données
5.5 Graphique linéaire

Début du texte

Les graphiques linéaires, surtout employés en statistique et en science, sont utilisés plus fréquemment que tous les autres types de graphiques, parce que leurs caractéristiques visuelles révèlent clairement les tendances dans les données de façon claire et qu'il s'agit d'un type de graphique facile à créer.

Un graphique linéaire est une comparaison visuelle des relations entre deux variables placées sur l'axe des x et l'axe des y. Il montre les liens entre les informations en plaçant un trait continu entre les points d'une grille.

Les graphiques linéaires comparent deux variables : l'une est placée sur l'axe des x (horizontal) et l'autre sur l'axe des y (vertical). L'axe des y dans un graphique linéaire indique habituellement une quantité (p. ex., dollars, litres) ou un pourcentage, alors que l'axe des x horizontal sert souvent à mesurer les unités de temps. C'est pourquoi le graphique linéaire est souvent considéré comme un graphique de séries chronologiques. Par exemple, si vous vouliez montrer dans un graphique la hauteur d'un lancer de baseball, vous pourriez placer la variable du temps sur l'axe des x et la hauteur sur l'axe des y. Bien qu'ils ne présentent pas les données spécifiques aussi bien que les tableaux, les graphiques linéaires peuvent montrer les relations plus clairement que les tableaux. Ils peuvent également montrer de nombreuses séries et conviennent donc habituellement mieux aux séries chronologiques et aux distributions statistiques.

Les graphiques à barres verticales et les graphiques linéaires ont un objectif commun. Le graphique à barres verticales présente un changement d'amplitude, alors que le graphique linéaire est employé pour montrer un changement d'orientation.

En résumé, les graphiques linéaires :

  • montrent bien les valeurs de données spécifiques,
  • révèlent les tendances et les relations entre les données,
  • comparent les tendances de différents groupes.

Les graphiques peuvent parfois donner une représentation déformée des données. Si les échelles employées pour les axes d'un graphique font paraître les données d'une certaine façon, alors le graphique peut faire ressortir une tendance autre que la tendance réelle. C’est le cas si les intervalles entre les points adjacents d'un axe sont inégaux ou si la même donnée, placée dans deux échelles différentes, semble différente.

Exemple 1 – Extraire une tendance temporelle

Le graphique 5.5.1 montre une tendance évidente, la variation de la population active de janvier à juillet. Le nombre d'élèves de l'école d'Olivier qui font partie de la population active est présenté sur l'axe des y (l’axe vertical), alors que la variable du temps se trouve à l'axe des x (l’axe horizontal).

Le nombre d'élèves qui font partie de la population active était de 252 en janvier, 252 en février, 255 en mars, 256 en avril, 282 en mai, 290 en juin et 319 en juillet. En examinant le graphique plus attentivement, on s'aperçoit que la participation des élèves était constante pour les quatre premiers mois (janvier à avril) et que pour les trois autres mois (mai à juillet) le nombre s'est accru de façon constante.

Graphique 5.5.1 Participation à la population active à l’école d’Olivier

Tableau de données du graphique 5.5.1 
Tableau de données pour le graphique 5.5.1
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données pour le graphique 5.5.1 . Les données sont présentées selon Mois (titres de rangée) et Nombre d’élèves(figurant comme en-tête de colonne).
Mois Nombre d’élèves
Janvier 250
Février 250
Mars 255
Avril 260
Mai 280
Juin 290
Juillet 315
Exemple 2 – Comparer deux variables liées

Le graphique 5.5.2 est un graphique linéaire simple qui compare deux éléments. Dans cet exemple, le temps n'est pas un facteur. Le graphique compare le nombre moyen de dollars donnés selon l'âge des donneurs. Selon la tendance dans le graphique, plus le donneur est âgé, plus il donne un montant important. Le donneur de 17 ans donne, en moyenne, 84 $. Chez les donneurs âgés de 19 ans, le don moyen est supérieur de 26 $, soit 110 $.

Graphique 5.5.2 Nombre moyen de dollars donnés à l’école Bois-Verts, selon l’âge des donateurs

Tableau de données du graphique 5.5.2 
Tableau de données du graphique 5.5.2
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 5.5.2 . Les données sont présentées selon Âge (titres de rangée) et Don moyen ($)(figurant comme en-tête de colonne).
Âge Don moyen ($)
15 36
16 52
17 83
18 100
19 110
Exemple 3 – Utiliser la bonne échelle

Lorsque vous tracez un axe, il est important d'utiliser la bonne échelle. Si vous ne le faites pas, l’axe pourra donner au lecteur une impression fausse quant aux données. Comparez le graphique 5.5.3 et le graphique 5.5.4 :

Graphique 5.5.3 Nombre de contrevenants reconnus coupables à Grishamville

Tableau de données du graphique 5.5.3 
Tableau de données du graphique 5.5.3
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 5.5.3 . Les données sont présentées selon Mois (titres de rangée) et Nombre de contrevenants(figurant comme en-tête de colonne).
Mois Nombre de contrevenants
Janvier 418
Février 399
Mars 391
Avril 372
Mai 372

Graphique 5.5.4 Nombre de contrevenants reconnus coupables à Grishamville

Tableau de données du graphique 5.5.4 
Tableau de données du graphique 5.5.4
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 5.5.4 . Les données sont présentées selon Mois (titres de rangée) et Nombre de contrevenants(figurant comme en-tête de colonne).
Mois Nombre de contrevenants
Janvier 418
Février 399
Mars 391
Avril 372
Mai 372

L'utilisation d'une échelle de 350 à 430 (graphique 5.5.3) met l'accent sur un petit éventail de valeurs. Elle ne permet pas de montrer clairement la tendance en ce qui a trait aux contrevenants reconnus coupables entre janvier et mai, puisqu'elle exagère la tendance. Cependant, le choix d'une échelle de 0 à 450 (graphique 5.5.4) montre mieux à quel point le déclin des contrevenants reconnus coupables est réellement minime.

Les deux graphiques peuvent avoir leur utilité selon le contexte. La chose importante à retenir, c’est qu’il faut toujours porter attention à l’échelle lors de l’interprétation d’un graphique.

Exemple 4 – Graphiques linéaires multiples

Les graphiques linéaires multiples permettent de comparer efficacement des éléments semblables pour une même période, comme le montre le graphique 5.5.5 qui compare l’utilisation du téléphone cellulaire selon le genre.

Graphique 5.5.5 Utilisation des téléphones cellulaires par genre, Touteville, 2012 à 2018

Tableau de données du graphique 5.5.5 
Tableau de données du graphique 5.5.5
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 5.5.5 . Les données sont présentées selon Année (titres de rangée) et Nombre d'hommes (en milliers), Nombre de femmes (en milliers) et Nombre total (en milliers)(figurant comme en-tête de colonne).
Année Nombre d'hommes (en milliers) Nombre de femmes (en milliers) Nombre total (en milliers)
2012 150,0 147,5 297,5
2013 165,0 157,5 322,5
2014 177,5 160,0 337,5
2015 155,0 177,5 332,5
2016 162,5 182,5 345,0
2017 175,0 180,0 355,0
2018 195,0 187,5 382,5

Le graphique 5.5.5 est un exemple d'un bon graphique. Le message est énoncé clairement dans le titre et chaque ligne du diagramme est identifiée correctement. Il est facile de voir dans ce graphique que l'utilisation totale des téléphones cellulaires s'est accrue de façon constante depuis 2012, sauf pendant une période d’un an (2015) pendant laquelle le nombre a diminué quelque peu. La tendance d'utilisation pour les femmes et les hommes semble être très semblable, malgré quelques différences mineures.


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