Graphique en violon
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Qu’est-ce qu’un graphique en violon ?
Un graphique en violon combine un box plot avec une estimation de densité (kernel density) pour représenter la distribution complète de données numériques par catégorie. Contrairement à un box plot seul, la largeur de chaque “violon” montre où les valeurs sont les plus concentrées, ce qui facilite l’identification des asymétries, des pics multiples et des valeurs atypiques. Il est particulièrement utile pour comparer des distributions entre deux ou plusieurs groupes côte à côte. Utilisez-le dès que la forme de vos données compte — pas seulement la médiane ou l’étendue.
Fonctionnalités clés
Estimation de densité par noyau (KDE)
La bande passante KDE ajustable contrôle le niveau de lissage et le niveau de détail de chaque forme de violon. Vous pouvez ainsi mettre en avant des motifs fins ou au contraire révéler des tendances plus générales.
Superposition de box plot interne
Activez un box plot intégré dans chaque violon pour afficher la médiane, les quartiles et les moustaches en parallèle de la forme complète de la distribution.
Affichage des points de données individuels
Optionnel : afficher chaque valeur brute à l’intérieur du violon, pour que les spectateurs voient les observations réelles à l’origine de la courbe de distribution.
Comparaison multi-groupes
Placez plusieurs violons côte à côte avec des couleurs distinctes pour comparer rapidement les distributions entre groupes.
Orientation verticale et horizontale
Passez d’une mise en page verticale à horizontale pour s’adapter à vos diapositives, rapports ou tableaux de bord, sans modifier vos données.
Idéal pour
Quand l’utiliser
- Quand vous devez comparer des distributions entre deux ou plusieurs groupes, au-delà de simples statistiques récapitulatives
- Quand vos données peuvent être bimodales ou multimodales et qu’un box plot masquerait ces pics
- Quand vous disposez d’un nombre suffisant de points (généralement 30+) pour que l’estimation de densité soit pertinente
- Quand les valeurs atypiques comptent, mais que la forme globale de la distribution est tout aussi importante
- Quand des histogrammes par groupe seraient trop chargés côte à côte
Erreurs courantes
- !Utiliser un graphique en violon avec des échantillons très petits (moins de 20 points) : l’estimation de densité devient peu fiable
- !Régler la bande passante trop bas, ce qui crée des formes “en piques” et sur-ajuste le bruit des données
- !Régler la bande passante trop haut, ce qui lisse de véritables motifs bimodaux en une seule bosse
- !Oublier d’afficher la taille de l’échantillon par groupe, empêchant d’évaluer la fiabilité
- !Utiliser des couleurs presque identiques pour des violons adjacents, ce qui rend les groupes difficiles à distinguer
- !Omettre les étiquettes d’axes ou les unités, rendant l’échelle des valeurs difficile à interpréter