Polarni grafikon

Polarni grafikon (tudi radarski grafikon – ang. radar chart, zvezdnati grafikon – ang. star chart, grafikon pajkove mreže – ang. spiderweb chart) sestavlja zaporedje daljic, ki se začnejo v središču in so med seboj oddaljene v enakih kotih, pri čemer vsaka daljica predstavlja eno od spremenljivk. Dolžina podatkov na daljici je sorazmerna z velikostjo spremenljivke za podatkovno točko glede na največjo velikost spremenljivke pri vseh podatkovnih točkah. Posamezne vrednosti na daljicah so povezane s črtami in sestavljajo zaključeno ploskev. To daje ploskvi zvezdasti videz in eno od imen grafikona.

Interaktivna preglednica prikazuje primer polarnega grafikona, s pomočjo katerega picopek Peter analizira predvidene in dejanske stroške svojih picerij.



Za uporabo vgrajene interaktivne preglednice, mora ta delovati v povezanem načinu, kar pomeni, da moraš imeti delujočo povezavo na internet.

Če povezava na internet ne deluje, lahko v nepovezanem načinu, v ustreznem programu, odpreš eno izmed spodnjih različic preglednice.

Ustrezno različico preglednice lahko odpreš tudi, če želiš videti ali spremeniti formule in funkcije, ki jih preglednica vsebuje.

Microsoft Excel   LibreOffice Calc   Apple Numbers

Škatla z brki

Škatla z brki je vrsta grafikona, ki ga v opisni statistiki uporabljamo za grafično ponazoritev seznama številčnih podatkov z njihovimi povzetki s petimi števili: najmanjša vrednost oziroma minimum, prvi kvartil (Q1), mediana oziroma drugi kvartil (Q2), tretji kvartil (Q3) in največja vrednost oziroma maksimum. Škatle z brki lahko rišemo vodoravno ali navpično.

Škatlo narišemo med prvim in tretjim kvartilom (znotraj škatle narišemo mediano), najmanjša in največja vrednost pa sta s škatlo povezana z brki – od tod tudi ime grafikona. Škatla predstavlja 50% vseh vrednosti, brka skupaj pa preostalih 50 % vrednosti.

S škatlo z brki lahko prikažemo razlike med množicami podatkov, ne da bi pri tem predpostavili statistično porazdelitev. Razmiki med posameznimi deli škatle prikazujejo srednjo vrednost razpršenost in morebitno asimetrijo oz. ukrivljenost dane množice podatkov.

Primer