Violin Plot

Violin Plot은 데이터의 분포와 확률 밀도를 시각적으로 나타내는 그래프 유형입니다. 박스 플롯(Box Plot)과 유사하게 중앙값, 사분위수 등의 요약 통계를 표시하지만, Violin Plot은 또한 데이터의 밀도 분포를 보여주는 것이 특징입니다. 이 차트는 바이올린의 형태와 유사하게 양쪽으로 두터워지는 형태로 데이터의 밀도를 표현합니다. Violin Plot의 주요 특징은 다음과 같습니다:

밀도 추정: Violin Plot은 데이터의 분포를 쉽게 파악할 수 있게 합니다. 가장 넓은 부분은 데이터가 가장 많은 영역을 나타내며, 좁아지는 부분은 더 적은 데이터 포인트를 나타냅니다.
중앙값과 사분위수: 일반적으로 박스 플롯과 같은 선으로 중앙값과 사분위수를 표시하여, 데이터의 중심 경향성과 분포를 보여줍니다.
비교 용이성: 여러 개의 Violin Plot을 나란히 배치하여 다양한 그룹이나 카테고리 간의 데이터 분포를 비교하기 쉽습니다.
다양한 데이터 탐색: 이 차트는 이상치, 데이터 분포의 왜곡, 멀티 모달 분포(여러 개의 봉우리가 있는 분포) 등 다양한 데이터 특성을 탐색하는 데 유용합니다. Violin Plot은 의료 통계, 생물학, 사회 과학 연구 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 다양한 치료 그룹에서 환자의 반응을 비교하거나, 서로 다른 인구 집단의 설문 조사 결과를 분석하는 데 적합합니다. 그러나 이 차트는 데이터의 밀도를 추정하기 때문에, 데이터의 양이 적거나 분포가 균일하지 않은 경우 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 따라서 데이터의 특성과 분석 목적에 맞게 적절히 사용해야 합니다.

바이올린 플롯 Mod는 박스 플롯과 밀도 플롯의 장점을 결합한 것으로, Spotfire의 기본 박스 플롯을 발전시켰습니다. 박스 플롯은 가끔 박스-앤-휘스커 플롯으로 불리기도 합니다. 바이올린 플롯 Mod는 다음과 같은 이유로 유용합니다:

다양한 데이터 집단의 주요 통계 지표들을 쉽게 비교할 수 있게 해줍니다. 이는 최대값, 최소값, 중앙값, 사분위수, 사분위 범위 등을 포함합니다.
데이터 집단의 분포와 통계적 지표를 함께 시각화하여 데이터의 세밀한 차이점을 드러내고, 전체적인 데이터 형태를 보여줍니다. 바이올린 플롯 Mod는 여러 산업과 사용 사례에 매우 중요합니다. 예를 들어:
제조 공정, 기계, 또는 배치의 수율을 비교할 때, 이들을 나란히 시각화하여 어느 공정, 기계, 또는 배치가 다른 것들과 현저히 다른지 쉽게 구분할 수 있습니다.
환자 집단 비교에 사용되며, 예를 들어, 다른 치료법이나 다른 기준으로 분류된 환자 집단 간의 부작용 발생을 시각화할 수 있습니다.
데이터의 추세를 파악하는 데에도 유용하며, 시간에 따른 데이터 변화를 시각화하여 추세, 이상치 및 갑작스런 변동을 명확하게 보여줍니다. 데이터 요구사항: 각 Mod는 누락되거나 손상되거나 일관성이 없는 데이터를 다루는 방식이 다릅니다. 데이터가 어떻게 시각화되는지 항상 확인하는 것이 좋습니다. 바이올린 플롯 Mod는 Spotfire에서 모든 데이터 세트를 시각화할 수 있으며, 데이터 분포를 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 바이올린/박스 플롯 설명: 간단히 말해서, 바이올린/박스 플롯의 주요 특징을 아래 이미지에서 볼 수 있습니다. 바이올린/박스 플롯에 사용되는 계산이 복잡해 보일 수 있지만, 이 플롯의 최대한의 가치를 얻기 위해 그 계산을 완벽히 이해할 필요는 없습니다. 쉽게 해석 가능한 예시들이 나중에 제공될 것입니다.

Spotfire®에서 바이올린 플롯 Mod를 사용하여 데이터의 부분 집합을 선택(마킹)할 수 있습니다. 데이터를 마킹하는 주요 방법은 두 가지입니다:

요소를 클릭하여 선택: 박스 플롯 세그먼트, 이상치 마커, 바이올린, 또는 비교 원을 클릭합니다.
클릭하고 드래그하여 직사각형 마킹을 합니다. 클릭-드래그 마킹의 동작은 마킹 직사각형에 의해 경계가 지정된 요소에 따라 달라집니다. 가장 세부적인 마킹 방법은 바이올린의 섹션을 마킹하는 것입니다.

바이올린 마킹과 데이터 없음:

바이올린의 섹션을 마킹하면, 데이터가 포함된 바이올린 부분만 강조 표시됩니다. 데이터가 없는 영역은 회색으로 표시됩니다. 바이올린은 평활화 함수를 사용하므로, 바이올린의 일부에 데이터가 없을 수 있습니다.

바이올린 플롯 Mod 설정:

외관 - 줌 슬라이더: 줌 슬라이더를 활성화/비활성화합니다. 시각화의 트렐리스 기능을 사용하는 경우, 각 트렐리스 패널에 자체 줌 슬라이더가 표시됩니다.
외관 - 바이올린: 바이올린 기능을 설정할 수 있는 옵션입니다. 바이올린 표시 여부, 대역폭 조절, 히스토그램/계단형/부드러운 옵션으로 해상도 변경, 바이올린 색상 조정 등을 할 수 있습니다.
외관 - 박스: 박스 플롯 표시 여부, 박스 크기, 마커 크기, 박스 색상을 설정할 수 있습니다.
비교 원: 비교 원 표시 여부 및 알파 레벨 조정으로 민감도를 조절할 수 있습니다. 비교 원은 다른 분포 간의 차이를 시각화하는 데 사용됩니다.
X축 및 Y축 설정: 모든 값 또는 비어 있지 않은 값만 표시, 로그 스케일 사용, 격자 표시, P-값 표시 등의 옵션을 설정할 수 있습니다.
통계 측정치: 통계 테이블에 포함할 측정치 선택, 참조선 및 추세선 추가 등을 설정할 수 있습니다.

트렐리싱:

데이터를 다양한 코호트로 더 세분화하려는 경우 유용합니다. 예를 들어, 다양한 기계에서 생산된 반도체 웨이퍼 배치를 비교하는 경우, X축은 배치 번호로 데이터를 분할하고, 트렐리스 축은 기계나 공정으로 분할하여 사용할 수 있습니다. Mod는 시각화를 여러 패널로 트렐리스합니다. 이러한 설정을 통해 사용자는 데이터를 세밀하게 마킹하고, 바이올린 플롯과 박스 플롯의 외관을 사용자화하며, 트렐리싱을 통해 데이터를 더 깊이 분석할 수 있는 기능을 제공