线图中的平均估计存在对变异性较高区域的偏差
摘要：线图中的可变性过度加权是一种先前未记录的偏见，其中平均值估计偏向于较高变异性的区域。我们在两个预注册的实验中发现了这种效应，共涉及140和420名参与者。这些实验还表明，使用相同系列的点编码可以减小偏见。我们可以通过数据系列的平均值和沿线绘制的点的平均值来建模偏见。这种偏见可能是因为较高的变异性导致在平均值计算中具有更强的加权，可能是由于较长的线段（尽管这些线段包含相同数量的数据值）或者具有较高变异性的线段在视觉上更加显著。理解并预测这种偏见对于可视化设计指南、推荐系统和工具构建者非常重要，因为这种偏见可能会对平均值和趋势的估计产生不利影响。
作者：Dominik Moritz, Lace M. Padilla, Francis Nguyen, Steven L. Franconeri
论文ID：2308.03903
分类：Human-Computer Interaction
分类简称：cs.HC
提交时间：2023-08-09