Multiples facteurs qui déterminent la performance avec des tableaux et des graphiques

Deux expériences ont évalué l'efficacité relative des graphiques linéaires, des graphiques à barres et des tableaux, en appliquant une approche à multiples facteurs pour étudier les effets du type d'information requise, de la complexité des données et de la familiarité de l'utilisateur avec l'affichage. Les tâches d'extraction d'information comprenaient la lecture de valeurs exactes, la comparaison de valeurs, l'identification de tendances et la lecture des valeurs maximales. Les tableaux ont conduit à des réponses plus rapides pour toutes les tâches, et l'exactitude des tableaux était également élevée ou supérieure à celle des graphiques. Les graphiques à barres et les graphiques linéaires différaient en efficacité relative pour les différentes tâches. La complexité des données a également affecté les tâches de manière différentielle, tout comme la familiarité préalable avec l'affichage. La performance pour la plupart des conditions s'est améliorée avec l'expérience. Nos résultats démontrent les avantages d'une approche à multiples facteurs pour l'étude des affichages. Les généralisations sur l'efficacité relative des affichages et les modèles computationnels de la performance des tâches avec des affichages doivent prendre en compte les divers facteurs pertinents pour servir d'aides à la conception valides.