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Le choix entre un diagramme à barres et un histogramme se résume à une seule chose : ce qui est représenté sur l’axe horizontal. Ce guide explique la règle, puis montre les problèmes liés à son non-respect, à l’aide de données réelles : 272 éruptions du geyser Old Faithful, représentées d’abord sous forme de diagramme à barres, puis sous forme d’histogramme. Le diagramme à barres indique qu’une éruption typique dure environ 3.5 minutes. L’histogramme montre que très peu d’éruptions ont cette durée.
Sur cette page : La différence · Exemple pratique · Largeur des bacs · Affichage des journaux · Erreur fréquente · Lequel utiliser · Créer les deux · FAQ
Diagramme à barres vs histogramme : la différence en un tableau
Les deux graphiques utilisent des barres, ce qui peut prêter à confusion. La différence réside dans le type de variable sur l'axe horizontal. Un graphique à barres comporte des catégories : groupes de traitement, hôpitaux, diagnostics. Chaque barre représente une variable indépendante, ce qui explique l'espacement entre elles et l'impossibilité de les agencer. Un histogramme , quant à lui, présente une mesure continue, comme l'âge, un résultat de laboratoire ou une durée. Cette mesure est divisée en classes consécutives et chaque barre représente le nombre d'observations dans une classe ; les barres se touchent donc et leur ordre est fixe.
| Fonctionnalité | Diagramme à barres | Histogramme |
|---|---|---|
| Ce que montre l'axe horizontal | Catégories distinctes (groupes, diagnostics, pays) | Une mesure continue découpée en intervalles consécutifs |
| Ce que la hauteur de la barre indique | Un décompte, un pourcentage ou un résumé tel qu'une moyenne | Le nombre (ou la part) d'observations dans cet intervalle |
| Espaces entre les barres | Oui, pour marquer des catégories distinctes | Non, les barres se touchent car l'échelle est continue. |
| Pouvez-vous recommander les barres ? | Oui, par exemple du plus grand au plus petit | Non, la droite numérique fixe l'ordre |
| Un choix que vous devez faire | Quelles catégories afficher | Où commencent les conteneurs et quelle est leur largeur |
| Réponse à une question typique | Quel groupe est le plus grand ? | Quelle est la forme de la distribution : un pic, deux pics, asymétrique, avec des intervalles ? |
Notre conseil pratique : en cas de doute, demandez-vous si l’on peut intervertir deux barres sans en changer le sens. Si oui, il s’agit d’un diagramme à barres. Si l’interversion perturbe l’axe numérique, il s’agit d’un histogramme.
Exemple concret : 272 éruptions de geysers, représentées de deux manières
R fournit un jeu de données appelé faithful Nous avons utilisé 272 observations du geyser Old Faithful à Yellowstone, initialement analysées par Azzalini et Bowman [5]. Nous avons mesuré la durée des éruptions en minutes. La moyenne est de 3.49 minutes, l'écart type de 1.14, la médiane de 4.0 et l'étendue de 1.6 à 5.1 minutes. Nous avons recalculé ces valeurs à la fois en R et en Python à partir du même fichier et les résultats concordent.
La figure 1 présente deux fois les mêmes 272 nombres. Le panneau A est un diagramme à barres, tel qu'on le trouve souvent dans les journaux : une barre à la moyenne avec une barre d'erreur correspondant à un écart type. Le panneau B est un histogramme.
faithful ensemble de données, 272 éruptions [5] ; graphique par Editverse.Le graphique A indique que « les éruptions durent environ 3.5 minutes, à une minute près ». Le graphique B montre que cette durée est erronée pour décrire une éruption isolée. On distingue deux groupes : les éruptions courtes, d'environ 2 minutes, et les longues, d'environ 4.5 minutes. Sur les 272 éruptions, 97 (36 %) durent moins de 3 minutes et 175 (64 %) durent 3 minutes ou plus. Seules 14 éruptions (5 %) ont une durée comprise entre 2.5 et 3.5 minutes, et seulement 17 (6 %) se situent à moins d'un quart de minute de la moyenne. La moyenne du graphique, ainsi que la marge d'erreur, correspondent à une durée rarement observée pour ce geyser.
C’est la raison principale pour laquelle il vaut mieux utiliser un histogramme pour les données continues : une barre récapitulative peut provenir de distributions très différentes, et seul un histogramme (ou un diagramme à points) permet de savoir laquelle.
Comment la largeur des classes influence l'interprétation d'un histogramme
Un histogramme possède une caractéristique que le diagramme à barres n'a pas : la largeur des classes. La figure 2 présente les mêmes données avec quatre largeurs différentes.
faithful jeu de données [5] ; graphique par Editverse.| Largeur de la boîte | Bins tirés | D'où ça vient | Ce que vous concluriez |
|---|---|---|---|
| 1.00 min | 4 | Un nombre rond | Deux gros blocs et un petit ; le creux est présent, mais la forme est grossière. |
| 0.71 min | 6 | Règle Freedman-Diaconis [4] | Les deux groupes sont visibles, séparés par deux intervalles de faible amplitude. |
| 0.35 min | 11 (la règle prévoit 10 classes) | Règle de Sturges [2] | Deux groupes distincts et un espace presque vide entre eux |
| 0.05 min | 73 | Arbitraire | Des formes irrégulières ; les intervalles individuels ressemblent à des pics, ce qui est principalement du bruit. |
Trois règles publiées constituent un point de départ. Sturges (1926) utilise k = ceil(log₂ n) + 1 classes, soit 10 pour n = 272 [2]. Scott (1979) propose une largeur de 3.49 x SD x n^(-1/3), soit 0.61 minute dans notre cas [3]. Freedman et Diaconis (1981) utilisent 2 x IQR x n^(-1/3), soit 0.71 minute dans notre cas, et cette valeur est moins sensible aux valeurs aberrantes [4]. Il s'agit de règles empiriques, et non de lois absolues. Nous vous conseillons d'essayer deux ou trois largeurs, de vérifier que les résultats restent les mêmes, et d'indiquer la largeur des classes ou la règle utilisée dans la légende de la figure.
Un détail qui prête souvent à confusion : l’ouverture des cases (à gauche ou à droite) détermine où est comptabilisée une valeur située exactement sur un bord. hist et la closed = "right" Dans le paramétrage utilisé, la valeur de comptage était de 4.0 dans l'intervalle (3.75 ; 4.0). Les paramètres par défaut des logiciels diffèrent ; veuillez donc indiquer celui que vous avez utilisé lorsque les valeurs de comptage sont importantes.
Ce que les chiffres publiés montrent réellement
L'utilisation d'un diagramme à barres pour représenter une moyenne est courante. Weissgerber et ses collègues ont analysé des articles de recherche publiés dans les principales revues de physiologie (n = 703) et ont constaté que 85.6 % d'entre eux comportaient au moins un diagramme à barres. La plupart de ces diagrammes représentaient la moyenne ± l'erreur standard (77.6 %) plutôt que l'écart type (15.3 %). Les figures illustrant la distribution étaient rarement utilisées : 13.4 % des articles présentaient au moins un nuage de points univarié, 5.3 % un diagramme en boîte et 8.0 % un histogramme [1].
Dans le résumé, les auteurs soulignent que différentes distributions de données peuvent aboutir à un même graphique à barres ou linéaire, et que l'analyse complète des données peut conduire à des conclusions différentes de celles des statistiques descriptives [1]. C'est précisément ce que montre la figure 1 avec un seul jeu de données. Cette étude date de 2015 et décrit donc les pratiques de cette époque, mais elle demeure l'analyse la plus claire du problème.
Erreur fréquente : un diagramme à barres représentant la moyenne d’une variable continue
Il convient de vérifier trois éléments connexes dans vos propres chiffres :
- Barres qui se touchent pour les catégories, ou espaces pour les compartiments. L'espacement est un signal : il indique « il s'agit de groupes distincts ». Utilisez-le correctement.
- Barres d'erreur qui n'indiquent pas leur signification. L’erreur standard diminue à mesure que la taille de l’échantillon augmente et ne décrit pas la dispersion. Indiquez l’écart type (SD) ou l’erreur standard (SE) dans la légende et privilégiez l’affichage des points [1].
- La largeur des bacs est choisie par défaut par le logiciel et n'a jamais été vérifiée. Comme le montre la figure 2, les mêmes données peuvent paraître pixélisées ou irrégulières selon un paramètre.
Quel graphique devez-vous utiliser ?
- Comparer des groupes en fonction d'un nombre ou d'une part (cas par hôpital, proportion pour chaque résultat) : graphique à barres, axe des y commençant à zéro.
- En observant la forme d'une mesure continue (âge, biomarqueur, durée) : histogramme, avec indication de la largeur des classes.
- Comparer une variable continue entre quelques groupes : afficher les points individuels, ou des diagrammes en boîte, ou un histogramme par groupe sur un axe partagé ; une barre de la moyenne est le dernier choix [1].
- Deux variables continues : un nuage de points plutôt qu'un diagramme à barres.
Pour en savoir plus sur le choix, consultez nos guides sur le choix du type de graphique approprié et sur la façon dont le choix du graphique modifie l'interprétation des données , et pour le test qui accompagne votre graphique, choisissez le bon test statistique.
Comment créer les deux graphiques en R
Le code ci-dessous reproduit la figure 1 en quelques lignes. Il utilise le jeu de données intégré ; vous pouvez donc l’exécuter tel quel.
library(ggplot2)x <- faithful$eruptions # 272 éruptions d'Old Faithful, minutes# 1. Diagramme à barres de la moyenne (masque la forme)mean(x); sd(x) # 3.49, 1.14# 2. Histogramme (affiche la forme) ; les classes sont (a, b), right-closedggplot(faithful, aes(eruptions)) + geom_histogram(breaks = seq(1.5, 5.5, by = 0.25), closed = "right", fill = "#0F1B3D", colour = "white") + geom_vline(xintercept = mean(x), linetype = "dashed", colour = "#c62828")# 3. Règles de largeur de classe de R de base : nombre de classes suggérées par chaque règlenclass.Sturges(x); nclass.scott(x); nclass.FD(x)
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FAQ sur les graphiques à barres et les histogrammes
Quelle est la différence entre un graphique à barres et un histogramme ?
Un diagramme à barres compare des catégories distinctes ; ses barres sont donc espacées et peuvent être réorganisées. Un histogramme illustre la distribution d’une mesure continue : les valeurs sont réparties en intervalles consécutifs, les barres se touchent et l’ordre est déterminé par l’axe des abscisses.
Quand dois-je utiliser un graphique à barres plutôt qu'un histogramme ?
Utilisez un diagramme à barres lorsque l'axe horizontal représente des catégories, telles que des groupes de traitement, des hôpitaux ou des diagnostics, et que la hauteur des barres correspond à un nombre, un pourcentage ou une valeur de synthèse. Utilisez un histogramme lorsque l'axe horizontal représente une grandeur mesurée, comme l'âge, la pression artérielle ou la durée d'une éruption cutanée.
Pourquoi les barres d'un histogramme se touchent-elles ?
Les intervalles des barres sont continus et consécutifs, sans discontinuité entre la fin d'un intervalle et le début du suivant. Un espace entre les barres indiquerait une rupture dans l'échelle. Dans un graphique à barres, un espace marque la séparation entre des catégories indépendantes.
Un diagramme à barres est-il un bon moyen de représenter des données continues ?
Souvent non. Dans une analyse de 703 articles publiés dans les principales revues de physiologie, 85.6 % comportaient au moins un graphique à barres, et les auteurs soulignent que des distributions de données très différentes peuvent aboutir à un même graphique [1]. Notre exemple du geyser Old Faithful, ci-dessous, montre une durée moyenne de 3.49 minutes, alors que très peu d'éruptions durent aussi longtemps.
Combien de classes un histogramme doit-il comporter ?
Il n'existe pas de valeur unique correcte. La règle de Sturges utilise k = ceil(log₂ n) + 1 classes, celle de Scott une largeur de 3.49 x SD x n^(-1/3), et celle de Freedman et Diaconis une largeur de 2 x IQR x n^(-1/3) [2,3,4]. Pour les 272 éruptions, ces règles donnent respectivement 10 classes (largeur de 0.35 min), une largeur de 0.61 min et une largeur de 0.71 min. Essayez plusieurs paramètres et indiquez celui que vous avez utilisé.
Un histogramme peut-il masquer une caractéristique de mes données ?
Oui. Un nombre insuffisant de segments (bins) gomme la structure réelle, tandis qu'un nombre excessif amplifie le bruit. Avec quatre segments d'une minute, les deux groupes d'éruptions d'Old Faithful se confondent en une forme anguleuse ; avec 73 segments de 0.05 minute, le motif devient irrégulier.
L'axe des ordonnées d'un graphique à barres doit-il commencer à zéro ?
Oui. Dans un graphique à barres, la longueur de la barre représente la valeur ; couper la barre en bas accentue donc les différences. Cette règle s'applique aux barres ; l'axe des ordonnées d'un histogramme représente le nombre d'observations et doit également commencer à zéro, car la hauteur de la barre constitue là encore l'information.
Que dois-je présenter à la place d'un graphique à barres représentant les moyennes dans une petite étude ?
Représentez les données individuelles, par exemple par un nuage de points univarié, ou par un diagramme en boîte ou un histogramme lorsque l'échantillon est suffisamment grand. Weissgerber et ses collègues ont constaté que ces représentations étaient rares dans les articles de physiologie : 13.4 % comportaient un nuage de points, 5.3 % un diagramme en boîte et 8.0 % un histogramme [1].
Conclusion
Utilisez un diagramme à barres lorsque l'axe horizontal représente des catégories et un histogramme lorsqu'il s'agit d'une droite numérique. Pour les données continues, une barre représentant la moyenne peut masquer une structure qu'un histogramme révèle : dans notre échantillon de 272 éruptions, la moyenne correspond à une durée d'activité rarement observée pour le geyser. Indiquez la largeur de vos classes, précisez si vos barres d'erreur représentent l'écart-type ou l'erreur standard, et, si l'échantillon est petit, affichez chaque point [1, 2, 3, 4]. Pour obtenir de l'aide concernant la mise en forme de vos données, consultez notre service de visualisation de données.
Références
- Weissgerber TL, Milic NM, Winham SJ, Garovic VD (2015). Au-delà des graphiques à barres et des graphiques linéaires : l’heure est venue d’un nouveau paradigme de présentation des données. PLoS Biol 13(4):e1002128. 10.1371 / journal.pbio.1002128
- Sturges HA (1926). Le choix d'un intervalle de classe. J Am Stat Assoc 21(153):65-66. 10.1080/01621459.1926.10502161
- Scott DW (1979). Sur les histogrammes optimaux et basés sur les données. Biometrika 66(3):605-610. 10.1093/biomet/66.3.605
- Freedman D, Diaconis P (1981). Sur l'histogramme comme estimateur de densité : théorie L2. Z Wahrscheinlichkeitstheorie voir Gebiete 57(4):453-476. 10.1007 / BF01025868
- Azzalini A, Bowman AW (1990). Un aperçu de quelques données sur le geyser Old Faithful. Appl Stat 39(3):357-365. 10.2307/2347385
faithful Les données, les chiffres et les déclarations cités ont été vérifiés par rapport aux documents sources le 28 octobre 2026.