在制作 HOP 时，您可能想知道在不同结果之间进行硬切换是否更好（如在幻灯片投影仪中）或者从一个结果到下一个结果的平滑动画（例如，为了一个结果慢慢变形趋势线直到它看起来喜欢另一个结果的趋势线）。虽然这在某种程度上是一个持续研究的开放性问题，但一些证据表明，平滑过渡使得更难判断所代表的概率（Kale 等 [2018](#ref-Kale_et_al_2018) ）。如果您考虑在结果之间制作动画，您可能希望至少快速制作这些动画，或者选择一种动画样式，其中结果淡入淡出而不是从一个变为另一个。
在制作 HOP 时，您可能想知道在不同结果之间进行硬切换（如在幻灯片投影仪中），或者从一个结果平滑过渡到下一个结果（例如，将一个结果的趋势线慢慢变形直到它看起来像另一个结果的趋势线）是否更好。虽然这在某种程度上是一个需要继续研究的开放性问题，但一些证据表明，平滑过渡使得更难判断所代表的概率（Kale 等 [2018](#ref-Kale_et_al_2018) ）。如果您考虑在结果之间制作动画，您可能希望至少使这些动画很快，或者选择一种动画样式，其中结果淡入淡出而不是从一个变为另一个。
在制作 HOP 时，我们需要注意一个关键方面：我们需要确保我们所展示的结果能够代表可能结果的真实分布。否则，我们的 HOP 可能会产生误导。例如，回到巧克力评级的情况下，如果我随机选择十对结果巧克力棒，其中美国条形在七种情况下被评为高于加拿大条形，那么 HOP 会错误地产生美国条形的印象往往比加拿大条形评级更高。我们可以通过选择大量结果来预防这个问题，因此不太可能采样偏差，或者通过某种形式验证所显示的结果是否合适。在制作图 16.19 /图 16.20 时，我确认加拿大条形获胜的次数接近 53％的真实百分比。
在制作 HOP 时，我们需要注意一个关键方面：我们需要确保我们所展示的结果能够代表可能结果的真实分布。否则，我们的 HOP 可能会产生误导。例如，回到巧克力评级的情况下，如果我随机选择十对结果巧克力棒，其中美国巧克力棒在七种情况下被评为高于加拿大巧克力棒，那么 HOP 会产生错误印象：美国巧克力棒的往往比加拿大巧克力棒评级更高。我们可以通过选择大量结果来防止这个问题，或者通过某种形式验证所展示的结果是否合适，因此采样偏差是不太可能的。在制作图 16.19/16.20 时，我确认加拿大巧克力棒的获胜次数接近 53% 的真实百分比。
Kay, M., T. Kola, J. Hullman, and S. Munson. 2016. “When (Ish) Is My Bus? User-centered Visualizations of Uncertainty in Everyday, Mobile Predictive Systems.” CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 5092–5103. doi:10.1145/2858036.2858558.
Hullman, J., P. Resnick, and E. Adar. 2015. “Hypothetical Outcome Plots Outperform Error Bars and Violin Plots for Inferences About Reliability of Variable Ordering.” PLOS ONE 10: e0142444. doi:10.1371/journal.pone.0142444.
Kale, A., F. Nguyen, M. Kay, and J. Hullman. 2018. “Hypothetical Outcome Plots Help Untrained Observers Judge Trends in Ambiguous Data.” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. doi:10.1109/TVCG.2018.2864909.
