Om de invloed van je categorische variabele (Man/Vrouw) op de continue variabele (bijvoorbeeld 25000) te visualiseren, is een boxplot of een violin plot het meest geschikt. Deze grafieken tonen de verdeling, centrale tendens en spreiding van de continue variabele per categorie. **Aanbevolen visualisatie:** - **Boxplot:** Geeft een overzicht van de mediaan, kwartielen en eventuele uitschieters per categorie. Het is overzichtelijk en geschikt voor grote datasets. - **Violin plot:** Combineert de boxplot met een kernel density plot, waardoor je een beter beeld krijgt van de verdeling en de dichtheid per categorie. **Swarm plot** (een scatter plot van individuele punten) kan ook nuttig zijn om de data op detailniveau te bekijken, maar wordt vaak minder effectief bij grote datasets omdat de punten kunnen overlappen. **Aanpassingsopties voor duidelijkheid en impact:** - **Kleurenpalet:** Gebruik contrasterende kleuren (bijvoorbeeld blauw voor Man, roze voor Vrouw) of een kwalitatief palet dat goed onderscheid maakt. - **Groeperingsstrategieën:** Zorg dat de categorieën duidelijk zichtbaar zijn, bijvoorbeeld door de plot naast elkaar te plaatsen of met behulp van facet grids. - **Labels en titels:** Voeg duidelijke labels toe aan de assen en een informatieve titel. - **Outliers benadrukken:** Als je boxplot of violin plot dat toestaat, kun je uitschieters zichtbaar maken of markeren. - **Achtergrond en grid:** Maak de achtergrond subtiel en gebruik een raster voor betere interpretatie. **Samenvatting:** Gebruik bij voorkeur een **boxplot** of **violin plot** met contrasterende kleuren, duidelijke labels en eventueel facetting om de verschillen tussen Man en Vrouw goed zichtbaar te maken.

Voor het visualiseren van de relatie tussen je categorische variabele (Man/Vrouw) en continue variabele (25000) raad ik de volgende Seaborn visualisaties aan: **Aanbevolen plots:** 1. **Boxplot** - Ideaal voor het tonen van de verdeling, mediane waarde en uitschieters 2. **Violin plot** - Toont zowel de verdeling als de dichtheid, geeft meer detail dan een boxplot 3. **Swarm plot** - Laat individuele datapunten zien zonder overlapping **Combinatie-aanbeveling:** Gebruik een **violin plot met een boxplot erin** voor de meest complete weergave: ```python sns.violinplot(x='Man_Vrouw', y='25000', data=df, inner='box') ``` **Aanpassingsopties voor duidelijkheid:** **Kleuren:** - Gebruik een duidelijk contrastkleurenpalet: ```python sns.set_palette(["#2E86AB", "#A23B72"]) # Blauw voor man, roze voor vrouw ``` - Of gebruik het standaard kleurenblind-vriendelijke palette: ```python sns.set_palette("colorblind") ``` **Extra verbeteringen:** - Voeg gemiddelden toe met `sns.pointplot()` - Gebruik `plt.xticks()` voor duidelijke categorie-labels - Pas de figuurgrootte aan: `plt.figure(figsize=(8,6))` - Voeg titel en aslabels toe voor context **Voor complete code:** ```python plt.figure(figsize=(10,6)) sns.violinplot(x='geslacht', y='inkomen', data=df, inner='box', palette="Set2") sns.pointplot(x='geslacht', y='inkomen', data=df, color='black', ci=None) plt.title("Verdeling van inkomen per geslacht") plt.show() ``` De violin plot met boxplot erin geeft je de meeste informatie in één visualisatie!