我认为这里的基本原则是你可以而且应该展示所有的个人价值观。即使细节不明显有趣或有用，也没有理由不展示它，或者强迫读者解码（比如说）一个直方图，其中条形可能只代表一个或两个值。

我在这里提供一个小型复合材料。左上角是一个点或带状图（至少有二十个其他名称被用于相同的想法），水平呈现，右上是垂直呈现的相同想法。相同值的实例通过堆叠匹配。

底部是 Parzen 意义上的分位数箱图，其中默认的水平尺度是累积概率（用常用术语绘制位置），并且可以绘制传统的中位数和四分位数箱，使得（原则上）一半值在盒子里面，就像一直宣传的那样，一半的值在外面。这里额外的水平线代表平均值。有些人在箱线图中添加手段作为额外的点或标记符号；我发现这可能与显示数据本身发生冲突，我更喜欢多一行。如果中值线和均值线似乎重合，您需要考虑该怎么做。几乎总是平均值和中位数明显不同。

可以说，在图表上明确测量单位是标准的，但我看不出它们是什么。

（我在这里特意提出了一个额外的观点，即图表可以非常小但仍然可以提供信息。在实践中，我不会让它们变得这么小。）

编辑：

在 Parzen 的意义上，广泛添加到分位数箱形图的交叉引用（下面第二个中的进一步参考；存在“分位数箱形图”的其他用途）

如何测量具有多个零的非参数数据之间的差异？

如何使用箱线图找到值更可能来自不同条件的点？

如何可视化独立的两个样本 t 检验？

如何使用 Mann-Whitney U 检验得到哪个实验做得更好？

Shera, DM 1991。分位数图的一些用途，以增强数据表示。 计算科学与统计23：50-53。

Militký, J. 和 M. Meloun。1993. 用于单变量探索性数据分析的一些图形辅助工具。 分析化学学报277：215-221。

Meloun, M. 和 J. Militký。1994. 分析化学计量学中的计算机辅助数据处理。一、单变量数据的探索性分析。 化学论文48：151-157。

编辑2：

这些主题的主要目的不仅仅是回答直接问题，而是触及其他人可能感兴趣的非常相似的问题。

此处其他答案中的其他一些图形设计显示了标识符，在没有其他细节的情况下，不可知地标记为 1 ... 14。假设这些和其他标识符在解释中使用，显示它们的简单设计是（克利夫兰）点图。以下是几种可能性中的两种，其中标识符顺序按字面意思（左）和值排序（右）。如果需要，有足够的空间放置更长的标签。

与条形图相比，这种设计的一个优势是响应或结果轴可能从一个不为零的值开始，如果这似乎是一个更好的选择的话。

旋转图表以使响应轴垂直也很容易想象。

@Nick Cox 已经给出了一些很好的例子，另外两个我经常使用的选项是带有点重叠或轻微抖动的箱线图，

带 R 代码

times<-c(5.2,3.9,5.6,4.2,3.8,4.1,6.0,5.6,4.4,4.5,4.9,4.5,4.9,4.2)
boxplot(times)
points(rep(1,length(times)),times,cex = 3, pch = 'x')

boxplot(times)
points(jitter(rep(1,length(times)),amount = 0.1),times,cex = 3, pch = 'x')

编辑：如果你愿意，你也可以使用小提琴情节

ggplot(data.frame(times), aes(x = rep(0,length(times)), y = times)) + geom_violin() + geom_jitter()

你的问题让我想起了这篇博文中描述的技术。它关于离散事件的可视化。

核心技巧是绘制the time before an eventx the time after an event。

这可能是偶然的，但顶部中间区域不包含数据。所以有一些可见的结构。

快速而肮脏的R代码。

data <- c(5.2,3.9,5.6,4.2,3.8,4.1,6.0,5.6,4.4,4.5,4.9,4.5,4.9,4.2)
x=data[1:12]
y=data[2:13]
plot(x,y, col="white", xlab="Time before an event", ylab="Time after an event"  )
for (i in 1:12) {
    text(x[i],y[i], i)
}

另一个想法，因为你正在使用时间。

赛道图 - 带有极坐标的条形图 - 产生与秒表相同的效果：

理想情况下，观察标签将叠加在条上或至少在另一端。现在，在进行任何比较时，观众有额外的压力来跟踪哪个观察是哪个（上/下）。