我正在可视化实验室测试的结果。这些结果中的大多数都是数字的，因此可以使用折线图轻松传达，其中 x 轴是时间，y 轴由可能值的范围决定，例如[0, 100].

编辑：要清楚，我不是在测量频率。随着时间的推移，我正在显示个人针对一项特定测试（如胆固醇）的实验室测试结果。由于大多数人一年不会进行超过 1 或 2 次实验室测试，因此大多数人的图表将包含少于一打 (x,y) 值。

当 y 轴值是分类时，我不太确定如何可视化此信息：

• 有时可能的值本身就是范围。测试值类似于2-6，这意味着该值介于 2 和 6 之间——这就是我们需要知道的全部内容。用误差线之类的东西绘制这些值是否有意义？或者将范围的平均值（在本例中为 4）绘制为常规折线图是否更有意义？

• 其他类型涉及非数字类别。有时这些是序数。在序数情况下，类别可能类似于[none, few, moderate, many]. [0, 1, 2, 3]只为每个索引分配一个索引并使用标准折线图是否有意义？如果不是，什么更有意义？

• 最后，非数字的名义类型。这些是没有明确等级层次结构的类别，例如颜色：[yellow, orange, red]. 在这种情况下，我认为使用标准折线图可能会产生误导，因为它暗示某些颜色比其他颜色“更高”或“更好”。什么是合适的？