原点ゼロスケールの法則に関するJohn Tukey私は最近Twitterで次の投稿を見ました。
エリック・ジョナス @stochastician 3月16日
比較グラフのy軸をゼロ以外の場所から始める理由は基本的にありません。
それは私からのものを含むいくつかの反対意見を生み出しました。偶然にも、私はJohn Tukeyの古典的な本の一部を読み直したばかりです。探索的データ分析 (1977)、そこで彼はそのガイドラインへの良い反例を示します。彼の例は、「スケマティックプロット」と呼ばれるボックスプロットのバリエーションを紹介する議論から来ています。彼は1969年に一般的な箱ひげ図を紹介しました、そして概略図は箱ひげ図の長さと外れ値表示のための特定の規則で箱ひげ図を洗練しました。 JMP それは「外れ値箱型図」と呼ばれます。
問題の例ではレイリー卿の窒素量の測定。今日の標準では非常に小さいデータセットであり、Tukeyは彼の本にそのデータをうまく記載しています。レイリー卿の出版物も調べました、 1894年の窒素ガス密度の決定で遭遇した異常についてこれには、もう少しの観察とTukeyのデータとのわずかな違いがいくつか含まれています。CSVとJMPバージョンのデータセットを添付しました。 JMPユーザーコミュニティの投稿 Tukeyのデータは別の列にあります。これが主レイリーの論文からの抜粋です。

重要なことに、測定値は窒素自体がどのように生成されたかについての詳細を記録します。下のグラフは、記録されている重量(「球体」あたりのグラム数)とその発生源および精製剤を示しています。

主な違いは窒素が空気から来ているかどうか、それはTukeyがそれを示す方法です。これが彼の文章と図の一部です。



Tukeyは要約ビュー(箱ひげ図と平均棒グラフ)を比較していますが、彼の主張は生データにも当てはまります。これらのプロットのJMP散布図バージョンです。


レイリー卿の空気からの「窒素」には、当時は未知の他の元素も含まれていたことがわかりました。アルゴン元素の発見彼はノーベル賞を受賞した。
そのため、比較グラフにはゼロスケールが賢明ですが、インテリジェントな選択をすることに代わるものはありません。Tukeyが示唆しているように、ゼロ原点プロットはノーベル賞には当てはまりません。
リックウィックリンは書いた:ゼロは私がそれを参照値です...リック・ウィックリン書きました:
ゼロは単なる参照値であり、便利なことがよくあります。比率のプロットでは、参照線として1を含めることをお勧めします。亜集団にわたるいくつかの疾患の割合のプロットのために、我々は一般的に集団のための参照線を含めることを望むかもしれません。製薬研究では、基準線は対照群の反応値かもしれません。
David Burnhamは、次のように書いています。視点を歪めるのは簡単です...デビッドバーナム書きました:
軸のスケールを変更すると、遠近感が歪むのは簡単です。しかし、一元配置分散分析に関連して仮説検定を実行するときに何をするかを検討すると、それは総平均に対して実行されるか、または回帰式で切片が平均として機能するため、どちらの場合もスケールは相対的ではありませんゼロにする。
Xan Greggは書きました:ありがとう、Paresh。私は与えられたthとして取っています... Xan Gregg 書きました:
ありがとう、Paresh。私は、棒の長さが値を強くエンコードしているので、スケール "チョッピング"は棒グラフには決してOKではないと考えています。しかし、あなたが見つけた「恐ろしい」例を考えれば、それは明らかに普遍的に知られているわけではありません。
Paresh Shahは次のように書いています。パレシュシャー書きました:
ゼロスケールに関して「知的な選択」をするべきであるというあなたの主張に同意しますが、一般に「知的でない選択」が特にビジネスグラフィックで行われるのは残念です。いくつかの恐ろしい例が私の記事の1つで取り上げられている例のように思えます http://www.visualquest.in/2015/01/inadvertent-errors.html 。ちなみに私はポストで言及されたサイトと対応していました、しかし彼らは陽気に軸を切り刻み続けます!
これに関連して、他の選択肢が使用されることを提案すること[ドットプロット]は、いつチョップするかをインテリジェントに決定できることを提案するのではなく、適切であると思われます。
エミルフリードマンは書いた:薬のアッセイをプロットするとき...エミル・フリードマン書きました:
安定性について、またはバッチ間の変動を示すために時間に対して医薬品のアッセイをプロットする場合、ゼロを含めるのは愚かです。許容限度とすべてのデータを明確に示すためにスケールを十分に広くすることは、はるかに理にかなっています。
表明された見解は私のものであり、必ずしも私の雇用主の見解を反映するものではありません。