在我以前的帖子 ，我檢查了這個工作圖表上的雙刻度如何發送不准確的消息。但是，我從原始數據中重建備用圖表的努力揭示了另一個消息損壞的來源。
仔細閱讀圖形文本，你會看到紅線實際上是從三個測量中獲得的三個測量值的集合美聯儲經濟數據 （FRED）網站。那就是紅色小於學士學位線是教育水平的總和只有高中以下 ，中學和一些學院 。圖表顯示了小於學士學位小組在上升學士或更高在2008年經濟衰退之後，該集團又出現了急轉彎。
這是所有四個單獨測量的圖表（以相同的比例！）。
圖1：按教育程度劃分的工作
事實證明，三個組件中的每一個都有自己的故事。不到高中 （橙色）持平，直到經濟衰退前受到打擊並隨後緩慢下降。中學經濟衰退後，（紅色）持平，然後下跌。只要一些學院 （紫色）在經濟衰退之前有任何上升趨勢，這種趨勢在經濟衰退之後放緩但繼續向上。
匯總這三個小於學士學位雖然沒有子組顯示該模式，但組創建了一個單獨的上下組。這三個群體確實有一個共同點，這可能證明聚合是合理的：他們都在與經濟衰退前的趨勢相抗衡。為了更容易看到，我添加了基於經濟衰退前數據的擬合線（虛線）。
圖2：就業與經濟衰退前的趨勢相比
我的宏觀經濟學知識和我的數據在這一點上已經筋疲力盡，所以我無法真正說出匯總趨勢的真實性或重要性。可能涉及人口因素，例如上大學的人數不斷增加。可能基於聚合一些大學要么沒有大學更相關。
圖3：聚合教育水平的工作
在任何情況下，重要的是要記住圖表傳達消息，但該消息不一定準確或相關。在這個解構的第一部分中，我們看到雙重尺度影響了我們對趨勢的看法。在這裡，我們看到數據的聚合也會影響消息。
製作圖表
如何在Graph Builder中創建圖2？它是四個變量和兩個元素（連接線和回歸線）。為了使回歸線僅適用於經濟衰退前的數據，我添加了一個在上次衰退之前設置為1的新變量，否則為0，我將其置於頻率角色中。然後我使用元素屬性關閉連接的線元素的Frequency變量，這樣它只影響回歸線。對於圖中標籤，我使用了註釋工具。您可以右鍵單擊註釋以更改顏色和其他屬性。Edward Tufte的原則之一是盡可能將標籤包含在數據附近。這不是軟件自動執行的簡單方法，但手動添加並不困難。
我發布了一個 JMP 將此數據和一些圖形腳本作為文件傳送到JMP文件交換機 1991 - 2014年平民勞動力 。
邁克爾克萊頓中寫道：
亞利桑那州立大學Crowe博士最近的網絡直播最近確認了這些趨勢，包括高級學位與BS學位對收入的影響，以及各種“幾代”工人。非常複雜的圖形，但結論非常引人注目。
答：大學投資的回報對於那些完成投資的人來說是積極的，對於那些沒有完成至少學士學位的人來說則不是這樣（因此大學投資是好的）。
B.近幾十年來，大學生活所需的大學水平急劇上升，這與老一代人過上好日子所需要的不同。
C.大學教育的類型（藝術，英語，科學）與兩個現在重要的技能，即批判性思維和解決問題的內容無關。（因此ASU專注於所有學科的包容性，合作性，團隊問題解決方法，其畢業生表現良好。）因此，市場現在獎勵學習者，而不僅僅是那些多年前Eric Hoffer所述的學習者。
關鍵是Crowe博士在現場講座中有效地討論了圖形，並且同時進行了Q / A. http://www.ustream.tv/asutv 如果需要，我可以稍後通過電子郵件發送圖表示例
mclayton200@gmail.com
