に私の前の投稿 、私はこの仕事の図表の二重スケールが不正確なメッセージを送っている方法を調べた。しかし、生データから代替グラフを作り直そうとする私の努力は、メッセージ破損の別の原因を明らかにしました。
グラフのテキストをよく読むと、赤い線は、実際には次のものから得られた3つの尺度の集合体です。連邦準備制度経済データ （FRED）サイト つまり、赤学士号未満 lineは教育レベルの合計です高校未満のみ 、高校そしていくつかの大学 。グラフは学士号未満グループは学士号以上 2008年の景気後退後、グループは急成長を遂げました。
これは、4つの個々の指標すべてのグラフです（同じ縮尺で）。
図1：教育レベルによる仕事
3つの構成要素のそれぞれに独自のストーリーがあることがわかりました。高校未満 （オレンジ）は不況の前に打撃を受け、その後ゆっくりと下降するまで横ばいでした。高校 （赤）は横ばいだったが、不況後は低下した。のみいくつかの大学 （紫色）は景気後退前に何らかの上昇傾向があり、その傾向は減速したが景気後退後は上昇を続けた。
3つを集約する学士号未満サブグループのどれもそのパターンを示さなかったがグループは単一の上下グループを作成します。これらの3つのグループには共通点が1つあります。これは、集約を正当化する可能性があります。これらのグループはすべて、景気後退前の傾向に反対しています。見やすくするために、不況前のデータに基づいたフィット線（破線）を追加しました。
図2：景気後退前の傾向と比較した雇用
私のマクロ経済学の知識と私のデータはこの時点で使い尽くされているので、集約された傾向が本当にどれほど公正であるか、または重要であるかを私は本当に言うことができません。大学入学者数の増加など、人口学的要因が関係している可能性があります。に基づいて集計ある大学または大学なしより関連性があります。
図3：総合教育レベルによる雇用
いずれにせよ、グラフがメッセージを伝達することを覚えておくことは重要ですが、そのメッセージは必ずしも正確ではなく、また関連性もありません。この分解の第1部では、二重スケールがトレンドの認識に影響を与えることがわかりました。ここでは、データの集約もメッセージに影響を与えることがわかります。
グラフを作る
Graph Builderで図2はどのように作成されたのですか？それは4つの変数と2つの要素（接続線と回帰線）です。回帰直線を景気後退前のデータにのみ適用するために、最後の景気後退前に1に、そうでなければ0に設定された新しい変数を追加し、それを頻度ロールに入れました。次に、要素プロパティを使用して、接続された線要素のFrequency変数をオフにして、回帰直線にのみ影響を与えます。グラフ内ラベルには、注釈ツールを使用しました。注釈を右クリックして色やその他のプロパティを変更できます。Edward Tufteの原則の1つは、できる限りデータの近くにラベルを含めることです。ソフトウェアが自動的に行うのが簡単なことではありませんが、手動で追加するのはそれほど難しくありません。
投稿しました JMP このデータといくつかのグラフスクリプトをJMP File Exchangeに保存します。民間労働力1991年 - 2014年 。
マイケルクレイトン書きました：
ASUのクロウ博士による最近のウェブキャストは、最近の、そしてBSの学位に対する所得への影響、そして労働者の様々な「世代」の影響を含め、これらの傾向を最近そしてはるかに確認しています。非常に複雑なグラフィックですが、結論として非常に劇的です。
A.大学の投資収益率はFINISHの人には肯定的ですが、少なくとも学士号レベルを修了していない人にはそうではありません（したがって、大学の投資は良い人です）。
B.良い世代を築くために必要な大学のレベルは、ここ数十年で劇的に増加しました。
C.大学教育のタイプ（芸術、工学、科学）は、現在重要な2つのスキルである「批判的思考」と「問題解決」という点で、内容ほど重要ではありません。（だからASUはすべての分野で包括的、協調的、チーム問題解決方法に焦点を合わせ、卒業生は順調に進んでいます。）このようにしてマーケットは今や学習者に報酬を与えます。
重要なのは、クロウ博士がライブ講義と同時放送されたQ / Aでグラフィックスをディスカッション付きで効果的に使用したことです。 http://www.ustream.tv/asutv 必要に応じてグラフの例を後で電子メールで送信できます。
mclayton200@gmail.com
