l'ho visto grafico dei lavori "davvero sorprendente" su Twitter di recente. Riesci a capire perché i dati non sono così sorprendenti come sembra? 
Figura 1: tweet originale
Certamente sembra sorprendente. La linea rossa (forza lavoro senza un diploma di laurea) e la linea blu (forza lavoro con un diploma di laurea) si muovevano in una fase di blocco fino alla recessione degli Stati Uniti del 2008, e quindi la linea rossa si muove bruscamente nella direzione opposta. È probabile che ci sia qualche storia rilevante qui, ma questo grafico non lo dice molto accuratamente.
Il problema è che la linea rossa e la linea blu sono su scale molto diverse . Le loro gamme assolute e le gamme relative sono diverse. L'intervallo verticale è di 26 milioni di persone per la linea blu e solo circa 12 milioni di persone per la linea rossa anche se quest'ultimo ha valori molto più alti. Qui ci sono entrambe le serie sulla stessa scala : 
Figura 2: Scala singola
Questa è un'immagine più accurata e puoi ancora vedere la divergenza dopo la recessione. Ma dopotutto i due gruppi non si stavano muovendo sulla stessa traiettoria prima della recessione. L'aumento della linea rossa è stato meno profondo e sta già iniziando a stabilizzarsi prima della recessione, e la sua flessione non è così drammatica, soprattutto in termini relativi.
Visualizzazioni alternative
Raramente è una buona idea usare due scale su un grafico, ma è piuttosto comune. Sembra che abbiamo un disco per mettere quante più informazioni possibili su un singolo grafico. È comprensibile perché il risultato si sente più efficiente e forse non notiamo la complessità aggiunta mentre costruiamo il grafico una variabile alla volta. Ma lo spettatore vede l'intero grafico in una sola volta e ha un po 'di lavoro mentale da fare per decifrare due diverse scale. L'intero punto di visualizzazione dei dati è di sfruttare la percezione non pensante che otteniamo gratuitamente dai nostri sistemi visivi.
Tuttavia, quelle linee sono abbastanza distanti, rendendo difficili i confronti, quindi non è perfetto neanche. I grafici separati sono un'alternativa naturale, ma dovremmo ancora capire come rendere comparabili le diverse scale. Quindi, invece, diamo un'occhiata ai modi per rendere le due scale più accurate percettivamente.
Innanzitutto, una nota tecnica: Il metodo per creare un grafico a doppia scala in Graph Builder in JMP è un po 'al di sotto della superficie poiché non è una tecnica raccomandata. Innanzitutto, aggiungi due variabili Y all'asse sinistro, quindi fai clic con il pulsante destro del mouse su di esse e scegli "Sposta a destra" per una delle variabili.
Un modo per evitare una doppia scala è trasformare le due variabili su una scala relativa, ma il lato negativo è che perdi le unità originali. Tuttavia, puoi ottenere quell'effetto senza perdere le unità impostando ogni scala come se fosse stata trasformata. Ad esempio, facciamo finta di trasformare ogni variabile in una percentuale del suo valore massimo. Questo equivale a far sì che le scale sinistra e destra passino entrambe da 0 al valore massimo dei dati (più un margine). 
Figura 3: bilance doppie da 0 a 100%
Ciò sembra più vero dal momento che sono sulla stessa scala in un certo senso (dallo 0 al 100%), ma la metà inferiore del grafico è vuota e si sente sprecata (sebbene serva per qualche scopo). Possiamo estendere la logica di Figura 3 e ridimensionare entrambi gli assi al 50% dal massimo al 100% del massimo. 
Figura 4: bilance doppie al 50% - 100%
Ora possiamo vedere ogni tendenza nel contesto del proprio intervallo. Tuttavia, i tassi di variazione non sono comparabili tra loro: una distanza verticale di 5 milioni sull'asse sinistro è circa uguale a 10 milioni sull'asse destro. Se volessimo confrontare i tassi di variazione o i cambiamenti verticali in generale, avremmo bisogno di assegnare a entrambe le scale lo stesso intervallo. 
Figura 5: doppia scala con intervalli uguali
Ora possiamo vedere che la perdita di rosso è in realtà inferiore al guadagno blu dopo la recessione, anche se la perdita sembrava molto più grande nell'originale (Figura 1). Si noti che in questa modalità, con intervalli uguali, possiamo ancora spostare verticalmente ogni intera scala e rendere il punto di crossover arbitrario, che è un'idea spaventosa. Lo spettatore casuale penserà che il punto di crossover sia significativo, ma non lo è.
Una storia completamente diversa Ecco un grafico finale per mostrare quanto possano essere pericolosi i grafici a doppia scala. 
Figura 6: bilance doppie per una storia personalizzata
Con solo poche modifiche di scala, possiamo raccontare una storia completamente diversa: le linee sono iniziate insieme, poi la linea rossa è esplosa prima di tornare nuovamente ai livelli della linea blu. Le scale qui sono altrettanto giustificate di quelle nella Figura 1.
Per ulteriori discussioni sulla questione generale, vedi Assi a doppio scalaggio nei grafici di Stephen Few.
Ho fatto riferimento alle linee per i loro colori in parte perché i nomi delle variabili sono prolissi ma anche per sottolineare che i concetti sono generici. Tuttavia, l'adeguatezza di ciascuna tecnica di ridimensionamento può dipendere dal significato dei dati, ad esempio se il cambiamento relativo o assoluto è più rilevante.
Ora mi piacerebbe sentirti: Dato che nessuna vista è perfetta, quale delle sei figure pensi rappresenti meglio questi dati di lavoro?
Xan Gregg ha scritto:
Difficile non essere d'accordo con te, geode. Scusa per la confusione lungo la strada. Spero che diverse alternative semi-razionalizzate evidenzieranno il fatto che ognuna di esse racconta una storia distorta.
Doppio problema con il grafico dell'asse Y. ha scritto:
[? |] scale è una cosa che rende i grafici a doppio asse difficili da usare e da leggere. Per una discussione, leggere il grafico dei lavori a doppia scala decostruito. Posso regolare la scala sull'asse Vendite e ottenere curve parallele per prezzo e entrate, e in [â |]
Xan Gregg ha scritto:
Ottimo punto, EngrStudent. Mi lamentavo quando le persone hanno pubblicato grafici senza dati, e ora sto facendo la stessa cosa! Fortunatamente, il commentatore Emil lo ha già sottolineato, e da allora ho messo la mia tabella di dati JMP e gli script di grafi incorporati nello scambio di file JMP. Vedi il collegamento nel mio commento precedente. Il veramente i dati grezzi sono a http://research.stlouisfed.org/fred2/ .
EngrStudent ha scritto:
La programmazione riproducibile è la chiave per una buona scienza. Dovresti includere dati grezzi e script pertinenti per ricreare i grafici.
geode ha scritto:
Non capisco questo Giustamente fai notare i problemi percettivi dell'utilizzo di un approccio a doppia scala, e poi procedi allegramente per creare un sacco di nuovi modi per confondere tutti. Non c'è niente di sostanzialmente diverso tra la versione originale "davvero sorprendente" e le Figure adattate 4-6. IMHO, l'unico esempio in doppia scala che dovrebbe mai raggiungere un pubblico è la doppia scala di Figura 3 0-100%.
Xan Gregg ha scritto:
Buona idea per pubblicare i dati, Emil. Perché non ci ho pensato?
Ho pubblicato il file JMP, che include alcuni script grafici, per lo scambio di file JMP come Civilian Labor Force 1991 - 2014 .
Emil Friedman ha scritto:
Potresti postare i dati in un file JMP? Sarebbe anche interessante guardare al totale dei due gruppi.
