これを見た 「本当に印象的な」求人チャート最近Twitterで。データが見た目ほど印象的ではないのはなぜでしょうか。
図1：オリジナルツイート
確かにルックス印象的です。赤線（学士号なしの労働力）と青線（学士号付きの労働力）は、2008年の米国の不況までは一歩一歩進んでいたが、その後、赤線は急激に反対方向に動いた。ここに関連性のある話がある可能性がありますが、このグラフはそれを正確には伝えていません。
問題は、赤い線と青い線が非常に異なるスケールで 。それらの絶対範囲と相対範囲は異なります。垂直方向の範囲は、青線で2600万人、赤線で約1,200万人です。こちらは両方のシリーズです同じ規模で ： 
図2：シングルスケール
それはより正確な絵です、そして、あなたはまだ不況の後の発散を見ることができます。しかし、結局のところ、2つのグループは不況の前にまったく同じ軌跡を進んでいませんでした。赤線の増加はより浅く、景気後退前にすでに横ばいになり始めており、特に相対的な観点から見て、その落ち込みはそれほど劇的ではありません。
代替の視覚化
グラフ上で2つのスケールを使用することはめったにお勧めできませんが、それでもかなり一般的です。1つのグラフにできるだけ多くの情報を載せようという意欲があるようです。結果がより効率的に感じられるので理解できますし、グラフを一度に1つの変数で構成するので複雑さが増すことに気付かないかもしれません。しかし、視聴者はグラフ全体を一度に見ることになり、2つの異なるスケールを解読するために行うべき精神的な作業が少しあります。データの視覚化のポイントは、私たちの視覚システムから無料で手に入る、思考以外の認識を利用することです。
それにもかかわらず、これらの行はかなり離れていて比較を困難にしているので、それも完璧ではありません。別々のグラフは当然の代替手段ですが、異なるスケールを比較可能にする方法を考え出す必要があります。代わりに、二重スケールをより知覚的に正確にする方法を見てみましょう。
まず、テクニカルノートグラフビルダーで二重スケールのグラフを作成する方法 JMP これは推奨される手法ではないため、水面より少し下です。まず、2つのY変数を左軸に追加してからそれらを右クリックして、変数の1つに「右へ移動」を選択します。
二重スケールを完全に回避する1つの方法は、2つの変数をある相対スケールに変換することですが、欠点は元の単位を失うことです。ただし、各スケールを変形したように設定することで、単位を失うことなくその効果を得ることができます。たとえば、各変数をその最大値のパーセンテージに変換するとしましょう。これは、左右のスケールを両方とも0から最大データ値（プラスいくらかのマージン）までの範囲にすることと同じです。
図3：0〜100％のデュアルスケール
ある意味で同じ縮尺（0〜100％）であるため、これはより正確に感じられますが、グラフの下半分は空であり、無駄に感じられます（ただし、何らかの目的にかなっています）。図3のロジックを拡張して、両方の軸を最大の50％から最大の100％まで拡大縮小できます。
図4：50％ - 100％のデュアルスケール
今、私たちはそれ自身の範囲の文脈でそれぞれの傾向を見ることができます。ただし、変化率は互いに匹敵するものではありません。左軸の垂直距離500万は、右軸の1000万とほぼ同じです。変化率または垂直方向の変化を一般的に比較したい場合は、両方のスケールを同じ範囲にする必要があります。
図5：範囲が等しいデュアルスケール
赤の損失は、景気後退後の青の利得よりも実際には小さいことがわかりますが、元の損失ははるかに大きく見えます（図1）。このモードでは、等しい範囲で、スケール全体を垂直方向に移動しても交差点を任意にすることができます。これは怖い考えです。カジュアルな視聴者は、交差点が重要であると思いますが、そうではありません。
まったく違う話これが、本当に危険なデュアルスケールグラフがどれほど危険であるかを示すための最後のグラフです。
図6：カスタムストーリーのデュアルスケール
ほんの少しのスケール変更で、私たちは全く別の話をすることができます：線は一緒に始まって、そして最後に再び青い線レベルに戻る前に赤い線が急上昇しました。ここでの縮尺は、図1と同じくらい正当化されています。
一般的な問題の詳細については、を参照してください。グラフの二重スケール軸スティーブン少数によって。
変数名が言葉遣いであることや概念が一般的であることを強調するために、部分的に色で行を参照しました。ただし、各スケーリング手法の適切性は、相対的な変更と絶対的な変更のどちらがより関連性があるかなど、データの意味によって異なります。
今、私はあなたから聞きたいのですが。 6つの数字のうちどれがこの求人データを最もよく表していると思いますか？
Xan Gregg 書きました：
あなたと同意できない、geode。途中で混乱して申し訳ありません。私は、複数の半合理化された選択肢がそれぞれが偏った話をしているという事実を強調することを願っています。
二重Y軸チャート問題書きました：
スケールは、2軸チャートを使いにくくし、また読みにくくします。議論のために、分解された二重スケールの仕事の図表を読んでください。Sales軸でスケールを調整して、価格と収益の平行曲線を得ることができます。[â]
Xan Gregg 書きました：
素晴らしい点、EngrStudent。私は人々がデータなしでグラフを公開したとき文句を言っていましたが、今私は同じことをしています！幸いなことに、コメント投稿者Emilはすでにそれを指摘しています、そして私はそれ以来私のJMPデータテーブルとその埋め込まれたグラフスクリプトをJMP File Exchangeに入れました。以前のコメントのリンクを参照してください。の本当に生データは http://research.stlouisfed.org/fred2/ 。
EngrStudent 書きました：
再現可能なプログラミングは良い科学の鍵です。生データ、およびグラフを再作成するための関連スクリプトを含める必要があります。
測地書きました：
わかりません。あなたは正しくダブルスケールアプローチを使用することの知覚的な問題を指摘して、それから皆を混乱させるために新しい方法の全体の束を作成することに熱心に進みます。オリジナルの「本当に印象的な」バージョンとあなたの改造された図4-6の間に本質的に違いはありません。私見これまでに観客に届くべきである唯一の二重スケールの例はあなたの図3二重スケール0-100％です。
Xan Gregg 書きました：
データを投稿することをお勧めします、Emil。どうしてそんなこと考えなかったの？
いくつかのグラフスクリプトを含むJMPファイルをJMP File Exchangeに次のように投稿しました。民間労働力1991年 - 2014年 。
エミル・フリードマン書きました：
あなたはJMPファイルにデータを投稿してもらえますか？2つのグループの合計を見ることも興味深いでしょう。
