<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我最近在 Twitter 上看到了以下帖子：
埃里克·喬納斯+ @隨機指標3月16日
基本上沒有理由在零以外的任何地方開始比較圖的 y 軸。
它產生了幾個反對的答复，包括我的一個。 巧合的是，我剛剛重讀了 John Tukey 的經典著作《探索性數據分析》（Exploratory Data Analysis，1977 年）的一部分，他在書中展示了該指南的一個很好的反例。 這一點來自討論，介紹了稱為“示意圖”的箱線圖的變體。 他在 1969 年引入了一般箱線圖，原理圖使用一組特定的晶須長度和異常值顯示規則改進了箱線圖，這一直是 JMP 中的默認設置，在 JMP 中被稱為“異常值箱線圖”。
有問題的例子使用瑞利勳爵對氮質量的測量。 按照今天的標準，這是一個非常小的數據集，Tukey 在他的書中很好地列出了這些數據。 我還檢查了瑞利勳爵的出版物， 1894年測定氮氣密度時遇到的異常其中包含更多觀察結果以及與 Tukey 數據的一些細微差別。 我附上了數據集的 CSV 和 JMP 版本，Tukey 的數據在一個單獨的列中。
重要的是，測量記錄了氮本身是如何產生的細節。 下圖顯示了記錄的重量（以克/“地球儀”為單位）與來源和淨化劑的關係。
主要區別在於氮氣是否來自空氣，這就是 Tukey 顯示的方式。 這是他的一些文字和數字。
儘管 Tukey 比較的是匯總視圖（箱形圖與平均條形圖），但他的觀點也適用於原始數據。 以下是這些圖的 JMP 散點圖版本。
事實證明，雷利勳爵從空氣中提取的“氮氣”還含有當時未知的其他元素，這些微小的差異導致了元素氬的發現，為此他獲得了諾貝爾獎。
因此，雖然零刻度對於比較圖通常是明智的，但做出明智的選擇是無可替代的。 正如 Tukey 所暗示的那樣，零起源情節並不能成為獲得諾貝爾獎的理由。
