視覺化學習筆記7：誠實設計
請勿歪曲資料
你有責任確保以最真實的方式展示資料。人們的確會在視覺化圖表中撒謊，欺騙他人。最常見的方法是以各種方式歪曲條形圖。
下面是福克斯新聞在 2012 年展示的一個圖表示例（他們總是犯這種錯誤）。
如何通過條形圖撒謊。
上圖想要顯示變化的稅率。看起來像很大的變化（5 倍增長）。但是，如果再去看實際數字，就會發現僅從 35% 增長到了 39.6%，只有 13% 的增長（ (百分之 4.6 的增長點）。人們容易認為條形圖的基線是 0，但是此圖的基線為 34%，超出了我們的設想範圍。此圖的建立者可能想故意欺騙觀看者，使他們認為稅率出現了很大的變化，實際上並非如此。
如果要重新建立該圖表，準確地顯示各個值，那麼變化幾乎可以忽略。
畸變因子
這就要提到 Edward Tufte 在《Visual Display》中提出的一個概念，即畸變因子。沒錯，又是他，強烈建議你閱讀這本圖書。畸變因子會將圖表的效果大小與資料的效果大小進行對比。效果是指要對比的差異。例如，在稅率圖表中對比的是直條的高度，所以效果是右側直條比左側直條高多少。
要計算畸變因子，需要將圖表的效果大小與資料的效果大小相除。我將使用下圖（也是很好的圖表垃圾反面示例）作為示例進行講解。
來自 Tufte 的《Visual Display of Quantitative Information》（《洛杉磯時報》，1979 年 8 月 5 日）中的示例）
實際上不好確定醫生圖片的哪個方面表示資料。高度？面積？實際上，醫生高度與百分比成比例，但是我們實際上將視覺面積看做資料編碼。因為我們對比的是醫生圖片的面積，我將使用這一面積來計算圖形效果。在最大的醫生圖片周圍畫個長方形，高 437 畫素，寬 181 畫素，所以面積約為 79000 平方畫素。中間的醫生圖片面積約為 30500 平方畫素，小的醫生圖片的面積約為 16500 平方畫素。
我們算算 1964 和 1990 之間的對比畸變因子。視覺效果是 1964 年的醫生大了多少。即 (79000 - 16500)/16500 = 3.79，所以醫生大小之間的差別是小醫生圖片大小的 379%。實際資料的效果是 (27-12)/12 = 1.25，或者資料差別是比 1990 年資料點大 125%。除以這些值，畸變因子是 3.79/1.25 = 3.03。
練習題
上面的福克斯新聞條形圖的畸變因子是多少？以下是一些實用資料：小的直條高 27 畫素，大的直條高 146 畫素。
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4.57
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33.54
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0.030
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1
折線圖和不規則的區間
條形圖並非是唯一可以被歪曲的常見圖表。經常你將看到折線圖以不規則區間連線線條。例如，下圖跳過了 1999 年和 2002 年，但是圖形元素按照正常區間放置，歪曲了資料。
具有不規則區間的折線圖（Mike Alexander， Excel 2007 Dashboard and Reports for Dummies）
折線圖顯示了資料點之間的變化速率。如果區間像上圖一樣不規則，變化就過於強調了。
1998 年和 2000 年之間的變化似乎很大，但是如果在二者之間填上 1999 年的資料，並適當增加空間，增加幅度就可能和其他年份一樣了。2001 年和 2003 年之間的變化比其他區間的要小，但是實際上是兩年間隔，而不是一年，隨著時間推移的變化幅度比實際的看起來要大。
這篇文章（作者：Stephen Few）很好地解釋瞭如何使用具有不規則區間的折線圖。