誤解を与える統計グラフ
対数スケールはデータを表現するのに非常に有効な手段であるが、対数目盛の概念を良く知らない読み手に対して、はっきりとラベル付けされていない状態で使うと、誤解を与えるおそれがある。対数目盛は、対数の底として選んだ数字のいくつによる累乗がデータの値になるのかをプロットする。底としてはe (2.71828...) や10が用いられる。例えばデータの値が10の場合は、対数目盛上は1となり、100000 (10^6)の場合は6となる。VEI (Log scales have common usage in some fields, including the VEI (火山爆発指数) や地震のリヒタースケール、天文学における星の大きさ、酸性・アルカリ性の溶液のpHなどいくつかの分野において、対数目盛は一般的に使われているが、データを目で見て即座に明らかでなくしてしまう効果もある。
統計において、誤解を与える統計グラフ(ごかいをあたえるとうけいグラフ)もしくは歪められたグラフとは、データの事実を曲げて伝えかねないグラフである。これは統計の誤用(英語版)であり、その結果として誤った結論が導かれる可能性がある。
過度に複雑であったり、拙劣に構築されたグラフは誤解を招くおそれがある。たとえデータの特徴を正確に表示するように構築された時でさえも、グラフは異なる解釈で受け取られうる。
誤解を与えるおそれのあるグラフは、データの適切な解釈を意図的に妨げようとしている場合や、グラフ作成ソフトに慣れていない、データを間違って解釈している、データが正確に伝わっていないなどの偶然的なものによる場合がある。このようなグラフはしばしば虚偽広告に用いられる。ダレル・ハフは誤解を与えるグラフについて最初に論じた著者の一人であり、1954年に出版された『統計でウソをつく法(英語版)』の発行者である。
データの可視化(英語版)の分野では、誤解を与えるグラフの作成を防いで情報を提示するためのやり方が述べられている。
graph discrepancy index = 100 ( a b − 1 ) , {\displaystyle {\text{graph discrepancy index}}=100\left({\frac {a}{b}}-1\right),}
a = percentage change depicted in graph , {\displaystyle a={\text{percentage change depicted in graph}},}
b = percentage change in data . {\displaystyle b={\text{percentage change in data}}.}
グラフ不一致指数 (graph discrepancy index、GDI)はグラフ歪み指数 (graph distortion index)とも呼ばれ、最初1998年にパウル・ヨハン・シュタインバルトにより提案された。GDIはマイナス100%から正の無限大の範囲で計算され、0%は、そのグラフは適切に構成されたことを示し、±5%の範囲より外のものは歪んでいるとみなされる。グラフの歪みの尺度としてGDIを用いる研究は、GDIが一貫性がなく不連続であることを発見し、比較のための測定としてのGDIを用いることを難しくした。