Tie, kas domisi statistika ir duomenų pateikimu yra girdėję įvairių pastebėjimų, kaip manipuliuojama skaičiais. Vienas iš chrestomatinių pavyzdžių – diagramų, grafikų vaizdavimas, kai atskaitos taškas ne nulis.
Knygos apie statistiką „How to lie with statistics“ (pirmą kartą publikuota dar 1954 m.) autorius Darrellas Huffas perspėja atsargiai elgtis su diagramomis ir grafikais, kurių ašis prasideda ne nuo nulio.
Labai svarbu ir skalės atvaizdavimas. Priklausomai nuo to, ar diagrama (jos skalė) yra suspausta ar ištempta, kinta ir vizualinis duomenų suvokimas. Iš tų pačių duomenų gali atrodyti, kad pokyčiai labai dideli arba labai maži. Ir štai realūs pavyzdžiai.
Pvz., Skambi antraštė: Bedarbių skaičius kaimuose per paskutinius metus auga kaip ant mielių
Pokytis atrodo dramatiškas ir staigus. Dar dramatiškiau atrodytų suspausta diagrama:
Šią informaciją pavaizdavus diagramoje, kurios Y ašies atskaitos taškas nėra nulis, matyti, kad bedarbių skaičius išaugo, bet iliustracijoje vaizduojama informacija nėra tokia jau dramatiška. T. y. padidėjimas matomas, bet jis siekia 26 proc., palyginti su 2019 m., o prieš tai pavaizduotoje diagramoje, kur X ašis „suspausta“, padidėjimas atrodo dvigubai didesnis.
Tai gerai žinomi triukai, kaip nemeluojant sutirštinti, dramatizuoti situaciją, pakreipti tendenciją žinios pranešėjui reikiama linkme: „Kaip sparčiai išaugo partijos reitingai“, „Kaip po sveikatos srities reformų, drastiškai išaugo sergančiųjų skaičius“ ir pan.
Šią duomenų pateikimo abėcėlę išmokę asmenys grafikus, kurių atskaitos taškas ne nulis, iš karto „nurašo“, kaip klaidinančius. Ekspertų manymu, toks vaizdavimas klaidina diagramos „skaitytojus“, nes sunku suvokti, kokio masto pokytis, kiek jis reikšmingas vertinant duomenų visumą. Pateikimas nuo nulio perduoda dvi žinias: pirma – pokyčio tendenciją, antra – informaciją, kiek tas pokytis reikšmingas vertinant visų duomenų kontekste (t. y., nuo visos aibės).
Tačiau… tai nėra taisyklė, kartais grafikus galima vaizduoti ir ne nuo nulio. Taip vaizduoti korektiška tada, kai dėl didelių skaičių nematyti tendencijų. Jei tendencijų nematyti, kokia prasmė publikuoti tokį grafiką? Vis dėlto kartais maži pokyčiai būna reikšmingi.
Pavyzdžiui, pažiūrėkite į šį grafiką:
Gyventojų skaičiaus pokytis šioje diagramoje beveik nepastebimas. Tačiau gyventojų skaičius Lietuvoje nuo 1996 metų sumažėjo 23 proc., daugiau nei penktadaliu! Arba Lietuva prarado 820 tūkst. gyventojų. Palyginkime – Vilniuje dabar gyvena 559 tūkst. gyventojų.
Pateikus šiuos duomenis diagramoje, kurios atskaitos taškas ne nulis, pokytis aiškesnis:
Labai gerą pavyzdį pateikė Jeff Sauro su mūsų planetos vidutine metine temperatūra.
Pokytis labai nedidelis – 6 proc. Ir šiame grafike jo net nematyti.
O štai antrame grafike, kurio atskaitos taškas nulis, labai aiškiai matyti, kokią žinią norima perteikti: temperatūra pradėjo labai sparčiai (globalia prasme) kilti nuo 1980-ųjų.
Taigi, atsargiai ir kritiškai žvelkite į diagramas, kurių atskaitos taškas nėra nulis. Žinoma, jei pamatėte diagramą, kurios atskaitos taškas kitas, tikrai ne kaskart tai reikš, jog ja bandoma nuslėpti tikrąją situaciją. Kartais ji išryškina svarbius, nors iš pirmo žvilgsnio ir mažus, pokyčius.
Nesikliaukite gandais – remkitės statistika. Išlikite kritiški ir mokykitės suprasti statistiką.
PAPILDYMAS
Ačiū, mūsų skaitytojams, kurie dar atkreipė dėmesį į pačių grafikų tipą. Stulpelinis grafikas nėra tinkamas vaizduoti ne nuo nulio net norint išryškinti didelius pokyčius. Nes pats stulpelis lyg rodo duomenų visumą ir pokyčio mastą. Norint pabrėžti pokyčius, ypač jei jie vaizduojami ne nuo nulio, tinkamesnis būtų linijinis grafikas.
Statistiko užrašai 
Pateiktas Jeff Sauro grafikas yra linijinis – nėra jokių problemų ji atvaizduoti ne nuo nulio. O jūsų pateiktas stulpelinis grafikas jau klaidina, jei norit akcentuoti pokytį, tai naudokit linijinį grafiką ir pradėkit ne nuo 0!
Ačiū, Giedriau, už pastebėjimą. Gal galite plačiau paaiškinti, kodėl Jūsų nuomone, linijinis neklaidintų, o stulpelinis – jau klaidintų. Ar todėl, kad linijinis skirtas labiau vaizduoti pokyčius, o stulpeliai – bendrą duomenų sumą?