Kaksois-y-akselisessa kaaviossa kaksi eri suuretta piirretään samaan kuvaan, kumpikin omalla asteikollaan. Kuulostaa käytännölliseltä — mutta koska kummankin akselin alku- ja loppupiste valitaan vapaasti, käyrät voidaan skaalata kulkemaan täsmälleen päällekkäin. Katsoja lukee muodon: ”nuo kaksi liikkuvat yhdessä, niiden välillä on yhteys.” Yhteys syntyi kuitenkin akselivalinnasta, ei datasta.
Harhaanjohtava (kaksi vapaasti skaalattua akselia)
Näyttää: käyrät kulkevat käsi kädessä — some ajaa myyntiä!
Rehellinen (yhteinen asteikko)
Todellisuus: toinen suure tuskin liikkuu — muutokset eri mittaluokkaa.
Miksi temppu toimii
Aivot vertaavat käyrien muotoa, eivät akseleiden lukuja. Kun kaksi viivaa nousee ja laskee samassa tahdissa, kausaalinen tarina syntyy itsestään — vaikka toinen suure vaihtelisi kahden ja kolmen välillä ja toinen miljoonissa. Klassikkoesimerkki on sivusto Spurious Correlations, joka tuottaa kaksois-akselilla ”täydellisiä” korrelaatioita vaikkapa juuston kulutuksen ja hukkumiskuolemien välille.
Missä tähän törmää
Talousuutisointi: pörssikurssi ja jokin indikaattori samassa kuvassa, akselit viritetty niin että käyrät ”ennustavat” toisiaan.
Markkinointiraportit: ”somepanostukset ja liikevaihto kulkevat käsi kädessä” — kunnes akselit yhtenäistetään.
Poliittinen viestintä: oman toimenpiteen käyrä skaalataan kulkemaan halutun kehityksen päällä.
Tunnistaminen ja vastakeinot: Jos kuvassa on kaksi y-akselia, kysy: mistä kumpikin akseli alkaa ja mihin päättyy? Piirrä (tai pyydä) sama data yhteisellä asteikolla tai indeksoituna samaan lähtöpisteeseen — jos ”yhteys” katoaa, se oli akselivalinta.
Lue lisää
Kirjoja
How to Lie with Statistics — Darrell Huff (1954)
Spurious Correlations — Tyler Vigen (2015)
The Art of Statistics — David Spiegelhalter (2019)
← Kaikki ilmiöt