# data[].attributes.body
Uwaga! Na bieżąco aktualizowaną i pogrupowaną w kategorie bazę wprowadzających w błąd wykresów znajdziesz na moim blogu: https://jezykdanych.pl/wykresy-ktore-moga-wprowadzic-cie-w-blad

Poniższa tablica nie będzie już uzupełniana, zapraszam na bloga :-) !

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
Słupki co prawda zaczynają się w punkcie 0, jednak warto zwrócić uwagę na oś X. Spodziewalibyśmy się równych odstępów (dni, tygodni, miesięcy), jednak tak się nie dzieje. Odstęp między pierwszymi dwoma słupkami wynosi 19 dni, odstęp między drugim a trzecim słupkiem - 1 dzień. Między trzecim a czwartym - 30 dni. Zaburzenie skali osi czasu może mocno wpływać na to, jak nasze oko postrzega dynamikę zmian. Dlatego właśnie odstępy pomiędzy kolejnymi punktami danych na osi czasu powinny być zawsze takie same.

Źródło: onet.pl

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
1) W wykresie słupkowym początek słupka powinien zawsze wskazywać 0, aby proporcje długości pomiędzy słupkami odpowiadały rzeczywistości. Na załączonym wykresie oś Y rozpoczyna się mniej więcej na poziomie 4%, co sprawia, że różnice wydatków w kolejnych latach wydają się ogromne.

2) Nie wiemy, dlaczego część słupków zaznaczona jest na niebiesko, a reszta na zielono.

3) Jakiego punktu danych/okresu dotyczy czerwona liczba 109 mld zł? Niestety nie wiemy.

Źródło:
Wiadomości TVP, Q1 2020

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
1) Dwie osie Y. Z założenia nie jest to błąd, ale w tym przypadku na każdej osi widzimy liczbę aktywnych zakażeń. Zauważmy jednak, że po lewej stronie skala to 0-12.5 tys., a po prawej stronie skala to 0-125 tys (dziesięciokrotnie wyższa). Nie wiemy, które serie danych odnoszą się do której strony. Wykres dla Polski (czerowna linia) wskazuje na duży przyrost zakażeń, ale czy na pewno większy niż w innych krajach? To zależy, której osi dotyczy. A tego nie wiemy.

2) W każdym kraju pokazany jest przyrost absolutnej liczby zakażeń, bez odniesienia do liczby mieszkańców danego kraju. Porównywanie danych absolutnych ma w tym przypadku mały sens. Wiadomo, że każdy kraj ma inną populację. Większy sens miałby odsetek populacji.

3) Seria danych pokazująca sytuację w Niemczech jest czarna, co sprawia, że bardzo trudno ją odróżnić od ciemnoszarego tła.

Źródło: Fakty TVN, 2020

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
Patrząc na poniższy wykres mam wrażenie, że jest on bardzo wybiórczy. Po pierwsze, nie są zachowane jednakowe odstępy na osi czasowej. Po drugie, pokazane są jedynie wybrane lata. Dlaczego akurat te? Czy w innych latach nie było żadnych pożarów? Ciężko w to uwierzyć. Nie potwierdza tego również źródło danych, na które powołuje się autor (Wikipedia, Major bushfires in Australia). Na wykresie powinny zostać przedstawione wszystkie dane, tylko wtedy moglibyśmy zaobserwować, jaki naprawdę jest trend.

Źródło: Twitter @PorownajRzady

# data[].attributes.headline
Wzrost zachorowań na koronawirusa w Polsce

# data[].attributes.subject
Wzrost zachorowań na koronawirusa w Polsce

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
Porównywanie absolutnych wartości zachorowań pomiędzy różnymi krajami zazwyczaj nie ma sensu ze względu na inny rozmiar populacji. Na poniższym wykresie krzywa dla Polski wygląda na całkowicie płaską, podczas gdy zachorowania w Niemczech i w USA gwałtownie rosną. Ten wykres należałoby przedstawić w ujęciu procentowym, a nie absolutnym. W USA mieszka 328 mln ludzi, w Niemczech 83 mln, podczas gdy w Polsce "tylko" 38 mln. Z tego względu porównywanie liczby osób, które zachorowały, bez przyrównabnia ich do populacji, jest pozbawione sensu i, co gorsza, może wprowadzić odbiorcę w błąd.

Uwagę zwraca również brak podanego źródła.

Źródło: Wiadomości TVP

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
Kolejny wykres słupkowy, który nie zaczyna się od 0. Rzut okiem na wykres sugeruje, że liczba drużyn w klasie B spadła w cigu 10 sezonów co najmniej kilkukrotnie. W rzeczywistości był to spadek z liczby 2313 do liczby 1885, czyli o 19%.

Źródło: Twitter @estewu

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
1) Nie wiemy, jaka zmienna została przedstawiona na wykresie. Wykres nie jest podpisany. Możemy się jedynie domyślać, że są to jakieś wydatki.

2) W wykresie słupkowym oś Y nie zaczyna się od 0. W efekcie jako odbiorcy możemy mieć wrażenie, że (prawdopodobnie) wydatki NFZ-u w roku 2019 wzrosną o kilkaset procent. W rzeczywistości wydatki wzrosną o ok. 8%.

Źródło: Twitter @NFZ_Centrala

# data[].attributes.headline
Jakie zagrożenie stanowi sytuacja epidemiczna dla gospodarki?

# data[].attributes.subject
Jakie zagrożenie stanowi sytuacja epidemiczna dla gospodarki?

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
Skala powinna się zaczynać od 0%, a zaczyna się od 80%, co sprawia, że odpowiedź "duże zagrożenie", którą wskazało 88% respondentów, wydaje się być na poziomie 40%. Warto zaznaczyć, że Główny Urząd Statystyczny szybko zareagował na komentarze odbiorców i skorygował swój błąd - brawo za szybką reakcję :-)

Źródło: Główny Urząd Statystyczny „Koniunktura konsumencka - kwiecień 2020 roku” (pierwsza wersja)

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
Gdy spotykamy się z osią czasu, zazwyczaj liczymy na to, że dane ułożone są chronologicznie i w jednakowych odstępach czasu. Na tym wykresie złamane są obydwie zasady. Po pierwsze, dane ułożone są w kolejności od najnowszych do najstarszych (czyli inaczej niż zwykle). Po drugie, odstęp między pierwszym a drugim słupkiem to jeden miesiąc, natomiast między drugim a trzecim słupkiem to już 11 miesięcy ( i obserwujemy "spektakularny" spadek). Jeżeli odbiorca nie przyjrzy się uważnie etykietom, może odnieść mylne wrażenie, że stopa bezrobocia spada, i to znacznie (co nie jest prawdą według danych na tym wykresie).

Źródło: Wiadomości TVP

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
1) Wykres sugeruje, że wzrost składek ZUS dla przedsiębiorców za rządów PIS był 4-5-krotny. Gdy jednak bliżej przyjrzymy się wartościom słupków, okaże się, że oś Y nie zaczyna się w 0 (jak powinna). W rzeczywistości od 2015 roku nastąpił wzrost składek o ok. 45%.

2) Wykres zawiera elementy typowe dla alarmistycznych wiadomości (na które powinniśmy uważać). Czerwony kolor, CAPS LOCK oraz polityka w tle :-)

Źródło: media społecznościowe Platformy Obywatelskiej

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tą mapą?
Na pierwszy rzut oka wydaje się, że w państwach oznaczonych kolorem granatowym nastapił najmniejszy procentowy spadek liczby miejsc pracy. Tego koloru nie znajdziemy jednak w legendzie, co prowadzi do kokluzji, że dla tych państw po prostu nie ma danych (co powinno być opisane w legendzie). Dodatkowo, kolor dla kategorii "brak danych" powinien się znacznie różnić od czerwonego i niebieskiego, aby nie było wątpliwości, że nie zajmuje miejsca po żadnej stronie skali (dobrym wyborem byłby np. kolor szary).

Źródło: media społecznościowe Kancelarii Premiera Rady Ministrów

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
1) Czasami, dla podniesienia atrakcyjności wykresu, autorzy decydują się na wykorzystanie ikon. Niestety, trzeba zachować ostrożność. Na poniższym wykresie wielkość ikony w założeniu ma pokazywać wielkość jakiegoś zjawiska w rozróżnieniu na płeć. Proporcje są jednak nienaturalnie wyolbrzymione ze względu na to, że oś Y nie zaczyna się od 0, a od poziomu 3. To sprawia, że np. w punkcie C, różnica między kobietami a mężczyznami jest ogromna (mimo iż w rzeczywistości nie jest tak duża).

2) Jako odbiorcy zupełnie nie wiemy, czym jest d.

Źródło: slajd pokazany na konferencji, w której uczestniczyłam

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
1) Oś pionowa powinna się zaczynać w 0, aby długości słupków były między sobą porównywalne. Na wykresie słupki rozpoczynają się dopiero w punkcie 35, co sprawia, że różnice w wysokości subwencji oświatowej w kolejnych latach wydają się procentowo zdecydowanie wyższe niż w rzeczywistości. Na wykresie różnica między pierwszym a ostatnim słupkiem sugeruje wzrost subwencji oświatowej o ok. 200-300%, gdy w rzeczywistości był to wzrost o ok. 25%. Nie wiemy również, czy dane zostały skorygowane o inflację, tzn. czy biorą pod uwag ogólny wzrost cen w gospodarce.

2) Nie wiemy, skad biorą się trzy różne kolory słupków. Dlaczego np. rok 2018 wyróżniony jest kolorem pomarańczowym?

Źródło: @Twitter MEN

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
Poniższy wykres kołowy został zaprezentowany przez Steve'a Jobsa w 2007 roku. Niestety, ze względu na wykorzystanie efektu 3D widzimy zniekształcone proporcje kategorii. Mimo iż udział w rynku Apple to niecałe 20%, zielony kawałek tortu wizualnie wydaje się dużo większy niż fioletowy (a w rzeczywistości jest mniejszy).

Źródło: engadget.com

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
Znowu mamy do czynienia z najpowszechniejszym błędem przy wykresie słupkowym, czyli rozpoczynaniem skali Y od punktu innego niż 0. W efekcie spadek z 200 tys. na 100 tys. nasze oko odbiera nie jako spadek 2-krotny, a raczej 7- lub 8-krotny. Na słupki została dodatkowo nałożona linia trendu, której nachylenie również sugeruje ogromny spadek.

Źródło: Twitter @PolskaPolicja

# data[].attributes.body
Co jest nie tak z tym wykresem?
Skala osi Y nie zaczyna się od 0, co sprawia, że planowany wzrost wynagrodzeń między latami 2019-2023 wydaje się kilkukrotny (a z danych wynika, że jest on na poziomie 37% dla pensum 22).
W przypadku wynagrodzeń warto zawsze również dodać adnotację, czy podawane są dane brutto czy netto (aby nie było wątpliwości).

Źródło: Twitter @PremierRP