Этот график создает визуальное впечатление, что размер налогов возрос бы, и намного: столбик справа в шесть раз выше столбика слева. Но кто захочет платить в шесть раз больше? Если на график посмотрит человек, который панически боится цифр (или просто взглянет на него мельком), он может и не рассмотреть оси и не заметить, что речь идет о разнице между налоговой ставкой в 35 % и 39,6 %. А это значит, что если налоги не снижать, то они вырастут всего на 13 %, а не на 600 %, как показано на картинке (увеличение процентных пунктов на 4,6 составляет 13 % от 35 %).

Если бы ось Y начиналась с нуля, мы бы обязательно заметили эти 13 %:

Представьте себе город, в котором за последние десять лет уровень преступности неуклонно растет на 5 % в год.

Вроде бы ничего необычного. А теперь представьте, что вы занимаетесь продажами домашних сигнализаций и хотите немного напугать потенциальных клиентов, чтобы продать им свой товар. Используя все те же данные, просто прервите график по оси X. Это исказит действительность и волшебным образом обманет покупателей:

При взгляде на этот график создается впечатление, что уровень преступности сильно увеличился. Но вам-то лучше знать. Разрыв оси X вмещает цифры за пять лет в такой же промежуток, на который раньше приходилось два года. Неудивительно, что мы видим существенное увеличение. Это большой недочет в построении графика, но большинство читателей не утруждают себя разглядыванием осей, для них сойдет и так.

И вам совсем не нужно ограничивать свою креативность и довольствоваться разрывом оси X — вы можете добиться того же эффекта, разорвав и ось Y тоже, а потом скрыть содеянное, не прерывая линии. Вот посмотрите, как мы сделаем разрыв оси Y:

Конечно, это нечестно. Большинство читателей смотрят только на кривую и не замечают, что по вертикальной оси сначала отметки сделаны с интервалом в 40 сообщений о преступлении, а после числа 200 между соседними помещается только по восемь сообщений. Нам все еще весело?

По-хорошему, мы должны взять первый график с нормальными осями. Желая критически оценить данные, вы, возможно, захотите спросить, какие факторы повлияли на отбор и изображение данных.

Одно из объяснений может быть таким: рост преступности наблюдается в каком-то конкретном районе, известном своей неспокойной обстановкой, — а по всему городу уровень преступности уменьшается. Возможно, полиция и местная общественность просто решили, что в этом конкретном районе очень сложно навести порядок, и потому прекратили обеспечивать там соблюдение законов. Город же в целом достаточно безопасное место — может, даже безопаснее, чем когда бы то ни было, а преступность растет из-за одного злачного района.

Другой вариант: сводя воедино самые разные жалобы на преступников к одному показателю, мы упускаем одно серьезное соображение. Возможно, количество серьезных преступлений снизилось практически до нуля и, располагая большим количеством времени, полиция с особым рвением принялась выписывать штрафы за переход улицы в неположенном месте.

Может, желая понять, что же такое на самом деле статистика, будет логично спросить: «А как изменилось в этот промежуток времени население в этом городе?» Если оно увеличивалось больше, чем на 5 % за год, уровень преступности, измеряемый числом преступлений на одного жителя, на самом деле должен был снизиться, из расчета коэффициента преступности на человека. Мы можем проиллюстрировать свою мысль, отметив количество преступлений, приходящихся на 10 тысяч жителей этого города:

Вас нанял на работу местный риелтор, который хочет, чтобы вы составили график изменений цены на дома в вашем районе за последние десять лет. Цены устойчиво растут на 15 % в год.

Если вы хотите встревожить людей по-настоящему, почему бы тогда не изменить ось X, чтобы включить годы, по которым у вас нет данных? Добавив дополнительные показатели на оси X, как показано на рисунке, вы увеличите наклон кривой, изменив масштаб по оси X следующим образом:

А теперь обратите внимание, как легко такой график обманывает ваш глаз (на самом деле, конечно, мозг). И вот вы уже делаете два неверных вывода: первый — что когда-то, около 1990 года, цена на дом, должно быть, была очень низкой, а второй — что к 2030 году она будет такой высокой, что лишь немногие смогут позволить себе покупку. А значит, лучше бы купить дом уже сейчас!

Оба графика искажают реальную ситуацию: кажется, что темп роста увеличивается, в то время как он (темп) остается постоянным. На первом графике рост в 15 % кажется в два раза больше на оси Y в 2014 году, нежели в 2006-м. Многое меняется с постоянной скоростью: зарплаты, цены, уровень инфляции, численность популяции, число заболевших[31]. Если же вы наблюдаете постоянный рост (или снижение) чего-либо, наиболее точно данные отобразить можно на логарифмической шкале. Она устроена так, что постоянное изменение на одно и то же число процентов изображается равными промежутками по оси Y. А постоянная годовая скорость изменений потом выглядит как прямая линия, посмотрите: