第57回：データの可視化におけるバイアスと落とし穴

Hello there, ('ω')ノ

グラフやチャートは、データを直感的に理解しやすくしてくれる強力なツールです。しかし、「見せ方」ひとつで事実とは異なる印象を与えてしまうことも…。

✅ 可視化における「バイアス」とは？

バイアス（bias）＝偏りや誤解を生む要因のこと。視覚的な表現のせいで、事実以上・以下に見えてしまう状態を指します。

意図的でなくても、知らないうちに“印象操作”してしまうことがあるので注意が必要です。

📉 問題点：ごく小さな違いが、まるで大きな差のように見えてしまう。

🛠 対策： → Y軸はできる限り「0から始める」のが基本。強調が必要なら、凡例や注記で補足。

📉 問題点： 6項目以上あると、色や割合の違いがわかりづらい。数字の近い項目の比較にも不向き。

🛠 対策： → 円グラフは「構成比をざっくり伝えたい時」だけに使い、項目数は5つ以内に。細かな比較には棒グラフを使おう。

📉 問題点：強調したい情報がどれか分からなくなり、受け手の目線が散ってしまう。

🛠 対策： → 使う色は3〜5色までに抑え、強調は1色だけにする。色の意味付け（赤＝危険、緑＝良好など）も一貫させよう。

📉 問題点：棒グラフで商品の売上を比較しているが、期間がバラバラ（例：Aは月間、Bは週単位）など。

🛠 対策： → 単位や期間を統一し、比べる条件を揃える。難しい場合は、注記や色分けで違いを明示する。

📉 問題点：データに極端な値（外れ値）があると、平均が実態を反映しない。

🛠 対策： → 中央値や分布のヒストグラムも併せて確認。場合によっては最頻値を使う方が有効。

ポイント	内容
見る人の立場で考える	上司か現場かで、欲しい情報は変わる
目的は何か？を常に意識	比較なのか、傾向なのか、構成なのか
グラフは「1つ1メッセージ」	情報を詰め込みすぎない
補足メッセージを添える	数字だけでは伝わらないこともある（例：「前年比は件数が少ないため参考程度」など）

Best regards, (^^ゞ