言われると、なんだか頼りないような気がするかもしれません。した方がはるかに理解しやすくなります。アピールするからです。このインデックス・プロットの横軸は標本番号、縦軸は成長量データです。数値そのものより理解しやすくなります。次に示しましょうか(図2)。このドット・チャートは、縦軸はインデックス・プロットと同じく成長量ですが、横軸は各生育条件の10標本をまとめて一列に並べています。あるのかが視覚化できます。いうとても役に立つグラフを描くことができます(図3)。この箱ひげ図では、それぞれの生育条件ごとに10個のデータ点を成長量にしたがって大小順に並べたときの「中央値(メディアン)」の位置を太線で示します。この中央値を基準として上下に25%ずつ範囲をとって「箱」を描きます。中央値をはさむ箱の上辺と下辺にはさまれる区間には全データ点の半分(50%)が含まれることになります。箱の縦の長さの1.5倍の「ひげ」を上辺と下辺から伸ばすことにより、データの“ばらつき”の端の領域を示します。(すなわち中央値とばらつき)を単一の図によって視覚化しているという点で画期的なグラフです。生のデータをそのままグラフ化しているだけだからです。する意義を私たちに教えてくれます。誤作動も同時に生じている可能性があります。心理的本質主義を働かせてしまうことだってあるでしょう。リスクを上回る利得がデータ視覚化にはあるということです。二つを計測したデータです。1.3花弁長と花弁幅のそれぞれのデータに関しては、すでに上で説明したインデックス・プロット、ドット・チャート、あるいは箱ひげ図を描くことができます。作成しました(図4)。この散布図の横軸は花弁長、縦軸は花弁幅を表しています。「共分散」や「相関係数」のようなしかるべき統計量を計算すれば、数値的にはもっと正確な結論が出せるでしょう。直感的に認知できるということです図4統計学にとってデータのもつ根本的意味を日常的に深く考える機会はそれほど多くありません。実験や観察によって得られたデータはそのまま鵜呑み(うのみ)にはできません。透けて見えるという素朴な実証主義とは相いれません。することにより批判的に評価されなければならないと言いました。した上で最良の仮説へのアブダクションをすることが統計学の最終目標です。心構えが私たちには求められています。今回説明したように、データ視覚化と情報グラフィックスは、私たちがだれでももっている認知能力に訴えかける点で大きな威力があります。さまざまなグラフを用いて元のデータを「目に見える」ようにすることで、私たちはデータがどのようにふるまっているのか、その特徴や癖は何かを自らの認知能力を発揮して知覚することができます。工夫でだれにでも理解できるようになります。「計算」に由来するのかもしれません。「視覚化」にあります。もつ利点を積極的に活用したデータ解析の第一歩となります。それでは、データの視覚化に続く次なる一歩とは何か。次回はその話題に移ることにしましょう。