¿Cómo leer Una escala logarítmica?
Leer los ejes del gráfico
Determina el gráfico que vas a leer es semilogarítmico o completamente logarítmico. Lee la escala de las divisiones principales. Ten en cuenta que los intervalos más pequeños no se separan uniformemente.
Los gráficos que representan datos de crecimientos rápidos pueden usar escalas de un logaritmo o de dos logaritmos. La diferencia está en si ambos ejes utilizan escalas logarítmicas o solo uno de estos lo hace. Todo depende de qué tan detalladamente se quiera mostrar los datos del gráfico. Si los números de un eje o el otro crecen o decrecen de manera exponencial, sería bueno usar una escala logarítmica para ese eje.  En una escala logarítmica (o simplemente "log"), las líneas de la cuadrícula no están separadas de manera uniforme. Algunos datos se deben graficar con una escala estándar, otros con una escala semilogarítmica y otros con una completamente logarítmica. Por ejemplo, el gráfico de y=x{\displaystyle y={\sqrt {x}}} (o cualquier función similar que tenga términos radicales) se pueden graficar con una escala completamente estándar, con una semilogarítmica o con una logarítmica. En un gráfico estándar, la función parece una parábola de costado pero los números muy pequeños son difíciles de ver. En un gráfico completamente logarítmico, la misma función parece una línea recta y los valores están más dispersados para mostrar un mayor nivel de detalle.  Si las dos variables de un estudio representan grandes intervalos de datos, probablemente sea mejor usar un gráfico logarítmico. Por ejemplo, los estudios de efectos de la evolución se deben medir en miles o millones de años y podrían incluir una escala logarítmica en el eje x. Dependiendo de lo que se quiera medir, podría necesitarse una escala completamente logarítmica. En un gráfico de escala logarítmica, las marcas de espacios uniformes representan la potencia de la base con la que estés trabajando. Los logaritmos estándares normalmente usan la base 10 o el número e{\displaystyle e} en el caso del logaritmo natural.   e{\displaystyle e} es una constante matemática muy útil para trabajar con intereses compuestos y otros cálculos avanzados. Equivale aproximadamente a 2,718. Este artículo se enfocará en logaritmos de base 10, pero la lectura de la escala del logaritmo natural funciona de la misma manera. El logaritmo estándar usa base 10. En vez de contar 1, 2, 3, 4… o 10, 20, 30, 40… o con otros valores pero siempre separados de manera uniforme, una escala logarítmica cuenta en potencias de 10. Los puntos principales de los ejes son, por lo tanto,101,102,103,104{\displaystyle 10^{1},10^{2},10^{3},10^{4}} y así sucesivamente.  Cada una de las divisiones principales, que en papel logarítmico se representan con una línea más oscura, se denominan "ciclos". Cuando se utiliza específicamente la base 10, se puede emplear el término "década" en referencia a una nueva potencia de 10. Si usas un papel impreso para graficar escalas logarítmicas, verás que los intervalos entre las unidades principales no tienen la misma distancia. En otras palabras, la marca del 20, por ejemplo, estará aproximadamente a 1/3 de la distancia entre 10 y 100.  Las marcas de los intervalos más pequeños están basadas en los logaritmos de cada uno. Por lo tanto, si 10 se representa a través de la primera marca importante en la escala y 100 como la segunda, los otros números caerán entre los valores que se muestran a continuación:  log(10)=1{\displaystyle log(10)=1} log(20)=1,3{\displaystyle log(20)=1,3} log(30)=1,48{\displaystyle log(30)=1,48} log(40)=1,60{\displaystyle log(40)=1,60} log(50)=1,70{\displaystyle log(50)=1,70} log(60)=1,78{\displaystyle log(60)=1,78} log(70)=1,85{\displaystyle log(70)=1,85} log(80)=1,90{\displaystyle log(80)=1,90} log(90)=1,95{\displaystyle log(90)=1,95} log(100)=2,00{\displaystyle log(100)=2,00}   En las potencias mayores a 10 se usan las mismas proporciones de espaciado que en los intervalos más pequeños. Por lo tanto, el espaciado entre 10, 20, 30… se verá como el espaciado entre 100, 200, 300… o 1000, 2000, 3000…
Reading the Axes of the Graph