縦軸のログを取る意味の考察


単位が同じで異なる種類の変数を一つの折れ線グラフの中にプロットすることがあります。このとき、どうしても平均して大きい値を取る変数の方が大きな変化を示しているように錯覚しています。このようなことを防ぐには、縦軸のログを取ると良いです。

以下のグラフでは、upper, lowerのいずれも2倍、半分、2倍、半分、と変化しています。ログを取らないと、upperの方が大きく変化しているように見えてしまいます。そこで、ログを取ってみると、見事にそれぞれの群の変化が同じであることが可視化することが可能です。

#データの作成
upper <- rep(c(100,200), 10)
lower <- rep(c(10, 20), 10)

##データプロット(縦軸は通常のスケール)##
plot(upper, type = "l", ylim=c(0, 250), ylab = "Numbers")
lines(lower)
##データプロット((縦軸はログを取る)##
plot(log(upper), type = "l", ylim = c(1,6), ylab = "Log numbers")
lines(log(lower))


 縦軸のは通常のスケール


 縦軸のログを取ったグラフ
【参考文献】 Michael JC 著 野間口謙太郎他訳『統計学:Rを用いた入門書』2008 共立出33 - 34pp