定义可视化！用30分钟读懂人类感知世界的39项研究(11) 大数据文摘出

折线图

线条形状可以表达出令我们着迷的内容，但也会扭曲我们对数据的感知。

众所周知，自变量（原因）通常绘制在x轴上，因变量（结果）绘制在y轴上。但我们也倾向于认为斜率代表速度、高度或数量。这两个约定可能相互冲突。

Gattis和Holyoak设计了一个实验，其中斜率代表高度或海拔，但这意味着自变量和因变量在错误的轴上。他们向参与者展示了正确和错误的图表，并询问虚线表示的速率是快还是慢。

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按照惯例，海拔应该在x轴上绘制，因为在这种情况下它是自变量。但是，在y轴上绘制海拔让人自然地认为斜率代表高度。

当海拔位于y轴上时，由于视觉隐喻的效果，参与者的判断更准确。换句话说，我们倾向于将斜率视为速度、高度、数量或者是任何跟率相关的数据。他们得出的结论是，斜坡的某些图形属性“促使人们理所当然的想法盖过了其他” 。

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