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グラフの選び方・作り方
- 2. おおまかな目次 2020/7/2Hajime Oda2 Excelの使い方を自習する方法 機能を一通り知る やりたいことから検索 効率的な方法を覚える グラフの選び方の基本 基本類型 分布，推移，比較，構成比，相関 良い例から学ぶ 悪い例を覚えてまねしない 内容とグラフ グラフは作るだけでなく解釈が重要 レポートの本文でグラフを説明する
- 3. 作図の技法とExcelの使い方 2020/7/2Hajime Oda3 ソフトウェア（Excel）の操作の問題 ① Excelで何が出来るのか知らない→解説本 ② やりたいことはわかるが，どうやれば良いかわからない→インターネッ ト検索，逆引き本 ③ 一応やることはできるが，効率的・効果的な使い方を知りたい→テク ニック本 グラフの選択基準の問題： どういうときにどういうグラフを使えば良いのか？ ① 基本的な指針を覚える：5種類のグラフ 分布，推移，比較，構成，関係 ② 良い例や改善例を見て覚える（ホワイトリスト） ③ やってはいけない作図の例を覚える（ブラックリスト）
- 4. Excel本①機能解説本 2020/7/2Hajime Oda4 基本的には触って使ってみるのが一番速い。めったに壊 れないし，パソコンは一台ぐらい壊すつもりで覚えるの がはやい Excelの起動から保存まで一連の各種機能を網羅的に説明 しているたぐいの本 AYURA（2019）『今すぐ使えるかんたん Excel完全ガイドブック 困った解決&便利技 [2019/2016/2013/2010/Office 365対応版] (Imasugu Tsukaeru Kantan Series)』技術評論社 その他，類書はたくさんある なるべく出版年の新しい物を見ること
- 5. Excel本②やりたいことは明確だが， どうやれば良いかわからない 2020/7/2Hajime Oda5 基本的にはGoogle等で検索するか，機能解説本をめ くる，友人に訊く 関数やVBAを使いはじめた時は，逆引き本を一冊 もっておいても良い。 なるべく出版年の新しい物を見ること
- 6. Excel本③ 一応操作できるが， もっと上手い使い方を知りたい 2020/7/2Hajime Oda6 いわゆるハウツー本 吉田拳（2020）『たった1日で即戦力になるExcelの教科書 【増 強完全版】』技術評論社。 「excel 仕事術」とかでAmazon検索するといっぱいでてくる スライドデザインの本も，全く読まないよりは一応読む 宮野公樹（2009）『学生・研究者のための 使える!PowerPoint スライドデザイン 伝わるプレゼン1つの原理と3つの技術』化 学同人。 高橋佑磨・片山なつ （2016）『伝わるデザインの基本 増補 改訂版 よい資料を作るためのレイアウトのルール』技術評論 社。
- 7. ハウツー本は本屋さんの得意分野 2020/7/2Hajime Oda7 実際に手に取ってみて，自分に合っていそうな本を 選ぶのが良いと思う Microsoft 365（旧名称Office365）になってから， excelのバージョンがわかりづらくなったが，基本的 に出版年の新しい物を選べば良いと思う
- 8. （補記）excelは四則演算やグラフ作成以外に も多用途に使える先生である 2020/7/2Hajime Oda8 その他，エクセルは簡単な統計処理やデータベースソフトの代わり になるほど高機能 VLOOKUP関数やピボットテーブルを使いこなせるだけでも，簡単なデー タ処理が可能 あまりオススメはしないが，回帰分析などの統計処理もできる なるべく自学自習すること ゼミ生には「PowerpointやWordは自分の秘書であり部下であるが， Excelだけは自分の先生である」と言っている PowerpointやWordは自分の思考を残すもの。自分以上の働きはしないが， 自分のベストパフォーマンスを覚えて再現してくれる“秘書”。 Excelは上手く指示を出して使いこなせるようになると自分では想像を越 えたデータを提示してくれる“先生”。データの加工ができるようになる と，社会の見方を変えていくことができる。
- 9. グラフ（チャート）の選び方の教科書につい て 2020/7/2Hajime Oda9 この1冊読めば良いという良書は存在しないのが難点 網羅的なテキスト 使わない方が良い例も掲載してしまっている だめなグラフ，だましグラフの解説系 比較的よいものがあるが，煽りすぎな部分も・・・ 良いグラフの例 経営学の事例を用いて改善前後を比較してみせているものは少な い 一応の文献紹介は最終ページに記載
- 10. グラフの選び方 基本指針 2020/7/2Hajime Oda10 ① １変数 ① 分布：どういう変数かを知る（空間的広がりを確認する） ① グラフだけで無く，さらに要約された記述統計も確認する ② 推移：ある変数どう変化かしているかを確認する（時間的広がりを確認する） ① 変化量と変化率を区別して確認する ② 2変数以上（それぞれ，時間・空間的広がりがあるので多様な作り方があ る） ① 比較：（独立な）変数同士を比較（共変しない可能性が高い） ① 競合比較など ② 構成：全体と部分の比較（共変することがわかりきっている） ① 売上にしめる費用の割合など ③ 関係：共変関係を確認する（共変するかしないかわからない） ① 相関，原因と結果 ② 経営不振の原因を探す
- 11. 変数の種類 2020/7/2Hajime Oda11 名義尺度 等しいか異なるかのみを判別できる 例：住所，電話番号 順序尺度 順序はあるが，加減等の演算はできない 例：効用や選好の順番。サッカー，野球，駅伝に好きな順番をつけた場合。 間隔尺度（折れ線グラフが使える） 間隔が等しく，加減演算が可能だが0に意味がない 摂氏温度 比例尺度（折れ線グラフだけでなく，棒グラフが使える） 加減だけでなく乗除も可能であり，0に絶対水準としての意味がある 身長，体重，金額
- 12. 棒グラフと折れ線グラフの違い 2020/7/2Hajime Oda12 棒グラフ：棒の長さに意味があるので，0に意味がある 変数の時に使う 軸目盛りが0から始まらない棒グラフを作らないようにしま しょう 参考）Wikipedia「誤解を与える統計グラフ」＞「途中で切った グラフ」 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%AA%A4%E8%A7%A3%E3%82%92 %E4%B8%8E%E3%81%88%E3%82%8B%E7%B5%B1%E8%A8%88%E3 %82%B0%E3%83%A9%E3%83%95 折れ線グラフ：標本間を線で繋げることに意味がある 関連のない標本同士を折れ線で繋げるのは止めましょう
- 13. 1変数のグラフ①分布 例（とある科目の得点ヒストグラム） 2020/7/2Hajime Oda13 よく見かけるであろう 得点分布のヒストグラ ム 点数を10点単位に分け， 各範囲に何名の学生が 該当するかを示した棒 グラフ この分布を見ながら， 教員は学生の諸特徴を 推論するし，学生は講 義や教員の特徴を推論 する グラフを作るだけでな く，この解釈の作業が 重要
- 14. ①分布の例 記述統計・代表値でもよい 2020/7/2Hajime Oda14 詳細な図で全ての標本の情報を示す代わりに，記述統計で分布の諸特徴をしめしても よい 多数の変数の分布を一挙に確認したいときには特に有用 先ほどのヒストグラムの記述統計 母集団サイズ（標本数）350 平均値 67.99 中央値 80 最小値 0 最大値 100 標準偏差 27.87 平均値の方が中央値より小さい時，分布の形状はどうなっていると推察されるか？平 均値が中央値より大きいときはどうか？ 標準偏差はどうやって計算されるか？どういう意味があるか？（調べてみよう）
- 15. ②推移の例（変化量と変化率に注意） 2020/7/2Hajime Oda15 0 1 2 3 4 5 6 7 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 回転率（回転回数）のグラフ （何となく一番上の固定資産回転率の 変化が大きく見える） 総資本回転率[回] 株主資本回転率[回] 固定資産回転率[回] 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 140% 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 回転率の変化推移，2011=100% （変化率を計算してみると， 株主資本回転率の方が変化率がやや大 きい） 総資本回転率[回] 株主資本回転率[回] 固定資産回転率[回] （出所）ファーストリテイリングの資産回転率について，学生作成資料を筆者修正
- 16. 2変数以上 ③比較 多種多様な比較がある 2020/7/2Hajime Oda16 世の中のグラフはほとんどの点で何らかの形で比較をし ているので，多種多様なグラフが存在する 前ページのグラフも推移といいながら多変数比較である 互いに独立であることを想定している標本同士を 線（折れ線）で結ばないこと 互いに独立でないなら結んだ方がよい たとえば，前年と今年の売上高は全く独立とは言えない（前年 の売上実績は何らかの形で今年の売上に影響を及ぼす） →だから推移のグラフでは折れ線グラフが推奨される
- 17. ④構成 円グラフよりも積み上げ棒グラフ 2020/7/2Hajime Oda17 全体に対する部分の構成割合を示すグラフ 円グラフと積み上げ棒グラフの2通りがあるが，原則と して円グラフは用いず，積み上げ棒グラフを用いること 積み上げ棒グラフの利点 横にならべることで時間的推移へと情報量を増やすことができる 実数の積み上げ棒グラフと，全体を100%とした比率の積み上げグ ラフを２つ作って比較できる 例外的に円グラフが効果的なのは，50%に意味があり，過半数 をとっているかどうかが重要な意味をもつ局面 選挙で与党が過半数をとれるかどうか，など
- 18. 3D円グラフは止めましょう 2020/7/2Hajime Oda18 見える面積と実際の割合が違って見えてしまうため， 使うのは止めましょう 参考）Wikipedia「誤解を与える統計グラフ」 円グラフの3次元化 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%AA%A4%E8%A7%A3% E3%82%92%E4%B8%8E%E3%81%88%E3%82%8B%E7%B5 %B1%E8%A8%88%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95
- 19. 積み上げ棒グラフの例 市場シェア推移 台所用洗剤市場では1998年と2008年に首位が代わっている 2020/7/2Hajime Oda19 37 35.2 33.2 29 26 24 21 26.4 25.2 25 22 21 21.3 20.5 24.2 24.9 24.9 23.6 36 35 33 29 30 32 31.8 32.4 30.9 31.2 32 34 32.8 34.9 36 36.5 36.7 34.1 6 14 18 31 32 33 30.1 31.9 34.7 34.8 36 35 32.9 31.7 30 30.1 30 28.2 4 3.7 4 4 4 3.5 2.5 4.2 17 12.1 11.8 7 8 7.5 14.6 9.3 9.2 9 10 10 13 12.9 9.8 8.5 8.4 9.9 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 台所用洗剤 市場シェア推移 ライオン 花王 Ｐ＆Ｇ サラヤ 旭化成ホームプロダクツ その他
- 20. 構成比だけでなく，実数値も確認 （『学校基本調査』2014より東北6県の高校卒業者の進学先立地） 2020/7/2Hajime Oda20 1,794 288 0 895 844 1,519 523 807 5,800 553 844 903 518 1,670 1,274 568 357 324 367 257 149 176 95 82 225 228 292 169 234 867 241 194 380 171 274 705 213 139 250 169 237 498 667 538 1,148 598 728 1,674 233 263 441 230 318 715 36 37 79 180 279 281 133 150 152 98 148 154 76 64 174 46 82 116 23 27 49 21 16 32 － 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 青 森 岩 手 宮 城 秋 田 山 形 福 島 自県 宮 城 他の東北 北海道 北関東3県 埼 玉 千 葉 東 京 神奈川 新 潟 中部甲信 近畿2府4県 その他西日本 36% 6% 0% 23% 19% 19% 10% 17% 57% 14% 19% 11% 10% 36% 13% 15% 8% 4% 13% 12% 11% 15% 16% 21% 5% 4% 4% 4% 6% 9% 5% 6% 4% 6% 7% 9% 4% 5% 3% 4% 5% 11% 7% 6% 1% 5% 2% 1% 4% 3% 2% 4% 5% 6% 1% 1% 1% 5% 6% 4% 3% 3% 1% 3% 3% 2% 2% 1% 2% 1% 2% 1%0% 1% 0% 1% 0% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 青 森 岩 手 宮 城 秋 田 山 形 福 島 自県 宮 城 他の東北 東 京 埼 玉 神奈川 北関東3県 北海道 千 葉 新 潟 中部甲信 近畿2府4県 その他西日本
- 21. 応用例 ウォーターフォール・チャート 2020/7/2Hajime Oda21 決算説明会資料とかで よくみるやつ 一番左の値から，一番 右の値への変化の構成 要素を示す Excel2016以降のバー ジョンで簡単に作れる ようになった
- 22. ⑤関係 ２変数の関係を見る 2020/7/2Hajime Oda22 散布図：社会科学で最 も頻出する重要なグラ フ 原因側であると想定す る変数を横軸，結果側 であると想定する変数 を縦軸に置き，標本の 位置に点を打つ 共変関係があるかどう かを確認する。 原因側だと思う変数 結 果 側 だ と 思 う 変 数
- 23. ⑤縦2軸組み合わせるぐらいなら散布図 尾田（2016）「ビジネスケース：河北新報」より朝刊発行部数と売上高の関係 縦2軸に別の変数をあてる 原因変数×結果変数の散布図 2020/7/2Hajime Oda23 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 ありがちな複合グラフ 朝刊発行部数（左軸，単位：部） 売上高（右軸，単位：100万円） 2003年 2004年2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 売上高（単位：100万円） 朝刊発行部数（単位：部） 部数で売上高を説明できるか？
- 24. 縦2軸グラフでは得ることが難しかった２つの知見 「ビジネス・ケース：河北新報」本文より 2020/7/2Hajime Oda24 「近年の朝刊発行部数と総売上高の推移を示し た図が図1である。横軸の発行部数をみると，緩 やかな減少傾向は長らく続いており，東日本大 震災が発生した2011年には大きく部数を減らし ている。その後は若干の回復傾向にある。縦軸 の売上高の推移も同じような傾向であるが， 2005年から2007年にかけては部数の減少幅より も大きく売上を落としており，震災後には部数 の上昇幅分よりもやや大きく売上高を回復させ ている。新聞購読料以外の広告収入の増減や出 版事業等他部門の影響が考えられる。」 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 15,000 16,000 17,000 18,000 19,000 20,000 21,000 22,000 23,000 24,000 25,000 26,000 27,000 28,000 29,000 30,000 300,000 350,000 400,000 450,000 500,000 550,000 600,000 売上高（単位：100万円） 朝刊発行部数（単位：部） 部数で売上高を説明できるか？ （拡大図） （仮説）1部4000円だとして，新聞売上だけ ならば，点線のようになるはずだ， と筆者は事前に予想している 普通の動き 不思議 な動き
- 25. カテゴリー変数であれば，モザイク図も有用 2020/7/2Hajime Oda25 2次元化した積み上げ棒グラフみたいなもの Excelでは簡単には作れない気がする R（という統計ソフト）による作図例 https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/46/46.html
- 26. 縦2軸複合グラフの使いどころ 2020/7/2Hajime Oda26 異なる２変数の推移を比べるの ではなく，同じ変数の異なる側 面を示す時に使うのが有効 右図は東京都の人口について実 数値と変化率の両方を見せてい る 1.00 1.02 1.04 1.06 1.08 1.10 1.12 1.14 1.16 0 2,000,000 4,000,000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 12,000,000 14,000,000 16,000,000 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 東京都の人口推移と増加率 区部 市郡部 区部増加率（右軸） 市郡部増加率（右軸）
- 27. 本文とグラフ 2020/7/2Hajime Oda27 グラフは解釈が重要 グラフを作るだけでなく，そのグラフから何が読み取れるのか， その背後にはどのような社会現象があると推測されるのかを考 えることがもっと重要。作図で仕事が終わったと安心しないよ うに。 グラフ・表は本文で必ず説明する レポートでグラフだけを貼り付けて，本文中で言及しないのは 厳禁。かならず本文中でグラフの読み方と何のために提示して いるのかを説明すること。 なんらかの主張や発見の証拠としてグラフや表を提示している のだから，グラフの示唆する内容が本文と合致しているかどう かを確認し，誠実に主張すること。
- 28. 他人の作成したグラフをそのまま自分のスラ イドやレポートに貼らないこと 2020/7/2Hajime Oda28 インターネット等で入手したグラフを自分のスライドや レポートに用いないこと 著作権的な問題（図には図単独で著作権があるので，基本的に 図を引用はできないと考えるべき） 他人のグラフには他人のコンテクストやメッセージがあるので， 自分の主張通りのグラフというのは基本的に存在しないものと 考えておく ベストの見せ方と違うグラフを無頓着に貼っていると，いつまで たっても自分のメッセージに合わせたグラフの選び方が進歩しな いので，学習効果が下がる。 めんどうでも，データから作図しなおしましょう。
- 29. グラフの選び方 文献紹介 2020/7/2Hajime Oda29 文献紹介 山本義郎（2005）『レポート・プレゼンに強くなるグラフの表現術（講談社現代新書）』講談社 本講で紹介した以外にも多様なグラフがあることをコンパクトにまとめている。 Zeisel, Hans (1985) Say it with figures (6th edition), Harper and Row Publishers, Inc（佐藤郁哉訳（2005）『数 字で語る 社会統計学入門』新曜社。） グラフを作成する前の数字の処理を中心に，数字の扱い方や図示の仕方についても解説された良書。 谷岡一郎（2000）『「社会調査」のウソ―リサーチ・リテラシーのすすめ (文春新書)』文藝春秋 グラフに限らず，データの読み方を学ぶための定番書。 インターネットサイトも役に立つ。有名どころは以下のとおり（敬称略）。 奥村晴彦（三重大学）のサイト・ブログにはいろいろなグラフや統計の話題があり，難しいものもあ るが，参考になる。 https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/ https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/blog/ 高木浩光「日常化するNHKの捏造棒グラフ」 http://takagi-hiromitsu.jp/diary/20070128.html グラフの選び方を一枚図にまとめたもの https://extremepresentation.typepad.com/files/choosing-a-good-chart-09.pdf