推薦序　當眼見也無法為憑，圖表素養就是一種必要――政大新聞系教授　劉慧雯

自　序

前　言　放眼即圖表的世界

導　論　

分布圖：看似簡單明瞭卻容易遭到誤用

整體數據與異常值

製圖誤區：設計不良與標示錯誤

正確解讀的重要

圖表具有說明力，卻也容易加深偏誤

培養圖像敏銳度

第一章　圖表的運作方式

骨架與視覺編碼方式

視覺編碼元素一：長條

視覺編碼元素二：位置

視覺編碼元素三：區域面積

地區分布與區域面積編碼

樹狀構造矩型圖與圓餅圖

視覺編碼元素四：顏色

驗收時間

建立圖表的心智模型

圖表如何說謊

第二章　因設計不良而說謊的圖表

為立場扭曲資訊的圖表

三度空間視覺效果的誤用

縱橫軸刻度與比例的重要性

魔鬼就藏在「比例」中

算數尺度vs.對數尺度

製圖誤區：截斷數據

「目的」決定「方法」

如何評價資料品質

第三章　因資料可疑而說謊的圖表

注意資料來源

數據計量的對象

分享網路資訊前先三思

當心為特定觀點服務的圖表

事實的全貌？

樣本選擇的重要性

檢視原始數據和相應推論

分辨資料來源優劣的訣竅

散播資訊的厡則

如何判斷資料來源值不值得信任？

第四章　因資料不完整而說謊的圖表

服膺特定政治觀點的扭曲圖表與文字

製圖誤區：沒有提供適宜的資訊量

簡化與複雜間的取捨

名義價值vs.實值價值

製圖誤區：在同一張圖表中比較分母不同的數據

百分比vs.真實數值

圖表中未揭示的重要基準線或反面數據

原始數值vs.調整數值

第五章　因隱藏或混淆不確定性而說謊的圖表

好的圖表有助於做出正確判斷

圖表中的不確定性

不確定性不代表錯誤

如何解讀颶風相關圖表

圖表也有不同的「目標讀者」

第六章　因暗示錯誤模式而說謊的圖表

解讀圖表的三大原則

「堪薩斯怎麼了？」矛盾

群集資料與個體資料的差異

圖表究竟說了些什麼？

為了支持一己信念誤用圖表

別過度詮釋圖表的意義

結　論　別用圖表自欺（或欺人）　

三大製圖原則

避免落入「合理化」的誤區

當個負責任的訊息傳播者

好的圖表會讓你更聰明、更快樂

後　記

致　謝



參考書目

推薦書單　

推薦序　當眼見也無法為憑，圖表素養就是一種必要――政大新聞系教授　劉慧雯
自　序
前　言　放眼即圖表的世界
導　論　
分布圖：看似簡單明瞭卻容易遭到誤用
整體數據與異常值
製圖誤區：設計不良與標示錯誤
正確解讀的重要
圖表具有說明力，卻也容易加深偏誤
培養圖像敏銳度
第一章　圖表的運作方式
骨架與視覺編碼方式
視覺編碼元素一：長條
視覺編碼元素二：位置
視覺編碼元素三：區域面積
地區分布與區域面積編碼
樹狀構造矩型圖與圓餅圖
視覺編碼元素四：顏色
驗收時間
建立圖表的心智模型
圖表如何說謊
第二章　因設計不良而說謊的圖表
為立場扭曲資訊的圖表
三度空間視覺效果的誤用
縱橫軸刻度與比例的重要性
魔鬼就藏在「比例」中
算數尺度vs.對數尺度
製圖誤區：截斷數據
「目的」決定「方法」
如何評價資料品質
第三章　因資料可疑而說謊的圖表
注意資料來源
數據計量的對象
分享網路資訊前先三思
當心為特定觀點服務的圖表
事實的全貌？
樣本選擇的重要性
檢視原始數據和相應推論
分辨資料來源優劣的訣竅
散播資訊的厡則
如何判斷資料來源值不值得信任？
第四章　因資料不完整而說謊的圖表
服膺特定政治觀點的扭曲圖表與文字
製圖誤區：沒有提供適宜的資訊量
簡化與複雜間的取捨
名義價值vs.實值價值
製圖誤區：在同一張圖表中比較分母不同的數據
百分比vs.真實數值
圖表中未揭示的重要基準線或反面數據
原始數值vs.調整數值
第五章　因隱藏或混淆不確定性而說謊的圖表
好的圖表有助於做出正確判斷
圖表中的不確定性
不確定性不代表錯誤
如何解讀颶風相關圖表
圖表也有不同的「目標讀者」
第六章　因暗示錯誤模式而說謊的圖表
解讀圖表的三大原則
「堪薩斯怎麼了？」矛盾
群集資料與個體資料的差異
圖表究竟說了些什麼？
為了支持一己信念誤用圖表
別過度詮釋圖表的意義
結　論　別用圖表自欺（或欺人）　
三大製圖原則
避免落入「合理化」的誤區
當個負責任的訊息傳播者
好的圖表會讓你更聰明、更快樂
後　記
致　謝

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自　序

前　言　放眼即圖表的世界

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分布圖：看似簡單明瞭卻容易遭到誤用

整體數據與異常值

製圖誤區：設計不良與標示錯誤

正確解讀的重要

圖表具有說明力，卻也容易加深偏誤

培養圖像敏銳度

第一章　圖表的運作方式

骨架與視覺編碼方式

視覺編碼元素一：長條

視覺編碼元素二：位置

視覺編碼元素三：區域面積

地區分布與區域面積編碼

樹狀構造矩型圖與圓餅圖

視覺編碼元素四：顏色

驗收時間

建立圖表的心智模型

圖表如何說謊

第二章　因設計不良而說謊的圖表

為立場扭曲資訊的圖表

三度空間視覺效果的誤用

縱橫軸刻度與比例的重要性

魔鬼就藏在「比例」中

算數尺度vs.對數尺度

製圖誤區：截斷數據

「目的」決定「方法」

如何評價資料品質

第三章　因資料可疑而說謊的圖表

注意資料來源

數據計量的對象

分享網路資訊前先三思

當心為特定觀點服務的圖表

事實的全貌？

樣本選擇的重要性

檢視原始數據和相應推論

分辨資料來源優劣的訣竅

散播資訊的厡則

如何判斷資料來源值不值得信任？

第四章　因資料不完整而說謊的圖表

服膺特定政治觀點的扭曲圖表與文字

製圖誤區：沒有提供適宜的資訊量

簡化與複雜間的取捨

名義價值vs.實值價值

製圖誤區：在同一張圖表中比較分母不同的數據

百分比vs.真實數值

圖表中未揭示的重要基準線或反面數據

原始數值vs.調整數值

第五章　因隱藏或混淆不確定性而說謊的圖表

好的圖表有助於做出正確判斷

圖表中的不確定性

不確定性不代表錯誤

如何解讀颶風相關圖表

圖表也有不同的「目標讀者」

第六章　因暗示錯誤模式而說謊的圖表

解讀圖表的三大原則

「堪薩斯怎麼了？」矛盾

群集資料與個體資料的差異

圖表究竟說了些什麼？

為了支持一己信念誤用圖表

別過度詮釋圖表的意義

結　論　別用圖表自欺（或欺人）　

三大製圖原則

避免落入「合理化」的誤區

當個負責任的訊息傳播者

好的圖表會讓你更聰明、更快樂

後　記

致　謝



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