Главные проблемы двойных осей
Разный масштаб
Главная опасность двойных осей — в независимом масштабе каждой из них. Из-за этого может возникать ложное ощущение взаимосвязи двух трендов. Линии кажутся нам синхронными, хотя тренд — не синхронный и корреляция не столь высока.
В результате мы видим «одинаковый рост» или «резкое расхождение» даже там, где между показателями нет прямой логической связи.
Иллюзия корреляции
Человеческое сознание устроено так, что оно автоматически сравнивает формы линий. Если две кривые похожи, нам кажется, что они связаны. Однако на самом деле это просто иллюзия.
Исследование группы ученых Нью-Йоркского университета [1] подтверждает: даже при наличии точных чисел на графике люди доверяют картинке больше, чем цифрам, — значит, легко приходят к ложным выводам.
На графике с двумя осями мы воспринимаем пересечение линий так же, как и на обычном. Люди считывают в этом зависимость показателей, которой там нет.
Нарушение принципов графического восприятия
По данным исследования Cleveland & McGill (1984) [3], точное восприятие требует наличия общей шкалы.
Если вы используете столбчатую диаграмму с двойными осями, вопрос соответствия картинки и значений усложняется. Столбцы созданы для сравнения по высоте — и зритель обязательно будет это делать.
Сложность для восприятия
Графики с двумя осями хуже читаются, дольше интерпретируются и чаще вызывают путаницу. В массовой коммуникации (СМИ, соцсети) обычно нет времени на вдумчивый анализ.
Единственное относительно безопасное применение — отображение одного и того же показателя в двух единицах (например, выражение температуры в градусах Цельсия и по шкале Фаренгейта), но это редкий случай.
Альтернативы: как честно и понятно представить два показателя
Два отдельных графика (side-by-side)
Разместите графики рядом: так можно сравнивать тренды, но не абсолютные величины. При этом сохраняются реальные масштабы, и у зрителя не возникает иллюзии.
Индексированный график (в % от базы)
Используйте относительные значения, вместо абсолютных. Например, представьте данные в процентах: теперь оба тренда отображаются на одной шкале, и пересечения линий действительно значимы.
Однако этот подход работает только для рядов с одинаковой скоростью изменения. Коул Нуссбаумер Кнафлик очень хорошо объясняет это в одной из своих статей [4]: если один из рядов данных изменится на +10 000%, а другой — всего на +5%, последняя линия будет почти незаметна.
Аннотации и подписи
Покажите один ключевой показатель, а второй — добавьте цифрами в подписях. Особенно эффективно, когда один показатель абсолютный (число клиентов), а другой — относительный (выручка):
Хорошая визуализация помогает зрителю понять значение транслируемых показателей, а не угадать его. Используйте альтернативы — они требуют чуть больше места, но сохраняют доверие и объективность выводов.
Источники
- Pandey A., Rall K., Satterthwaite M. L. et al. How Deceptive are Deceptive Visualizations? An Empirical Analysis of Common Distortion Techniques // CHI ’15: Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. 2015. P. 1469–1478. URL: https://web.archive.org/web/20161223174531id_/http://faculty.poly.edu/~onov/Pandey_et_al_CHI_2015.pdf (дата обращения: 07.02.2026).
- Spurious Correlations // TylerVigen.com. URL: https://www.tylervigen.com/spurious-correlations (дата обращения: 07.02.2026).
- Cleveland W.S., McGill R. Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods // Journal of the American Statistical Associations. 1984. Vol. 79. N. 387. P. 531–554. URL: euclid.psych.yorku.ca/www/psy6135/papers/ClevelandMcGill1984.pdf (дата обращения: 07.02.2026).
- Knaflic C. N. be gone, dual y-axis! // Storytelling with data. 2016. URL: https://www.storytellingwithdata.com/blog/2016/2/1/be-gone-dual-y-axis (дата обращения: 07.02.2026).
- Few S. Dual-Scaled Axes in Graphs: Are They Ever the Best Solution? // Perceptual Edge. 2008. URL: https://www.perceptualedge.com/articles/visual_business_intelligence/dual-scaled_axes.pdf (дата обращения: 07.02.2026).
- Muth L. C. Why not to use two axes, and what to use instead // Datawrapper Blog. 2018. URL: https://www.datawrapper.de/blog/dualaxis (дата обращения: 07.02.2026).
- Алексей Смагин. Одураченные статистикой: как могут обмануть линейные графики // Т—Ж. 2024. URL: https://t-j.ru/stat-manipulation-line/?utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F (дата обращения: 07.02.2026).
