５ 原数値の代わりに順位で示す

　原数値をグラフ化する代わりに順位を示した方が、理解が容易になるケースもあります。
　図４は、森林に対する国民の期待の内容を内閣府世論調査の結果で追ったグラフですが、左図では原数値、右図では順位を図示しました。
　このデータは、数値自体の変動よりも、順位の変動がポイントとなることから、原数値グラフより順位グラフの方がプレゼンテーションとして好ましいといえるでしょう。治山治水や水資源涵養が森林の役割として重視され続けている点、最近は、地球温暖化防止やレクリエーションの役割が重視されるようになってきた点が順位の推移ではっきり分かります。

図４：森林に対する国民の期待

６ データを省略しない（地域比較の例）

　シンプル化と矛盾するようですが、グラフがあまり見にくくならない限り、データを間引きせず網羅的に示すこと、あるいは、なるべく多くの国や地域との比較や、なるべく長期の時系列比較で迫力を持たせることが重要な場合があります。ここでは、網羅的な地域比較の事例と中間年を省略するかどうかで説得力に違いが出る時系列データの事例という２つを紹介しましょう。
　図５には、図２の自転車普及率について、並べ直したりせず、また全国の都道府県のデータを全て網羅した図を示しました。データの並びは原統計表に記載されているのと同じ都道府県コード順であり、北海道から沖縄まで地域ブロックに沿って、ほぼ北から南にデータが並んでいます。
　これを見ると、中京圏はややレベルが低くなっていますが、３大都市圏のいずれでも、都心部に近い地域ほど自転車の普及率が高いことが一目瞭然です。また、埼玉や香川が周辺より普及率が高いことから自転車は平坦部で有利なこと、長野や岐阜が周辺より普及率が低いことから山がちな地域では不利なことがうかがえます。

図５：都道府県別自転車普及率（2008年）

　このようにある意味では、並べ替えない方がデータの説得力が高い場合もありうることが分かります。トップや上位を強調したい場合は、ランキングを使用し、地域構造をよく見たい場合は、地理的な並びを重視した方が適切だといえましょう。
　また、全てのデータを網羅したグラフの方が説得力を持つ場合が少なくありません。ランキングや特定の観点からデータを選び出してデータを表示すると意図的なデータのプレゼンテーションだと疑われるからです。私は、紙面に余裕がない場合を除いて、なるべく全てのデータをグラフにすることを心がけています。特定のデータを選ぶときは、必ず上位20位、人口規模10万人以上といった明確な選定基準を示さなければなりません。