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因为季节变动现象很常见，所以美国有许多政府统计数据都经过调整，以便去除季节效应。举例来说，因为圣诞节的销售工作结束和北方的户外工作由于冬季的到来而减少，所以每年1月份美国的失业率会上升。如果政府公布的失业率每到1月份就上升，可能会造成困扰（还可能有政治上的麻烦）。美国劳工部劳工统计局知道每年1月失业率大约要上升多少，所以会依据预期的变化调整公布的失业率数据。只在实际的失业率上升得比预期还多时，公布的失业率才会上升。这样，我们才能看到就业情况的实质改变，而不会被季节效应弄糊涂了。
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知识普及 越南战争效应
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据说在越南战争期间，许多美国人为了逃避服兵役而去上大学。统计学家韦纳制作了线图，试图找出关于“越南战争效应”的蛛丝马迹。他发现入伍资格测验的分数在越南战争期间急剧降低，然后又有所回升。申请上大学的学生要考的美国学术能力评估测试的分数，在战争开始初期也下降了。似乎选择上大学而不愿参军的人，把两个测验的平均分数都拉低了。
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季节变动和季节调整
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在已知的固定时间间隔内重复出现的形态，叫作季节变动。而许多在固定时间间隔内测量的数据，都经过了季节调整（seasonal adjustment），也就是说，在数据公布之前，预期的季节效应已被消除。
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练习
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10.2 牛奶价格。美国农业部网站提供了每加仑全脂牛奶的月度平均价格，下表给出了从2010年1月到2011年12月的全部价格。
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用这些数据绘制线图，并对曲线的形态做出评价。
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小心刻度！
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因为线图给人的印象很深刻，所以不小心的人很容易被误导。谨慎的人在看线图时，会很仔细地看横轴和纵轴上标示的刻度。
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例6 未婚同居人数
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美国未婚同居的人数近年来增加了很多，以至于有些人认为同居拖延甚至取代了婚姻。图10–7是美国未婚同居人数的两个线图，数据还是来自当前人口调查。左边的图显示出稳定但幅度不大的增长，右边的图却告诉我们同居人数正在激增。
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图10–7 改变线图的刻度所产生的效果。两幅图展示的是同一组数据，但右边的图使得增加速度看起来快得多
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其中的奥秘在于刻度。要把左边的图变成右边的图，只需要把纵轴拉长、横轴缩短，然后把线图两头未到达的纵轴刻度切掉。现在，你已经知道如果要夸大或者减弱一个线图的上升或下降趋势，应该怎么做了。
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这两幅图哪幅是正确的呢？两幅都是对应测量数据的正确图形，但是两者都对刻度做了选择，以便制造出特定的效果。线图并没有所谓的“正确”刻度，通过对刻度的选择，同样都是正确的图形也可以给人完全不同的印象。所以，要小心刻度！
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再讲另一件和刻度有关的重要事情。当检查一个价格或数量指标随时间变化的情况时，画出绝对的变化幅度可能会造成误解。最好是从开始的时间点画出相对的变化。
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例7 事后变富有
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20世纪末是美国的大牛市（股价上升时期）。这个牛市有多大？图片比文字能更直观清楚地告诉你。
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图10–8展示了1971~2011年股价的涨跌百分比（用标普500指数计算）。直到1982年，股票价格都是时涨时跌的。有时会下跌很多，比如，1973年股价缩水14.7%，1974年又下跌26.5%。但是，1982~1999年的18年中有17年股价都在上涨，而且通常涨幅很大。2000~2011年，股价再次上下浮动，在2008年开始的金融危机期间，大幅下降了37%。
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图10–8 标准普尔500指数涨跌百分比，1971~2011年
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图10–9代表后见之明，你本应该在1971~1999年变得多富有呢？如果你在1970年年底投资1000美元购买股票，从这幅图中你可以看到之后每年你可以赚到的钱。在1974年以后，你的1000美元缩水为853美元，在1981年年底，增长到2145美元。每年只增长了7.2%，你的钱这些年即使存在银行也比放在股市里增值得快。然后，一轮大牛市开始了，1999年年底，这笔钱已经变成36108美元了。不幸的是，将后来的10年当作整体来看的话，股票所获极小，截至2011年年底，你的36108美元只略微增加到38471美元。