Ingenting ger en tydligare bild av data än en graf eller diagram, men även de kan subtilt manipuleras för att ge olika effekter. Detta beror på att människor tenderar att titta på former och storlekar på graferna innan de besvärar att kontrollera de numeriska detaljerna som är knutna till dem. Det enklaste sättet att manipulera y-axeln är att helt enkelt inte märka den. Om du har en uppsättning av 5 barer på x-axeln, men ingen indikator på hur höga de är i förhållande till varandra, det finns inget sätt att mäta om det finns någon faktisk signifikant skillnad mellan dem. Låt oss säga att din datamängd varierar mellan 1 och 50. För att dölja skillnaderna, mät y-axeln i steg om 100; för att accentuera dem orättvist, mät y-axeln i steg om 1/10. En skillnad mellan 3 och 10 ser enorm ut när den mäts i tiondelar (det är 70 enheter ifrån varandra!), men är knappt ens märkbar på en graf där 100 är den första ökningen (det är mycket, mycket mindre än 1 enhet isär!). Om dina data sträcker sig från 11 till 51, kan du göra det lägsta antalet ser ännu lägre, och det högsta antalet ser ännu högre, genom att märka din y-axel så att det börjar på 10. Detta gör att ribban representerar 11 bara knappt högre än x-axeln. Det kommer att verka som nästan ingenting om inte någon är kunnig nog att faktiskt titta noga och se att grafen startades från 10 istället för 0. Baren som representerar 51 blir 50 gånger högre än bar som representerar 11 på en sådan graf, eftersom den mindre bar är bara 1 enhet hög. Om grafen hade startat vid 0, skulle stapeln som representerar 51 ha varit mindre än 5 gånger höjden på stapeln som representerar 11. Varje gång du ser orden "inte skala" i det finstilta, är chansen att du har stött på ett exempel på detta. Det görs inte alltid illvilligt; ibland är siffrorna så väldigt olika att det inte finns ett sätt att korrekt representera dem på samma sida. Den kan dock lätt användas för osmakliga ändamål. Till exempel kan en visuell representation av storlek dras till höjdskalan men inte breddskalan, vilket gör att ett högre objekt (t.ex. en byggnad) också verkar mycket tunnare eller bredare än det faktiskt är. Detta ses ofta i breda undersökningar som delar upp resultaten efter vissa kategorier, till exempel det berömda diagrammet som visar vilken term för en kolsyrad dryck som är mest populär i vilket län i hela USA. Vid första anblicken verkar sådan information vara mycket detaljerad, men det uppstår snart frågor: hur omfattande är undersökningsuppgifterna? Vad är tröskeln för att bestämma resultatet? Används medel-, median- eller modemedelvärdet? Om du bara skulle använda ett resultat från varje område du undersökte, och kastade ut alla resten, kunde du enkelt kontrollera resultaten per område utan att någonsin divulgera att din provstorlek per område var liten. Återigen, det är en brist på konkret information som gör resultaten så svåra att kvantifiera.
Lämna y-axeln tom. Använd mycket stora eller små tal på y-axeln. Starta y-axeln genom området. Använd felaktig skalning. Använd grafik för att utelämna data.