text: それぞれの場合に応じて、工夫をこらすだけの力をもつのが必要で、そのためにはよいといわれる論文などに掲載されている統計図表を、その論旨と照らし合わせながら吟味して、目を肥やす必要がある。また、統計データそのものがない状態で、あたかもそれがあるように偽ってグラフを作成して発表しまっては、少数の例外を除き捏造である。あくまで統計グラフの作成は、データの加工手段の一つである。「目的や着眼点に沿って散在する情報を収集する」という過程なしには成立し得ない。さらに言えば、グラフ作成の前に、データ自体に何らかの統計処理を加える場合がある。データの取得・処理の妥当性については、グラフの選択やスケールなどの設定以前の問題だが、この段階で問題がある場合には、グラフ自体の価値はなくなる。ただし、データの取得・処理の妥当性についても、統計学特に実験計画法などの体系的な学問が存在するが、安易に可否を決められる問題ではない。先にも述べたように、グラフを作成する上では、 「何を分析するのか」「何を主張するのか」「何を検定するのか」といった目的意識（下記統計グラフで分かること参照）研究目的に照らして適切に取得、処理された統計データそのもの を明確にしておく必要がある。たとえば「ここに全国の小学生それぞれの身長・体重・学年・学校を記したデータがあります。さぁ統計グラフを作ってください」といわれたとして、データとしては膨大であるにしても、これだけの“情報”では「どのようなグラフをどのように作成するのが適切か」を決めることはできない。つまり、 使用するグラフの種類（円グラフにするのか、棒グラフにするのかなど）主要なパラメータの選択（棒グラフの場合は軸の設定、円グラフの場合には分類の設定、ヒストグラムの場合には階級の設定）スケールの選択 などが定まらない（「統計グラフの種類と、グラフ選択の目安」参照）。たとえば 身長のバラつき（ここでは敢えて、評価方法を特定しないために素朴なバラつきという言葉を用いる。）が見たい（普通はヒストグラムを使う）身長と体重の関係を見たい（普通は散分図を用いる）のように、同じデータを用いたとしても何を議論するのかによって適切なグラフは異なる。同じ「身長のバラつき」が見たいと言った場合でも 小学2年生身長のバラつきが見たい（ヒストグラム）