{"id":462205,"date":"2025-08-18T15:03:17","date_gmt":"2025-08-18T14:03:17","guid":{"rendered":"https:\/\/learnesy.com\/?p=462205"},"modified":"2025-10-06T16:34:25","modified_gmt":"2025-10-06T15:34:25","slug":"lineaere-og-logaritmiske-skalaer-i-diagram","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/learnesy.com\/no\/lineaere-og-logaritmiske-skalaer-i-diagram\/","title":{"rendered":"Line\u00e6re og logaritmiske skalaer i diagram"},"content":{"rendered":"

\u00c5 velge mellom line\u00e6r og logaritmisk skala kan gj\u00f8re stor forskjell for hvordan dataene dine presenteres og tolkes. Men hva er egentlig forskjellen, og n\u00e5r b\u00f8r man bruke hvilken? I denne artikkelen forklarer vi grunnprinsippene og guider deg gjennom fordelene og bruksomr\u00e5dene for begge skalaene \u2013 slik at du kan lage tydelige og effektive visualiseringer hver gang.<\/p>\n

\n

Diagrammer i Excel tegnes automatisk med line\u00e6r skala. En line\u00e6r skala er rett og slett en skala der alle intervallene er like store. Det finnes imidlertid flere tilfeller der line\u00e6re skalaer ikke er ideelle n\u00e5r vi visualiserer data. Vi skal n\u00e5 se p\u00e5 to situasjoner der en logaritmisk skala kan v\u00e6re nyttig. Vi begynner med et eksempel der vi kartlegger alder mot bruttoinntekt for 100 personer (i form av et punktdiagram).<\/p>\n

Selv om man kan anta at inntekten \u00f8ker med alderen, blir det vanskelig \u00e5 se dette i diagrammet, fordi noen personer har langt h\u00f8yere inntekter sammenlignet med majoriteten.<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Siden hvert intervall p\u00e5 y-aksen<\/strong> er like stort, vil lavere inntekter bli komprimert i diagrammet for hvert intervall som legges til for \u00e5 kunne inkludere de h\u00f8yeste verdiene i dataserien.<\/p>\n

Dette problemet kan l\u00f8ses ved hjelp av en logaritmisk skala. I motsetning til line\u00e6re skalaer defineres en logaritmisk skala som: forrige intervallverdi multiplisert med en basisverdi<\/strong>.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Grunnideen er alts\u00e5 \u00e5 komprimere h\u00f8ye verdier for \u00e5 beholde h\u00f8y \u201coppl\u00f8sning\u201d blant lavere verdier.<\/p>\n

\n

>><\/strong>For \u00e5 endre en akse til logaritmisk i Excel, h\u00f8yreklikk p\u00e5 aksen og velg «Formater akse<\/strong>«. Klikk deretter p\u00e5 «Logaritmisk skala<\/strong>» og skriv inn basisverdien.<\/p>\n<\/blockquote>\n

\"\"<\/p>\n

Vi ser n\u00e5 at h\u00f8ye inntekter ligger i sine egne intervaller. Blant lavere inntekter ser vi en tydelig trend som indikerer at inntekten \u00f8ker med alderen.<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Det finnes ingen klar regel for n\u00e5r man b\u00f8r bruke logaritmisk skala, men vanligvis brukes den av to grunner. Den f\u00f8rste er n\u00e5r store verdier forvrenger grafen for resten av dataene, og den andre er for \u00e5 vise multiplikative faktorer eller prosentvise endringer.<\/p>\n

La oss se p\u00e5 et eksempel med prosentvis endring: hvis vi endrer basisverdien fra 10 til 2, betyr det at hvert intervall tilsvarer en \u00f8kning p\u00e5 100 %. Dette er spesielt nyttig dersom den prosentvise forskjellen er det som er av interesse.<\/p>\n

Blant annet i \u00f8konomiske sammenhenger er det ikke uvanlig \u00e5 betrakte f.eks. markedsindekser eller aksjepriser som prosentvise endringer.<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ved \u00e5 sette et minimumsverdi i diagrammet, kan vi ogs\u00e5 styre hvilket grunnverdi den logaritmiske skalaen baserer seg p\u00e5.<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00c5 velge mellom line\u00e6r og logaritmisk skala kan gj\u00f8re stor forskjell for hvordan dataene dine presenteres og tolkes. Men hva er egentlig forskjellen, og n\u00e5r b\u00f8r man bruke hvilken?<\/p>\n","protected":false},"author":90966,"featured_media":485769,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","footnotes":""},"categories":[356],"tags":[],"class_list":["post-462205","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tips-2"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/462205","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/users\/90966"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=462205"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/462205\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":485770,"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/462205\/revisions\/485770"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media\/485769"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=462205"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=462205"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/learnesy.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=462205"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}