間中有朋友問，我在大學教 infographics 其實係教乜。其實真係教畫圖或計數的時間唔多，coding你可以自己學，software日新月異我教你都冇用；最主要，係學點諗嘢。例如如果你上過我堂，你唔會出一幅上面咁樣樣嘅圖囉。
呢幅圖來自是日某主流網媒的一篇新聞，我一見到就覺得好奇怪⋯⋯乜溫度有得計倍數咩？Click入去睇，內文其實冇計過一條咁嘅數，相信係出圖的朋友見到內文話「5月11日的氣溫為攝氏29度，往年平均氣溫約為攝氏12度」，於是就得出了「較往年高一倍」這句說話。
如果上緊堂，你咁寫，我會肥你。因為溫度，除了degree kelvin，係冇「高一倍」呢個概念的。
統計學上有測量尺度（scale of measure）這件事，通常分 nominal, ordinal, interval 和 ratio 。後面的道理，就係唔好以為係數目字就可以計數。例如危險品倉庫，有第一類危險品，第五類危險品，第十類危險品⋯⋯咁第十類危險品係咪危險過第一類十倍呢？唔係，因為呢個數目字只係分類用，同蘋果橙冇分別，是為nominal data。又例如，米芝連有一粒星、兩粒星同三粒星，我地知道三粒星好食過兩粒星，兩粒星好食過一粒星，但係三粒星同兩粒星的距離，同兩粒星同一粒星的距離，係咪一樣呢？我地唔知道，因為呢個係 ordinal data 。
而氣溫，係interval data。我地知道攝氏20度同攝氏10度的距離，係同10度同0度的距離一樣；但氣溫唔係ratio data，攝氏20度唔係攝氏10度的兩倍。
重複：攝氏20度唔係攝氏10度的兩倍。
幾時先係ratio data呢？好似長度咁，20cm就係10cm的兩倍了。有乜分別？因為長度係有meaningful (unique and non-arbitrary) zero, 零就係零，攝氏唔係咁work（除非degree kelvin, 就有絕對零度這個概念，個零真係零來的）。
如果明白scale of measure 這件事，就不會出現在討論溫度的時候話「較往年高一倍」這句話了。
認識scale of measure好重要，因為做數據其實不外乎加減乘除，難就難在有時你唔知幾時可以加減，幾時可以乘除。
舉個例，如果你要做統計，搵central tendency。處理nominal data，你只可以計mode；處理ordinal data，因為有得排次序了，你可以計median，但不能計mean；到了interval data，先可以計mean。
這對實際應用也有影響的。例如你設計問卷，好多時會問「好鍾意／鍾意／一半半／唔鍾意／好唔鍾意」，問題係「好鍾意」同「鍾意」的距離，同「鍾意」同「一半半」的距離，響受訪者心目中係咪一樣呢？冇呢個假設，就會被人質疑你唔可以計mean。要繞過這個問題，你可以問「0就絕對唔鍾意，5就一半半，10就絕對鍾意，你會俾幾多分？」
這兒只是簡介對數目字的基本思考。學術上可以去到好深都得，一般人也用不著。但希望大家最起碼計得這點：唔好見到有數目字就以為可以加減乘除啊！
補一句：幅圖錯，但件事仍然重要。氣候變遷，真係好大鑊呀！