「比平均好」還是「比去年好」？這兩句話聽起來差不多，畫成圖卻可能是兩種顏色。
FT Visual Vocabulary 的第一欄叫「離散差異」（Deviation），定義是：強調和一個固定參考值相比的正、負變化。參考值通常是 0，也可以是目標值或長期平均；它也適合呈現正向、中立、負面這類態度的分布。FT 常拿它畫貿易順差與逆差、氣候變遷的溫度偏離。
這一類圖型的關鍵，不在長條怎麼畫，而在那條參考線畫在哪裡。參考線一移動，同一個數字就從「贏」變成「輸」。
一、分向長條圖：參考線是作者選的
WSTS（世界半導體貿易統計組織）預測 2026 年全球半導體銷售額年增 90%。哪些產品、哪些地區跑贏這個平均？
這張圖的參考值不是 0% 成長，而是全球平均成長。記憶體預測年增 250%，比全球平均多 160 個百分點，全球這一波的九成成長，大部分是記憶體一項撐起來的；其他產品的成長多在個位數到兩成之間，放在「全球平均」這把尺下，全部變成了負值。
這裡有三個陷阱。第一，參考值是作者選的：同一份資料，以 0% 為參考，所有長條都是正的，一片藍；以全球平均為參考，大部分變成紅的。顏色的意義跟著參考值走，所以圖上一定要寫清楚參考值是什麼。第二，平均被一個大項目拉高：記憶體占比大、成長又快，把全球平均拉到 90%，其他項目自然顯得「落後」，這是平均數被極端值拉動的典型例子。第三，這些都是預測值，而記憶體的高成長主要來自價格，不是出貨量。
這有點像全班平均分數被一位滿分同學拉高，其他同學一夕之間都「低於平均」。他們的分數沒有變，變的是那把尺。
二、分向堆疊長條圖：門檻也是作者選的
同一個產業群裡，有多少家公司在成長、持平、衰退？景氣谷底（FY2023）和高峰（FY2025）差在哪裡？
FT 說這種圖「最適合用來展現牽涉到態度（正向、中立、負面）的調查結果」。這裡把營收年增率切成三級，當成一題三點量表：衰退是負面、持平是中立、成長是正面。中立放在中間，兩邊各自往外堆，左右的長度就可以直接比較。
FY2023 衰退比例最高的是封裝測試，100% 的公司營收都在衰退；到了 FY2025，左右兩張幾乎全藍，這就是景氣高峰的樣子。
陷阱同樣藏在作者的選擇裡。門檻是作者選的：把「持平」的範圍從 ±5% 改成 ±10%，持平會變多、衰退會變少。分級只看家數、不看規模：一家巨頭衰退和一家小公司衰退，在圖上一樣寬；要看規模，就得改用營收加權的比例。年份也是作者選的：只放 FY2025 一年，圖會全藍、沒有故事，把谷底年放在旁邊，才看得出循環。
三、損益線圖：誰在上面，什麼時候換人
晶圓代工龍頭和它的大客戶 IC 設計，誰長得快？差距在哪幾段時間翻轉？
FT 對損益線圖的描述是：陰影部分能展示兩個元素的平衡關係。兩條線之間塗色，讀者一眼就看到「誰在上面」以及「什麼時候換人」，比兩條單純的折線更快。
這裡的月營收先做了「近 12 個月累計」再算年增率。單月年增率受季節、工作天、出貨時點影響太大，兩條線會一直交叉，塗色會碎成一片一片。
在 58 個月中，台積電有 45 個月成長得比聯發科快；聯發科領先的時段只有兩段：2021 年 12 月到 2022 年 6 月，以及 2024 年 5 月到 10 月。聯發科本身是台積電的客戶之一，台積電長得比聯發科快，代表它的成長主要來自其他客戶，例如 AI 加速器與高階手機晶片；聯發科領先的第一段，正好是 2021 到 2022 年手機晶片缺貨、聯發科大量追單的時候，第二段則是 2023 年庫存調整後的反彈，聯發科基期較低，回升也較快。
陷阱有三個。平滑方法會改變故事：近 12 個月累計會讓轉折點延後約半年，改用近 3 個月，轉折會提早，但雜訊也變多。塗色只表示「誰比較快」，不表示「誰比較好」：兩家都在成長時，橘色只是說聯發科長得更快。因果方向也要小心：客戶下單到代工廠認列營收之間有時間差，兩條線的領先落後，不能直接解讀成誰帶動誰。
四、成對長條圖：一個整體，拆成兩半
製造型半導體公司的資產，是靠權益還是靠負債撐起來的？
總資產等於負債加權益，正好是一個整體拆成兩半。成對長條圖（spine）以中軸為界往左右長，比堆疊長條更容易看出「偏哪一邊」。以權益占資產的中位數來看，IDM 與記憶體群是 57%，封裝測試群 53%，晶圓代工群 66%。
這張圖最容易被誤讀的地方是：低權益比不等於體質差。像 Intel 這類公司長期配息、買回庫藏股，權益是被刻意壓低的；銀行願意借錢給它，本身就是一種信用。要判斷體質，還得搭配獲利能力、利息保障倍數一起看。另外，權益有「歸屬母公司權益」與「權益總額」兩種口徑，不完全可比；權益為負的公司，例如 Dell、HP，則根本畫不進這種圖，需要另外說明。
五、為什麼參考線這麼有力量
行為經濟學裡有一個概念叫「參考點依賴」（reference dependence）：人評價一個結果，不是看絕對值，而是看它相對於某個參考點是賺還是賠。Kahneman 與 Tversky 的展望理論告訴我們，同樣的 100 元，相對於期望值是「多賺」還是「少賺」，感受完全不同。
離散差異類的圖，正是把這個心理機制畫在紙上。參考線一畫下去，讀者的眼睛就自動把世界分成兩邊：線的上面是贏家，線的下面是輸家。而這條線放在哪裡，是畫圖的人決定的。這也是為什麼企業財報喜歡和「去年同期」比，政府施政喜歡和「上一任」比，而補習班喜歡和「全國平均」比：每一個參考點，都是一次有意識的選擇。
結語：三件事
參考值是作者選的。 0、平均、中位數、目標值，會讓同一筆資料從「贏」變成「輸」。
平均數會被一個大項目拉動。 拿中位數當參考，故事可能完全不同。
正負用兩種顏色就夠了。 但顏色的意義要寫在圖上，不要讓讀者猜。
下一篇，D04 談相關性：兩個變數一起動，不代表誰帶動了誰。
資料來源與說明
圖型分類與定義：FT Visual Vocabulary（© Financial Times，CC BY-SA 4.0）。
市場資料：WSTS 2026 年春季預測（2026 年 6 月發布）。
財務數據：91 家半導體產業鏈公司 FY2021–2025 財報，以 2025 年平均匯率換算。
月營收：公開資訊觀測站（經 FinMind 彙整），2026 年 10 月擷取。