【锚点】本轮只教一个【数据可视化×研究方法】判断：【柱状图的零基线不是美德，而是长度编码的约束；折线图可以截断轴，因为读者主要比较的是位置，而不是从零点出发的长度。】

【显式】Cleveland & McGill (1984) 的图形知觉排序：【位置】>【长度】>【角度】。柱状图把数值变成从基线出发的【长度】；一旦基线从0抬到2，两个均值2.0和3.0的柱子长度比可以从1.5变成0:1，视觉系统会把【相对变化】读成【绝对优势】。

【流程节点链路】起点【读者看到柱子高度】→中间【视觉系统比较长度】→终点【把相对差误读为绝对差】。

【隐式】折线图把数值放在坐标【位置】上；y轴从0到3时，2和3之间的视觉距离只占1/3高度；从2到3时，2和3之间的视觉距离占满高度。截断确实放大视觉斜率，但坐标标签和连续点线让读者能回到数值本身。【细微】真正危险的不是截断，而是没有标出轴范围、没有断轴符号、没有误差条。

【流程节点链路】起点【数据点落在坐标位置】→中间【读者比较同一坐标轴上的位置/斜率】→终点【若轴范围被隐藏，位置线索失效】。

【极难发现】很多【学术诚实】规则把【零基线】当成道德，其实它只是编码类型匹配：展示【总量/比例】用零基线柱状图；展示【趋势/变化】用折线图+明确轴范围。若把2%和3%的效应量画成零基线柱状图，读者会低估1个百分点的绝对差；若画成2-3折线，读者会高估斜率但能读出数值。

【可拒绝的预测】：如果一篇论文只画零基线柱状图来展示【显著下降】，而y轴从80%开始，审稿人应要求补一张带明确轴范围的折线图或带绝对差标注的柱状图。你同意吗？