그래프 왜곡은 데이터를 시각적으로 표현할 때 불확실하거나 부정확한 방식으로 정보를 전달하는 행위를 말한다. 데이터의 선명한 이해를 목표로 하는 그래프들 중 일부는 해석을 왜곡하거나 과장하여 관객이 잘못된 결론에 도달하게 만들 수 있다. 이러한 왜곡은 의도적일 수도 있으며, 데이터 해석의 오류나 디자인의 실수로 인해 발생할 수도 있다.
그래프 왜곡의 흔한 예로는 스케일 조작이 있다. Y축(수직 축)의 스케일을 비율에 맞지 않게 조정하면, 실제 데이터의 변화보다 훨씬 극적인 효과를 줄 수 있다. 예를 들어, 어떤 기업의 매출 그래프에서 Y축의 최소값을 1000으로 설정하면, 매출이 1200에서 1500으로 증가한 경우 작고 미미한 변화로 보일 수 있지만, Y축을 0부터 시작하면 매출의 증가가 훨씬 뚜렷하게 나타난다. 이런식으로 스케일을 조정하면, 관객이 데이터의 중요성을 왜곡해 인식할 수 있다.
또 다른 왜곡의 방식은 데이터 포인트의 선택적인 생략이다. 전체 데이터 세트에서 일부 데이터를 제외하고 그래프를 만들면, 특정 추세나 패턴을 강조할 수 있다. 예를 들어, 기후 변화에 관한 연구에서 특정 연도만을 포함한 그래프는 온도가 상승하고 있음을 과장할 수 있지만, 전체 데이터를 포함하면 나름의 변동성이 있음을 보여줄 수 있다. 이와 같이 데이터를 선택적으로 제시함으로써 관객은 분석이나 결론에 대한 착각을 하게 된다.
마지막으로는 그래프의 디자인 요소에 의한 왜곡이다. 그래프의 형태나 색상, 레이아웃 등이 심리적으로 관객에게 영향을 줄 수 있다. 예를 들어, 막대 그래프와 원형 그래프는 데이터의 상대적 크기를 다르게 인식하게 만들 수 있으며, 지나치게 화려한 색상이나 효과적인 디자인은 정보의 비중을 상대적으로 왜곡할 수 있다. 따라서 그래프 작성 시에는 데이터의 정확한 전달을 위해 이러한 디자인적인 요소를 신중하게 고려해야 한다.