I grafici seguenti riportano il numero di iscritti alle scuole superiori in Italia nel 1931, nel 1951, nel 1971, nel 2011. A sinistra sono riportate le migliaia di iscritti, a destra le percentuali degli iscritti maschi e quelle degli iscritti femmine.

Come spieghi la flessione degli iscritti che vi è stata tra il 1931 e il 1951? Che cosa mette in luce meglio un grafico rispetto all'altro? Se, a destra, avessi solo il grafico blu come potrei ottenere quello rosso?

C'è stata la seconda guerra mondiale, che ha causato molti morti tra i giovani maschi, ed altri disagi sociali.  Il primo grafico mette in luce come è evoluta complessivamente la popolazione scolastica. Il secondo grafico mette in luce come è cresciuta la presenza femminile nella scuola secondaria superiore.  Nel secondo grafico i dati femminili e quelli maschili fanno in ogni anno 100.
    A proposito del primo grafico occorre tener presente che è cresciuta anche la popolazione complessiva (anche se in modo molto più lieve):

I grafici ottenuti con questo e questo script:

I grafici sono ottenibili con R (vedi sotto) o con un semplice script online: vedi,
o col software online WolframAlpha (vedi):
plot (2011,1302),(1971,727),(1951,156),(1931,124),(1931,0),(1931,1500),(1931,268),(1951,260),(1971,1005),(2011,1361)
plot (2011,48.9),(1971,41),(1951,37.5),(1931,31.6),(1931,0),(1931,80),(1931,68.4),(1951,62.5),(1971,58),(2011,51.1)

# Con R:
source("http://macosa.dima.unige.it/r.R")
anni <- c(1931,1951,1971,2011)
t1000 <- c(392, 416, 1732, 2663)  # i totali in migliaia
f1000 <- c(124, 156, 727, 1302)   # le femmine in migliaia
m1000 <- t1000-f1000              # i maschi
t1000; f1000; m1000
#   392  416 1732 2663   tot
#   124  156  727 1302   fem
#   268  260 1005 1361   mas
# Il grafico del numero degli iscritti, usando 1400 come max
BF=3; HF=3
Griglia(1930,2015, 0,1400) # Uso Griglia invece di Piano per scrivere io le coord.
spezza(anni,f1000,"black"); PUNTI(anni,f1000,"red")
spezza(anni,m1000,"black"); PUNTI(anni,m1000,"blue")
sottoAssex("1930",1930); sottoAssex("1950",1950); sottoAssex("1970",1970); sottoAssex("2010",2010)
SottoAssey("0",0); SottoAssey("500",500); SottoAssey("1000",1000)
suassey("migliaia di iscritti M e F")
# quello delle percentuali
percf = f1000/t1000*100; percm = m1000/t1000*100; percf; percm
# 31.63265 37.50000 41.97460 48.89223
# 68.36735 62.50000 58.02540 51.10777
Griglia(1930,2015, 0,70)
spezza(anni,percf,"black"); PUNTI(anni,percf,"red")
spezza(anni,percm,"black"); PUNTI(anni,percm,"blue")
sottoAssex("1930",1930); sottoAssex("1950",1950); sottoAssex("1970",1970); sottoAssex("2010",2010)
SottoAssey("0",0); SottoAssey("50",50)
suassey("% iscritti M e F")
#
# Il grafico della popolazione italiana
anni <- c(1861,1871,1881,1901,1911,1921,
1931,1936,1951,1961,1971,1981,1991,2001,2011)
pop <- c(22176477,27299883,28951546,32963316,35841563,39396757,41043489,
42398489,47515537,50623569,54136547,56556911,56778031,56995744,59433744)
BF=4; HF=3
max(pop)   # 59433744
Griglia(1860,2015,0,60e6)
spezza(anni,pop,"black"); PUNTI(anni,pop,"blue")
sottoAssex("1860",1860); sottoAssex("1900",1900)
sottoAssex("1950",1950); sottoAssex("2000",2000)
SottoAssey("0",0); SottoAssey("30",30e6); SottoAssey("60",60e6)
suassey("milioni di abitanti")