Effective Data Visualization Techniques: Histograms and Curves

1. Säulenvariationen Keine 3D-Diagramme – schon gar nicht mit einer 3. Variablen

2. Balkendiagramme sind ... • Alternativen zu den Säulendiagrammen, wenn die Beschriftung auf der x-Achse zu eng ist . Auch bei vielen Merkmalsausprägungen • gekippte Säulendiagramme • Alle Varianten der Säulen auch hier möglich.

3. Histogramme • Säulendiagramme ohne Lücke zwischen den Säulen • Wenn Merkmalsausprägungen benachbart sind (z.B. Kategorien wie „sehr gut“ bis „sehr schlecht“, Altersklassen,etc.) • Säulenhöhe = Besetzungszahl der Klasse durch Breite der Klasse • Fläche der Säule ist gleich der Häufigkeit der Klasse (Häufigkeitsdichte) • Problem: optimale Wahl der Klassen; je gröber, umso mehr Info geht verloren, je feiner, umso leichter chaotisch • Alle Klassen sollten stets die gleiche Länge haben

4. Histogramme - Beispiel

5. Alterspyramiden Zwei Histogramme, die auf die Seite gelegt wurden.

6. Keine Säulen bei Verteilungen mit großen Spannweiten Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla

7. Keine Säulen bei Verteilungen mit großen Spannweiten Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla

8. Keine Säulen bei Verteilungen mit großen Spannweiten Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla

9. Kurven- diagramme

10. Kurven für Trends • X-Achse: i.A. Zeit(von links nach rechts aufsteigend !!!!!) • Y-Achse: die Daten • für Zahlen, die zeitlich oder anders geordnet sind: Geburten, Preise, etc. • Beliebteste Graphikart Säulendiagramme beleuchten „Vergleiche“; Kurvendiagramme:Entwicklung der Daten über die Zeit (Trends);

11. Hier keine Kurven... Keine natürliche Ordnung der Universitäten erkennbar! (Nominale Merkmale)

12. Säulen besser als Kurven • Wenn vertikaler Abstand entscheidend: besser Säulen verwenden • „Börsendiagramm“: Minimal-, Maximal- und mittlere Temperatur

13. Achtung: Optische Illusion • Zwei parallel ansteigende Kurven: Abstand wird unterschätzt Blaue Kurve immer 2 Einheiten über der roten Kurve !

14. Gar nicht einfach - Veränderungen darstellen Achtung: Veränderung der Veränderung Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla

15. Gar nicht einfach - Veränderungen darstellen Achtung: Veränderungen zum Vorjahr – ohne Größenordnung Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla

16. Gar nicht einfach - Veränderungen darstellen Tatsächlich: jährliche Umsatzsteigerungen ! Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla

17. Diagramm mit mehreren Kurven • Voraussetzung: (möglichst) gleiche Maßeinheit Beispiel: Unterschiedliche Maßstäbe vermitteln falsche Eindrücke Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla

18. Diagramm mit mehreren Kurven Gleiche Taktik – andere Aussage Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla

19. Diagramm mit mehreren Kurven Mit einem Maßstab geht es auch – und sogar besser ! Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla

20. Weitere Kurventipps • Keine Spaghetti-Diagramme! Nicht mehr als 4 Kurven in einem Diagramm • Keine unterschiedlichen Maßeinheiten! Keine Doppel-Skalendiagramme • Schwer lesbar, Quelle von Missverständnissen. • Möglich: Transformationen, Auf-100-setzen am Beginn der Reihen • Logarithmische Skalen nur bei Wachstumsraten: zeigt, innerhalb welcher Periode sich die Variable verdoppelt hat, etc.

21. Infografiken Piktogramme

22. Infografiken Ziel: Information aus Grafik (Torte, Säule, Kurve) einprägsamer machen Achtung: meist von Grafikern für Mediendarstellung verwendet (z.B. mit Adobe Illustrator, Corel Draw, Freehand) Variante 1: Piktogramme / Bilder statt Beschriftung

23. Infografiken - Vielfachprinzip Variante 2: Vielfachprinzip Darstellung unterschiedlicher Zahlen durch entsprechende Vielfache einer kleinen Einheit symbolisiert Empfehlenswerter Einsatz: Geschlechterrelation im Länderparlament Oz 1974 zu 2004 Neu errichtete Wohngebäude in München 1998 - 2006 1974: 2004:

24. Infografiken - Vielfachprinzip • Nicht zu empfehlen: Vervielfachung von Flächen / Volumen, • da nur schwer optisch abzuschätzen • Bsp: eine Person doppelt so reich wie andere (Quelle: W.Krämer, So überzeugt man mit Statistik, Reihe Campus, 1994) • Bild: Fläche ... • Bild Seiten ... • ... des rechten Scheins • doppelt so groß wie • die des linken

25. Vorsicht vor falschen Suggestionen • Graphiken möglichst abstrakt wählen, ohne zusätzliche Botschaft! • Gefahren: • Manipulation, • Interpretation, • falscher Kontext, • Vorurteile zementieren, • Wertungen statt Fakten, • nicht vorhandene Ursachen und Konsequenzen suggerieren. • (Quelle: W.Krämer, So überzeugt man mit Statistik, Reihe Campus, 1994)

26. Zusammenfassung

27. Gute oder schlechte Grafik? • Für Statistiker heißt „gut“: Grafik als Medium für den neutralen Informationstransport • Wichtig: passenden Diagrammtyp wählen • Konventionen nutzen: • unabhängige Variable auf x-Achse • Leserichtung: • von links nach rechts. Kurven- und Balken haben Basis/Anfang links • Von oben nach unten: Titel an den Kopf • Drehen der Achsentitel/-beschriftung • Format des Diagramms: goldener Schnitt a:b=b:(a+b) d.h.: Breite ca. 1,6-fache der Höhe a b

28. Gute oder schlechte Grafik? • Auf das Wesentliche konzentrieren: Daten ! Hilfen wie Raster und Rahmen in den Hintergrund rücken • Keine Platzverschwendung oben/seitlich; ausgewogene Grafik • Achsen nicht abschneiden (0-Punkt) bzw. deutlich sichtbar machen • 3-dimensionale Grafiken meiden • Schraffuren und Mustermeiden (lieber verschiedene Graustufen)

29. Alternative Darstellungen suchen: z.B. Multivariater Mittelwertsvergleich Quelle: Gallery of Data Visualization, www.matho.yorku.ca/SCS/Gallery

30. Fragen haben Vorfahrt !