uta thien-seitz, statistisches amt münchen vdst- frühjahrstagung 2009 rostock keine 3d-diagramme...
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Uta Thien-Seitz, Statistisches Amt München VDSt- Frühjahrstagung 2009 Rostock
Keine 3D-Diagramme – schon gar nicht mit einer 3. Variablen
Säulenvariationen
15 - 19Jahre 20 - 24
Jahre 25 - 54Jahre 55 - 64
Jahre
Ausländer
Deutsche mit Migrationshintergrund
Deutsche ohne Migrationshintergrund
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
450000
Migrationsstatus im Alter von 15-64 Jahren (München, Juni 08)
Uta Thien-Seitz, Statistisches Amt München VDSt- Frühjahrstagung 2009 Rostock
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.
Balkendiagramme sind ...
Ranking ausgewählter Universitäten (Quelle: Bevölkerungsbefragung zum Image der Uni Leipzig, 2007)
2,2
2,3
2,5
2,7
2,8
3,2
3,4
3,5
3,6
4,1
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5
U Heidelberg
HU Berlin
LMU München
U Leipzig
TU Dresden
U Göttingen
U Freiburg
U Jena
U Hamburg
MLU Halle-Wittenberg
Uta Thien-Seitz, Statistisches Amt München VDSt- Frühjahrstagung 2009 Rostock
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
Histogramme
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Histogramme - Beispiel
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Zwei Histogramme,
die auf die Seite
gelegt wurden.
Alterspyramiden Altersverteilung der Münchner Bevölkerung am 31.12.2000
14.000 10.500 7.000 3.500 3.500 7.000 10.500 14.000
Männer Frauen100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
Alter
Außen: DeutscheInnen: Ausländer
Uta Thien-Seitz, Statistisches Amt München VDSt- Frühjahrstagung 2009 Rostock
Keine Säulen bei Verteilungen mit großen Spannweiten
Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla
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Keine Säulen bei Verteilungen mit großen Spannweiten
Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla
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Keine Säulen bei Verteilungen mit großen Spannweiten
Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla
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Kurven-diagramme
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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
Kurven für Trends
Die Geburten und Sterbefälle in München 1960 - 2006 *)
8.000
10.000
12.000
14.000
16.000
18.000 Geburten Sterbefälle
Säulendiagramme beleuchten „Vergleiche“;
Kurvendiagramme: Entwicklung der Daten über die Zeit (Trends);
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Hier keine Kurven...Ranking ausgewählter Universitäten
(Bevölkerungsbefragung zum Image der Uni Leipzig, 07)
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
UHeidelberg
HU Berlin LMUMünchen
U Leipzig TU Dresden U Göttingen U Freiburg U Jena U Hamburg MLU Halle-Wittenberg
Keine natürliche Ordnung der Universitäten erkennbar!(Nominale Merkmale)
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Wenn vertikaler Abstand entscheidend: besser Säulen verwenden
„Börsendiagramm“: Minimal-, Maximal- und mittlere Temperatur
Säulen besser als Kurven
Lufttemperatur München 2000
-20
-10
0
10
20
30
40
Jan Feb Mrz Apr Mai Jun Jul Aug Sept Okt Nov Dez
2000
°C
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Zwei parallel ansteigende Kurven: Abstand wird unterschätztBlaue Kurve immer 2 Einheiten über der roten Kurve !
Achtung: Optische Illusion
0
5
10
15
20
25
a b c d e f g h i k l m n0
5
10
15
20
25
a b c d e f g h i k l m n
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Gar nicht einfach - Veränderungen darstellen
Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla
Achtung: Veränderung der Veränderung
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Gar nicht einfach - Veränderungen darstellen
Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla
Achtung: Veränderungen zum Vorjahr – ohne Größenordnung
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Gar nicht einfach - Veränderungen darstellen
Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla
Tatsächlich: jährliche Umsatzsteigerungen !
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Voraussetzung: (möglichst) gleiche MaßeinheitDiagramm mit mehreren Kurven
Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla
Beispiel: Unterschiedliche Maßstäbe vermitteln falsche Eindrücke
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Diagramm mit mehreren Kurven
Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla
Gleiche Taktik – andere Aussage
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Diagramm mit mehreren Kurven
Quelle: „Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt“, Wolfgang Walla
Mit einem Maßstab geht es auch – und sogar besser !
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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.
Weitere Kurventipps
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InfografikenPiktogramme
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InfografikenZiel: Information aus Grafik (Torte, Säule, Kurve) einprägsamer machenAchtung: meist von Grafikern für Mediendarstellung verwendet (z.B. mit Adobe Illustrator, Corel Draw, Freehand)Variante 1: Piktogramme / Bilder statt BeschriftungÜbernachtungsgäste in München 2006 (6 häufigste Nationen)
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
BRD USA Italien Engl Schweiz Österr
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Infografiken - VielfachprinzipVariante 2: VielfachprinzipDarstellung unterschiedlicher Zahlen durch entsprechende Vielfache einer kleinen Einheit symbolisiertEmpfehlenswerter Einsatz:
Neu errichtete Wohngebäude in München 1998 - 2006
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008
Geschlechterrelation im Länderparlament Oz 1974 zu 2004
1974:
2004:
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Nicht zu empfehlen: Vervielfachung von Flächen / Volumen,
da nur schwer optisch abzuschätzenBsp: eine Person doppelt so reich wie andere (Quelle:
W.Krämer, So überzeugt man mit Statistik, Reihe Campus, 1994)
1. Bild: Fläche ... 2. Bild Seiten ...... des rechten Scheins doppelt so groß wie die des linken
Infografiken - Vielfachprinzip
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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)
Vorsicht vor falschen Suggestionen
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Zusammenfassung
Uta Thien-Seitz, Statistisches Amt München VDSt- Frühjahrstagung 2009 Rostock
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
Gute oder schlechte Grafik?
a
b
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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 Muster meiden (lieber verschiedene Graustufen)
Geburten und Sterbefälle München 1998-2001
10.800
11.000
11.200
11.400
11.600
11.800
12.000
12.200
12.400
12.600
1998 1999 2000 *) 2001
Geburten
Sterbefälle
Geburten und Sterbefälle München 1998-2001
10.800
11.000
11.200
11.400
11.600
11.800
12.000
12.200
12.400
12.600
1998 1999 2000 *) 2001
Gute oder schlechte Grafik?
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Alternative Darstellungen suchen: z.B. Multivariater Mittelwertsvergleich
Quelle: Gallery of Data Visualization, www.matho.yorku.ca/SCS/Gallery
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Fragen haben Vorfahrt !