Qualitativ, sequenziell, divergierend

SurveyInsights Lab hat einen Farbschema-Explorer zum Visualisieren von Likert-Skalen-Daten entwickelt. Der Datensatz zeigt Ergebnisse einer Umfrage zu Mathematikangst, bei der jede Frage Antworten von "Strongly Disagree" über "Neutral" bis "Strongly Agree" hat.

Es gibt drei Arten von Farbschemata, die jeweils für unterschiedliche Daten gedacht sind:

Typ	Zweck
Qualitativ	Ungeordnete Kategorien unterscheiden
Sequentiell	Ordnung darstellen
Divergierend	Über oder unter einem Mittelpunkt darstellen

Nutze den Farbschema-Auswahlregler, um zu erkunden, wie sich jeder Typ auf die Visualisierung auswirkt, und wähle dann das passendste Schema für diese Daten.

Datenquelle: Bai et al. (2009)

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In diesem Kapitel lernst du den Wert von Visualisierungen kennen und nutzt reale Daten zu britischen Monarchen, australischen Gehältern, panamaischen Tieren und dem Zigarettenkonsum in den USA, um die Streuung einer Variablen mithilfe von Histogrammen und Boxplots grafisch darzustellen.

Exercise 1: Ein Diagramm sagt mehr als tausend Worte Exercise 2: Motivierende Visualisierung Exercise 3: Kontinuierliche vs. kategoriale Variablen Exercise 4: Histogramme Exercise 5: Histogramme interpretieren Exercise 6: Einstellen der Bin-Breite Exercise 7: Kastendiagramme Exercise 8: Kastendiagramme interpretieren Exercise 9: Kastendiagramme anordnen

Du lernst, wie du Diagramme interpretierst und grundlegende Konzepte der Datenvisualisierung wie Korrelation, lineare Zusammenhänge und Log-Skalen verstehst. In interaktiven Übungen erkundest du außerdem die Beziehung zwischen zwei stetigen Variablen mithilfe von Streudiagrammen und Liniendiagrammen. Du arbeitest mit Daten zu Lebenserwartungen, Technologieadoption, COVID-19-Fallzahlen und zu Jugendstraftäter:innen in der Schweiz. Anschließend lernst du zwei weitere beliebte Visualisierungen kennen – Balkendiagramme und Punktdiagramme –, die häufig genutzt werden, um den Zusammenhang zwischen kategorialen und stetigen Variablen zu untersuchen. Dabei betrachtest du berühmte Athletinnen und Athleten, Gesundheitsumfragedaten und den Preis eines Big Mac weltweit.

Exercise 1: Streudiagramme Exercise 2: Streudiagramme interpretieren Exercise 3: Trends mit Streudiagrammen Exercise 4: Liniendiagramme Exercise 5: Liniendiagramme interpretieren Exercise 6: Logarithmische Skalen für Liniendiagramme Exercise 7: Balkendiagramme Exercise 8: Balkendiagramme interpretieren Exercise 9: Interpretation von gestapelten Balkendiagrammen Exercise 10: Punktdiagramme Exercise 11: Punktdiagramme interpretieren Exercise 12: Punktdiagramme sortieren

Zeit, deine Erkenntnisse noch wirkungsvoller zu machen. Entdecke, wie du mit Farbe und Form deine Visualisierungen klarer und leichter verständlich gestaltest – besonders, wenn du mit mehr als zwei Variablen gleichzeitig arbeitest. Du untersuchst Immobilienpreise in Los Angeles, Technologieaktienkurse, Matheangst, die größten Hip-Hop-Songs, Vorlieben für Scotch Whisky und Fettsäuren in Olivenöl.

Exercise 1: Höhere Dimensionen Exercise 2: Eine weitere Dimension für Streudiagramme Exercise 3: Eine weitere Dimension für Liniendiagramme Exercise 4: Farbe verwenden Exercise 5: Auffällige Farben Exercise 6: Qualitativ, sequenziell, divergierend

Aktuelle Übung

Exercise 7: Daten hervorheben Exercise 8: Viele Variablen auf einmal darstellen Exercise 9: Paardiagramme interpretieren Exercise 10: Korrelations-Heatmaps interpretieren

In diesem letzten Kapitel lernst du, die häufigsten Probleme bei Diagrammen zu erkennen und zu vermeiden. Zum Beispiel: Wie vermeidest du irreführende oder schwer zu interpretierende Visualisierungen – und versteht dein Publikum wirklich, was du sagen willst? All das wird geklärt! Du untersuchst Windrichtungen, Asthma-Häufigkeit und Sitze im Bundesrat.

Exercise 1: Polarkoordinaten Exercise 2: Tortendiagramme Exercise 3: Rosendiagramme Exercise 4: Achsen des Bösen Exercise 5: Achsen für Balkendiagramme Exercise 6: Duale Achsen Exercise 7: Reizüberflutung Exercise 8: Diagrammmüll Exercise 9: Mehrere Diagramme Exercise 10: Glückwunsch!