Daten Visualisierung - Wann Diagramme lügen 2/6

Summary

Dieses Skript behandelt die Herausforderungen und Tricks bei der Erstellung von Datenvisualisierungen. Es warnt vor der Verwendung von manipulierten oder irreführenden Darstellungen, zeigt die Bedeutung korrekter Achsenbeschriftungen und -anordnungen sowie die Notwendigkeit, den richtigen Diagrammtyp gemäß den zugrundeliegenden Daten auszuwählen. Des Weiteren wird auf die Verwendung von Farben und 3D-Effekten eingegangen, die die Wahrnehmung verzerren können, und gibt Tipps, um eine klare und effektive Kommunikation von Informationen zu gewährleisten.

Takeaways

• 📊 Datenmanipulation in Visualisierungen kann leicht erkannt werden, wie im Beispiel des manipulierten Wetterdiagramms für Florida.
• 🔍 Manipulationen in Diagrammen können auch subtiler sein, z.B. durch die Wahl der Darstellungsform oder durch die Farbe, die das Layout oder durch fehlende Beschriftungen.
• 📈 Die Wahl des richtigen Diagrammtyps ist entscheidend für eine klare Kommunikation von Daten, etwa durch die Verwendung von Liniendiagrammen für zeitbezogene Trends.
• 📉 Falsch beschriftete Diagramme können irreführend sein; es ist wichtig, Achsen, Datenpunkte und Farben korrekt zu kennzeichnen und zu erklären.
• 🚫 Balkendiagramme sollten nie ohne Nulllinie begonnen werden, da dies die Wahrnehmung von Größenverhältnissen verzerrt.
• 📉 Liniendiagramme sind besser für die Darstellung von Trends geeignet, wenn sie mit einer Nulllinie beginnen, um Veränderungen klar zu erkennen.
• 📊 Die Darstellung von Daten in Diagrammen sollte nicht durch 3D-Effekte verzerrt werden, da diese die wahrgenommene Größe und Form verfälschen können.
• 🗺️ Bei der Farbwahl in Visualisierungen müssen inkrementelle Daten durch eine Variation im Farbton und in der Sättigung dargestellt werden, um eine genaue Wahrnehmung zu ermöglichen.
• 🔢 Diagramme sollten niemals mit fehlenden Datenpunkten oder gestrichelten Linien versehen werden, wenn kontinuierliche Daten verfolgt werden, da dies die Interpretation verzerrt.
• 📊 Flächen in Diagrammen sollten niemals durch den Radius oder die Höhe, sondern durch die Fläche selbst codiert werden, um eine korrekte Wahrnehmung der Daten zu gewährleisten.
• 👀 Die Lesbarkeit von Diagrammen wird durch die Wahl der Achsen, die Länge der Achsenabschnitte und die Darstellung von Datenpunkten maßgeblich beeinflusst.

Q & A

Was ist das Hauptthema des Transcripts?

Das Hauptthema des Transcripts ist die Diskussion über irreführende Visualisierungen in Diagrammen und wie man sie erkennen und vermeiden kann.

Welche Art von Manipulation wurde im Zusammenhang mit Donald Trump und einer Wetterkarte erwähnt?

Es wurde eine Manipulation erwähnt, bei der ein weißer Bereich auf einer Wetterkarte mit einem Filzstift erweitert wurde, um zu suggerieren, dass Alabama von einem Hurrikan getroffen wurde.

Was sind einige Gründe, warum Visualisierungen irreführend sein können?

Visualisierungen können irreführend sein, weil Daten manipuliert werden, das Design schlecht ist, die falschen Datentypen für die Visualisierung ausgewählt wurden, oder die Farbwahl oder das Layout schlecht gewählt ist.

Was ist ein Beispiel für eine irreführende Visualisierung, die durch eine fehlende Null-Linie entsteht?

Ein Beispiel ist ein Balkendiagramm, das nicht bei Null beginnt, was dazu führt, dass die tatsächlichen Werte und Verhältnisse nicht korrekt dargestellt werden.

Welche Rolle spielen Beschriftungen in Diagrammen?

Beschriftungen sind entscheidend, um sure das Publikum die Diagramme richtig interpretieren kann. Sie sollten klar und vollständig sein, um Missverständnisse zu vermeiden.

Was ist das Problem mit Diagrammen, die mit 3D-Effekten dargestellt werden?

3D-Effekte können die tatsächliche Größe und die Wahrnehmung von Daten verzerren, was dazu führt, dass das Diagramm irreführend sein kann.

Welche Art von Diagrammen sollten vermieden werden, wenn die Daten nicht normal verteilt sind?

Balkendiagramme, die Mittelwerte oder Medianwerte darstellen, sollten vermieden werden, wenn die Daten nicht normal verteilt sind, da sie nicht die tatsächliche Streuung der Daten widerspiegeln.

Was ist der beste Ansatz, um temporale Trends in Diagrammen darzustellen?

Der beste Ansatz ist, die Zeit auf der X-Achse und die zu messenden Werte auf der Y-Achse zu platzieren und die Datenpunkte oder -linien für jede Kategorie über die Zeit zu verfolgen.

Welche Tools gibt es, um die richtige Art der Visualisierung für die Daten auszuwählen?

Es gibt Ressourcen wie das 'Chiquita Spicker', das hilft, die richtigen Fragen zu stellen, um die geeignete Art der Visualisierung für die Daten auszuwählen.

Was sind einige Faktoren, die bei der Wahl der richtigen Farbwahl in Diagrammen berücksichtigt werden sollten?

Bei der Farbwahl sollten die Zugänglichkeit für alle, einschließlich der Farbe Sehbehinderten, die Bedeutung der Farben im Kontext der Daten und die Vermeidung von irreführenden Farbschemata berücksichtigt werden.

Was sind einige Tipps, um sicherzustellen, dass Diagramme nicht irreführend sind?

Tipps beinhalten die Verwendung von Null-Linien in Balkendiagrammen, die Vermeidung von 3D-Effekten, die klare Beschriftung aller Achsen und Legenden, sowie die Darstellung von Datenpunkten, anstatt sie zu verbergen oder zu kürzen.