Grundlagenfach · Lerngebiet 4 · Datenanalyse · 20 Lektionen

4.2 Diagramme

Ein gut gewähltes Diagramm zeigt eine Aussage in Sekunden — ein schlecht gewähltes verwirrt oder täuscht. In diesem Kapitel lernst du die vier Standard-Diagramme der deskriptiven Statistik kennen, wann welches passt, und wie sich Daten durch Form und Streuung charakterisieren lassen.

📋 Kompetenzen nach RLP 2030 — Teilgebiet 4.2
  • univariate Daten charakterisieren (kategorial, diskret, stetig), ordnen, klassieren (Rangliste, Klasseneinteilung) und visualisieren (Balkendiagramm, Kuchendiagramm, Histogramm, Boxplot)
  • Diagramme charakterisieren und interpretieren (symmetrisch, schief, unimodal, multimodal)
  • bivariate Daten charakterisieren, visualisieren und interpretieren
  • entscheiden, wann welches Diagramm angemessen ist
🎯 Lernziele — das kann ich nach dieser Seite
  • Ich kann Daten klassieren: Klassenzahl und Klassenbreite sinnvoll wählen.
  • Ich kann die vier Standarddiagramme (Säulen-, Kreis-, Histogramm, Boxplot) erstellen und lesen.
  • Ich kann zum Merkmalstyp und zur Fragestellung den passenden Diagrammtyp begründen.
  • Ich kann Diagramme charakterisieren und manipulative Darstellungen erkennen.
  • Ich kann bivariate Daten im Streudiagramm darstellen und Zusammenhänge beschreiben.

Einstieg — vier Daten, vier Diagramme

Eine Schule erhebt vier ganz unterschiedliche Datensätze. Wähle einen aus und drücke Animation starten — du siehst, wie das passende Diagramm Datenpunkt für Datenpunkt entsteht. Frage dabei mit: Warum passt dieses Diagramm zu genau diesen Daten?

Einstieg · vier Datensätze, vier passende Diagramme

💡 Erkenntnis
Erkenntnis
Der Diagrammtyp folgt aus der Art der Daten, nicht aus dem Geschmack. Balken für Häufigkeiten von Kategorien, Kreis für Anteile an einem Ganzen, Histogramm für klassierte stetige Werte, Boxplot für Lage und Streuung. Der Boxplot zeigt am Schluss keine einzelnen Werte mehr, sondern nur noch fünf Kennzahlen — die Box umfasst die mittlere Hälfte der Daten.
Welches Schulfach mögen 100 Lernende am liebsten?
Datenpunkte: 0 / 100
Klicke Animation starten, um zu sehen, wie das Balkendiagramm entsteht.

Jeder Datensatz hat seinen eigenen Datentyp — kategorial, stetig oder diskret. Genau dieser Typ entscheidet, welches Diagramm sinnvoll ist. In den folgenden Abschnitten klären wir das systematisch.

Klassieren — der Schritt vor dem Diagramm ↩ 4.1

Bei stetigen Daten sind alle Werte verschieden (z.B. Körpergrössen 169.3 cm, 169.4 cm, 169.7 cm). Eine Strichliste „wie oft kommt jeder Wert vor?" produziert dann meist nur Einsen — nutzlos. Deshalb fasst man Werte in Klassen (Intervalle gleicher Breite) zusammen.

📘 Klasseneinteilung

Daten werden in Klassen \(K_1, K_2, \dots, K_k\) eingeteilt — typischerweise gleich breite, aneinandergrenzende Intervalle. Für jede Klasse \(K_i\) zählt man, wie viele Werte hineinfallen — die absolute Häufigkeit \(h_i\). Der Anteil \(h_i / n\) ist die relative Häufigkeit.

Faustregel für die Anzahl Klassen bei \(n\) Werten:

\[ k \approx \sqrt{n} \]

Bei \(n = 60\) also etwa 8 Klassen, bei \(n = 200\) etwa 14.

Wie stark die Klassenbreite das Bild verändert, probierst du am besten selbst aus. Das Widget klassiert die 60 Körpergrössen aus dem Beispiel darunter:

Klassenbreite wählen: wie viele Klassen passen zu 60 Werten?

💡 Erkenntnis
Erkenntnis
Die Daten bleiben dieselben 60 Werte, die Summe ist immer 60 — nur das Bild ändert sich. Zu viele Klassen zeigen Zufallszacken und leere Klassen, zu wenige verschmieren die Form. Die Faustregel \(k \approx \sqrt{n}\) liefert einen guten Startwert: bei \(n = 60\) etwa 8 Klassen, hier also 4 cm breit. Auch 6 oder 10 Klassen sind noch gut lesbar; die Faustregel ist ein Richtwert, keine exakte Vorschrift.

60 Körpergrössen in ganzen cm, Klassen halboffen: die linke Grenze zählt zur Klasse, die rechte nicht. Bei 5 cm entsteht genau die Tabelle aus dem Beispiel.

Klassenbreite
Faustregel: \(k \approx \sqrt{60} \approx 7.7\) → etwa 8 Klassen. Spannweite \(184 - 156 = 28\) cm, \(28 : 8 = 3.5\) → Klassenbreite 4 cm ★
Klassenbreite 4 cm → 8 Klassen.
Klasse [cm]\(h_i\)\(h_i/n\)
🟢 Beispiel — Körpergrössen klassieren

60 Lernende, Grössen zwischen 156 cm und 184 cm. Mit 6 Klassen à 5 cm:

Klasse [cm]\(h_i\)\(h_i/n\)
[155; 160[50.083
[160; 165[120.200
[165; 170[180.300
[170; 175[140.233
[175; 180[80.133
[180; 185[30.050
Summe601.000

Die Notation [155; 160[ bedeutet: 155 inklusive, 160 exklusiv — so wird jeder Wert genau einer Klasse zugeordnet.

✏️ Mini-Check — Klassieren
Multiple Choice

Klassieren heisst …

  • die Werte sortieren
  • die Werte in Intervalle einteilen
  • die Werte runden
Lösung anzeigen
B. Stetige Daten werden für das Histogramm in Klassen (Intervalle) zusammengefasst.
Lückentext

Spannweite 40, 8 Klassen → Klassenbreite .

Lösung anzeigen
\(40 : 8 = 5\).
Kurze Rechnung

In welche Klasse gehört der Wert 17.3 bei den Klassen \([10; 15[\), \([15; 20[\), \([20; 25[\)?

Lösung anzeigen
In \([15; 20[\) — die linke Grenze gehört zur Klasse, die rechte nicht.
Transfer

Was passiert bei zu vielen bzw. zu wenigen Klassen?

Lösungsweg anzeigen
Zu viele: dünn besetzte, zackige Klassen ohne erkennbares Muster. Zu wenige: die Verteilungsform verschmiert. Faustregel: etwa \(\sqrt{n}\) Klassen als Startwert, dann nach Lesbarkeit anpassen.

Die vier Standarddiagramme

Klick auf eine Kachel, um Definition und Beispiel zu sehen.

Balkendiagramm

Für kategoriale oder diskrete Daten. Jede Kategorie wird zu einem Rechteck, dessen Höhe die Häufigkeit darstellt. Die Balken berühren sich nicht — die Lücken signalisieren: zwischen den Kategorien gibt es nichts.

Lieblingsfach von 83 Lernenden Mathe Sport Deutsch Englisch 22 32 17 12 0 10 20 30 Anzahl
Beispiel: Lieblingsfach von 83 Lernenden. Achsen-Beschriftung: Kategorien an x, Häufigkeit an y. Balken haben Lücken.
✏️ Mini-Check — Die vier Standarddiagramme
Multiple Choice

Häufigkeiten eines kategorialen Merkmals zeigt …

  • das Säulendiagramm
  • das Streudiagramm
  • der Boxplot
Lösung anzeigen
A. Eine Säule pro Kategorie; das Histogramm wäre für klassierte stetige Daten.
Lückentext

Das Histogramm stellt Daten dar.

Lösung anzeigen
klassierte (stetige) — die Säulen stehen lückenlos aneinander.
Kurze Rechnung

6 von 24 Nennungen: relative Häufigkeit und Kreissektor?

Lösung anzeigen
\(\tfrac{6}{24} = 25\%\) → Sektor \(0.25 \cdot 360° = 90°\).
Transfer

Welche fünf Kennwerte zeigt ein Boxplot — und wofür eignet er sich besonders?

Lösungsweg anzeigen
Minimum \(x_{\min} = Q_0\), \(Q_1\), Median \(Q_2\), \(Q_3\), Maximum \(x_{\max} = Q_4\). Er eignet sich besonders zum Vergleich mehrerer Verteilungen nebeneinander — Lage und Streuung auf einen Blick.

Diagramme charakterisieren

Histogramme und Boxplots zeigen die Form der Verteilung. Drei Begriffspaare reichen, um die meisten Verteilungen zu beschreiben:

📘 Symmetrisch ↔ schief

Eine Verteilung ist symmetrisch, wenn die linke und rechte Hälfte des Histogramms spiegelbildlich aussehen. Sie ist linksschief, wenn der Schwanz nach links ausläuft (die Masse rechts), rechtsschief, wenn der Schwanz nach rechts ausläuft (die Masse links).

Diese Schiefe lässt sich auch an den Lagemassen ablesen: Bei rechtsschiefer Verteilung ist der Mittelwert grösser als der Median (der lange Schwanz nach rechts zieht den Mittelwert hoch), bei linksschiefer Verteilung ist er kleiner. Mehr dazu in Kapitel 4.3.

symmetrisch
Glockenform
linksschief
Schwanz links
rechtsschief
Schwanz rechts
📘 Unimodal ↔ multimodal

Ein Histogramm ist unimodal, wenn es genau einen Gipfel hat. Es ist bimodal bei zwei Gipfeln, allgemein multimodal bei mehreren. Mehrere Gipfel sind oft ein Hinweis darauf, dass die Stichprobe aus zwei verschiedenen Gruppen stammt (z.B. Körpergrössen einer Klasse, in der Frauen und Männer beide stark vertreten sind).

unimodal
ein Gipfel
bimodal
zwei Gipfel
multimodal
mehrere Gipfel
⚠ Manipulative Diagramme — worauf man hereinfällt

Dieselben Daten lassen sich ehrlich oder irreführend darstellen. Die häufigsten Tricks:

  • Abgeschnittene \(y\)-Achse. Beginnt die Achse nicht bei \(0\), wirken kleine Unterschiede riesig: Säulen \(4\) und \(8\) sehen bei \(y\)-Start \(3\) aus wie \(1 : 5\) statt \(1 : 2\).
  • Fehlende oder unklare Achsenbeschriftung. Ohne Grösse und Einheit ist keine Zahl interpretierbar.
  • Ungleiche Klassenbreiten / gestauchte Skala. Verzerrt das Histogramm-Bild; die Fläche stimmt dann nicht mehr mit der Häufigkeit überein.
  • Flächen- und 3D-Verzerrung. Verdoppelt ein Piktogramm Höhe und Breite, wächst die Fläche auf das Vierfache — das Auge liest Flächen, nicht Höhen. 3D-Perspektive verstärkt vordere Säulen.
  • Rosinenpickerei. Ein bewusst gewählter Zeit- oder Datenausschnitt erzeugt einen Trend, den die Gesamtdaten nicht hergeben.

Gegenmittel: Achsen prüfen (Nulllinie? Einheit?), Skala prüfen, und im Zweifel die Rohdaten oder das Verhältnis der Zahlen selbst nachrechnen.

Schneide die \(y\)-Achse selbst ab — die vier Umsatzzahlen bleiben dabei unverändert:

💡 Erkenntnis
Erkenntnis
Beim Balken- und Säulendiagramm liest das Auge die Länge als Wert. Nur wenn die Achse bei \(0\) beginnt, ist die Länge proportional zur Zahl. Ab einem abgeschnittenen Nullpunkt vergleicht man Differenzen zum Achsenstart — und der ist frei wählbar. Deshalb ist der erste Blick immer der auf die Nulllinie.
0.0
Q4 wirkt 1.13-mal so hoch wie Q1 — real ist der Faktor 1.13.
Quartalsumsatz eines Betriebs in Mio. CHF. Dieselben vier Zahlen, dieselben Säulen — nur der Achsenstart wandert.
✏️ Mini-Check — Diagramme charakterisieren
Multiple Choice

Am stärksten manipulativ wirkt in der Regel …

  • eine abgeschnittene y-Achse
  • eine Legende
  • eine Achsenbeschriftung
Lösung anzeigen
A. Sie überzeichnet Unterschiede dramatisch.
Lückentext

Jede Achse braucht Grösse und .

Lösung anzeigen
Einheit — sonst sind die Werte nicht interpretierbar.
Kurze Rechnung

Säulen 4 und 8 bei \(y\)-Start 3: Wie wirkt das Verhältnis statt 1 : 2?

Lösung anzeigen
Sichtbar sind \(8 - 3 = 5\) und \(4 - 3 = 1\) — es wirkt wie 1 : 5 statt 1 : 2.
Transfer

Ein Piktogramm verdoppelt Höhe und Breite eines Symbols. Warum überzeichnet das?

Lösungsweg anzeigen
Die Fläche wächst auf das Vierfache, obwohl der Wert sich nur verdoppelt — das Auge liest Flächen. Korrekt wäre, nur eine Dimension zu skalieren oder Symbole zu stapeln.

Bivariate Daten — Streudiagramm

Bisher betrachteten wir univariate Daten: ein Merkmal pro Person. Bei bivariaten Daten erheben wir zwei Merkmale gleichzeitig — zum Beispiel Körpergrösse und Schuhgrösse jeder Person. Die natürliche Visualisierung ist das Streudiagramm:

📘 Streudiagramm (Punktwolke)

Jede Person wird zu einem Punkt \((x_i, y_i)\) im Koordinatensystem. Die x-Koordinate ist das eine Merkmal, die y-Koordinate das andere. Aus der Form der Punktwolke liest man Zusammenhänge ab.

Positiver Zusammenhang
Körpergrösse [cm] Schuhgrösse
Punkte steigen von links unten nach rechts oben.
Negativer Zusammenhang
Auto-Alter [Jahre] Wert [CHF]
Punkte fallen von links oben nach rechts unten.
Kein Zusammenhang
Schuhgrösse Mathe-Note
Wolke ohne erkennbares Muster — kein Zusammenhang.
Nichtlinearer Zusammenhang
Trainingsstunden / Woche Verletzungsrisiko
U-Form: zu wenig oder zu viel Training erhöhen das Risiko.
⚠ Korrelation ≠ Kausalität

Ein Zusammenhang im Streudiagramm bedeutet nicht, dass die eine Grösse die andere verursacht. Klassisches Beispiel: Eis-Verkauf und Sonnenbrände korrelieren stark — beides hängt aber von der dritten Grösse Sonnenintensität ab. Eis kaufen verursacht keinen Sonnenbrand.

🎯 Entscheidungs­tabelle: Welches Diagramm wann?

DatentypFrageDiagramm
kategorialHäufigkeitsvergleichBalkendiagramm
kategorialAnteile am GanzenKuchendiagramm
diskretHäufigkeit pro WertBalkendiagramm
stetigVerteilungsformHistogramm
numerisch5-Zahlen-Übersicht, Vergleich GruppenBoxplot
bivariatZusammenhang zweier GrössenStreudiagramm
💡 Strategie — vom Datentyp zum Diagramm

Die Wahl des Diagramms folgt immer aus zwei Fragen:

  1. Was für Daten habe ich? Kategorial (Lieblingsfach), diskret (Anzahl Geschwister), stetig (Körpergrösse) oder bivariat (zwei Merkmale gleichzeitig)?
  2. Was möchte ich zeigen? Häufigkeiten vergleichen, Anteile darstellen, Verteilungsform zeigen oder Zusammenhang erkunden?

Erst diese zwei Fragen klären, dann die Tabelle oben konsultieren — so vermeidest du den Reflex, einfach das Diagramm zu nehmen, das man am häufigsten gesehen hat (typischerweise Kuchendiagramm oder Balken — beide oft fehl am Platz).

⚠ Häufiger Fehler — Histogramm und Balkendiagramm verwechseln

Beide haben rechteckige Balken, sind aber für verschiedene Datentypen gemacht. Beim Balkendiagramm stehen die Balken für kategoriale Daten (Lieblingsfach, Verkehrsmittel) und sind durch Lücken getrennt. Beim Histogramm stehen sie für klassierte stetige Daten (Körpergrösse in 5-cm-Klassen) und stehen lückenlos nebeneinander — die x-Achse ist hier eine echte Zahlenachse, keine Aufzählung. Lücken oder keine Lücken: das ist das Signal.

✏️ Mini-Check — Streudiagramm
Multiple Choice

Ein Streudiagramm zeigt …

  • die Verteilung einer Variablen
  • den Zusammenhang zweier Merkmale
  • Anteile am Ganzen
Lösung anzeigen
B. Jeder Punkt ist ein Merkmalsträger mit zwei Werten \((x \mid y)\).
Lückentext

Eine Punktwolke von links unten nach rechts oben zeigt einen en Zusammenhang.

Lösung anzeigen
positiv- — grössere \(x\)-Werte gehen mit grösseren \(y\)-Werten einher.
Kurze Rechnung

Trage die Person (Grösse 180 cm, Gewicht 75 kg) ins Streudiagramm ein.

Lösung anzeigen
Punkt bei \(x = 180\), \(y = 75\): \((180 \mid 75)\).
Transfer

Eisverkauf und Sonnenbrände korrelieren stark. Verursacht Eis Sonnenbrand?

Lösungsweg anzeigen
Nein — Korrelation ist keine Kausalität. Beide hängen von einer Drittvariablen ab (sonniges, heisses Wetter). Ein Zusammenhang im Streudiagramm belegt keine Wirkrichtung.

Aufgaben

🟠 A1Diagramm wählen

Welches Diagramm ist jeweils am besten geeignet?

  1. Lieblingssport von 200 Personen — 7 Sportarten zur Auswahl.
  2. Marktanteile von 4 Smartphone-Herstellern (in %).
  3. Verteilung der Wartezeit am Pizza-Stand (gemessen in Minuten, n = 80).
  4. Vergleich der Mathe-Noten in den Klassen A, B und C.
  5. Zusammenhang zwischen täglicher Lernzeit und Notendurchschnitt.
🟢 Lösung
  1. Balkendiagramm — 7 Kategorien sind für ein Kuchendiagramm zu viele (zu schmale Sektoren).
  2. Kuchendiagramm — wenige Kategorien, Anteile addieren sich zu 100%.
  3. Histogramm — stetige Daten, Verteilungsform interessiert.
  4. Boxplots nebeneinander — drei Gruppen vergleichen, kompakt.
  5. Streudiagramm — bivariat, Zusammenhang sichtbar machen.
🟠 A2Klasseneinteilung erstellen

Bei einer Stadtumfrage ergab sich: \(n = 100\), Werte zwischen 0 und 50.

  1. Wie viele Klassen empfiehlt die Faustregel?
  2. Schlage gleichbreite Klassen vor.
  3. Wie nennt man eine Tabelle, die zu jeder Klasse die Anzahl Werte angibt?
🟢 Lösung
  1. \(k \approx \sqrt{100} = 10\) Klassen.
  2. 10 Klassen à 5 Einheiten: [0; 5[, [5; 10[, …, [45; 50].
  3. Häufigkeitstabelle.
💡 Die letzte Klasse ist beidseitig geschlossen

Bei der Klassen-Folge \([0;5[, [5;10[, \dots, [45;50[\) würde der Wert \(50\) in keine Klasse fallen — er wäre in der Auszählung verloren. Damit der Maximalwert mitgezählt wird, schreibt man die letzte Klasse beidseitig geschlossen: \([45; 50]\). Alle übrigen Klassen bleiben halboffen \([\text{links}; \text{rechts}[\), damit Werte am Klassen-Übergang eindeutig einer einzigen Klasse zugeordnet sind.

🟠 A3Histogramm zeichnen

Gegeben: Lernzeit pro Woche (in Stunden) von 30 Lernenden.

2, 3, 5, 1, 4, 6, 3, 5, 7, 2, 8, 4, 5, 3, 6, 4, 9, 5, 4, 3, 7, 5, 4, 6, 2, 5, 4, 3, 6, 5

  1. Erstelle eine Häufigkeitstabelle mit Klassen [1; 3[, [3; 5[, [5; 7[, [7; 9[, [9; 11[.
  2. Charakterisiere die Verteilung (symmetrisch / schief, unimodal / multimodal).
🟢 Lösung

Häufigkeiten zählen:

Klasse [h]\(h_i\)
[1; 3[4
[3; 5[11
[5; 7[11
[7; 9[3
[9; 11[1
Σ30

Charakteristik: leicht rechtsschief (langer Schwanz nach rechts) und unimodal bzw. flache Doppelspitze bei den beiden mittleren Klassen.

0 5 10 \(h_i\) 4 11 11 3 1 [1; 3[ [3; 5[ [5; 7[ [7; 9[ [9; 11[ Stunden
🟠 A4Boxplot lesen

Folgender Boxplot zeigt die Punktzahlen einer Mathe-Prüfung (max. 60 Punkte):

15 28 35 45 54
  1. Wie viele Punkte hatte das schlechteste / beste Resultat?
  2. Was ist der Median?
  3. Welche Punkt-Spanne umfasst die mittleren 50%?
  4. Ist die Verteilung eher symmetrisch, links- oder rechtsschief?
🟢 Lösung
  1. Schlechtestes 15 Punkte, bestes 54 Punkte.
  2. Median = 35 Punkte.
  3. Q₁ = 28, Q₃ = 45 — die mittleren 50% liegen zwischen 28 und 45 Punkten (Quartilsdifferenz \(Q_3 - Q_1 = 17\)).
  4. Hier zeigt der Boxplot widersprüchliche Signale: Innerhalb der Box liegt der Median (35) näher am unteren Quartil (Abstand zu Q₁ = 7) als am oberen (Abstand zu Q₃ = 10) — das deutet auf rechtsschiefe Box (mehr Streuung oben). Die Antennen geben das Gegenteil her: die linke Antenne (15 bis 28, Länge 13) ist länger als die rechte (45 bis 54, Länge 9) — das deutet auf linksschiefen Schwanz. Die Verteilung ist also nicht eindeutig schief; ein Boxplot allein kann hier keine klare Diagnose liefern, dafür bräuchte es ein Histogramm oder die Rohdaten.
🟠 A5Streudiagramm interpretieren

Eine Studie misst bei 50 Studierenden zwei Merkmale: Anzahl Stunden Schlaf in der Nacht vor der Prüfung (\(x\)) und erreichte Punktzahl (\(y\)). Das Streudiagramm zeigt eine deutlich aufsteigende Punktwolke mit moderater Streuung. Bei 4 Studierenden mit jeweils 9 h Schlaf liegen die Punktzahlen aber zwischen 30 und 90.

  1. Welcher Zusammenhang besteht zwischen \(x\) und \(y\)?
  2. Darfst du folgern: „Wer mehr schläft, schreibt automatisch besser"?
  3. Wie erklärst du die grosse Streuung bei 9 h Schlaf?
🟢 Lösung
  1. Positiver Zusammenhang — mehr Schlaf geht tendenziell mit höheren Punktzahlen einher.
  2. Nein. Korrelation ist nicht Kausalität. Wer regelmässig genug schläft, lernt vielleicht auch sonst strukturierter — der Schlaf wäre dann nur ein Indikator, nicht die Ursache. Kontrollierte Experimente wären nötig.
  3. Andere Faktoren spielen mit: Vorbereitung, Talent, Schwierigkeit der Aufgaben, Tagesform. Auch bei gleicher Schlafdauer können Punktzahlen weit auseinanderliegen. — Wer es technischer mag: Wenn die Streuung von \(y\) für unterschiedliche \(x\)-Bereiche stark variiert, spricht man von Heteroskedastizität. Bei 9 h Schlaf scheint die Streuung deutlich grösser als bei 5 h — ein Hinweis darauf.
🟠 A6Diagramm-Kritik

Ein Zeitungsartikel zeigt ein Balkendiagramm mit drei Werten: 8.0, 8.2, 8.5. Die y-Achse beginnt bei 7.5. Die Schlagzeile lautet: „Riesige Steigerung beim Quartalsumsatz!"

Was ist an dieser Darstellung problematisch?

🟢 Lösung

Die abgeschnittene y-Achse (Beginn bei 7.5 statt bei 0) lässt die Unterschiede grösser erscheinen, als sie sind:

  • Tatsächlicher Anstieg von 8.0 auf 8.5: +6.25%.
  • Im Diagramm sieht der dritte Balken ungefähr doppelt so hoch aus wie der erste — visuell suggerierte Steigerung etwa +100%.

Saubere Darstellung: y-Achse bei 0 beginnen lassen, oder einen Achsenbruch deutlich kennzeichnen. Die Schlagzeile passt nicht zu einer 6%-Steigerung.

🟠 A7Welches Diagramm passt zu welchen Daten?

Vier Datensätze sollen jeweils visualisiert werden. Entscheide pro Datensatz, welches Diagramm angemessen ist (Balken-, Kuchen-, Histogramm- oder Boxplot), und begründe.

  • (I) Marktanteile der fünf grössten Smartphone-Hersteller in der Schweiz (in Prozent, zusammen 100 %).
  • (II) Körpergrösse von 80 Lernenden, in 5-cm-Klassen \([150\,\text{cm}; 155\,\text{cm}[\), \([155\,\text{cm}; 160\,\text{cm}[\), …
  • (III) Mathematik-Endnoten einer Klasse mit 22 Lernenden — Min/Max/Median sind interessant.
  • (IV) Lieblingssportart der gleichen Klasse (Fussball, Tennis, Basketball, Reiten, anderes).
🟢 Lösung

(I) Kuchendiagramm — Anteile am Ganzen (Summe genau 100 %). Alternativ Balkendiagramm bei vielen Kategorien.

(II) Histogramm — stetige Daten, klassiert; Balken stehen lückenlos nebeneinander.

(III) Boxplot — Min/Max/Median sind explizit ablesbar; zeigt zusätzlich Quartile und Ausreisser.

(IV) Balkendiagramm — kategoriale Daten ohne natürliche Ordnung, Balken mit Lücken.

Das passende Diagramm folgt aus dem Datentyp und der Fragestellung — diese Wahl ist ein wichtiger Teil jedes datenanalytischen Projekts.

Zusammenfassung

⭐ Merksatz

Das richtige Diagramm folgt dem Datentyp, nicht der Vorliebe. Drei Fragen entscheiden: (1) Kategorial, diskret oder stetig? (2) Geht es um Häufigkeit, Verteilungsform oder Zusammenhang? (3) Eine Gruppe oder mehrere? Aus den Antworten ergibt sich die Wahl.

DiagrammDatentypZeigt
Balkendiagrammkategorial / diskretHäufigkeit pro Kategorie
KuchendiagrammkategorialAnteile am Ganzen
Histogrammstetig (klassiert)Verteilungsform
Boxplotnumerisch5-Zahlen-Übersicht
StreudiagrammbivariatZusammenhang \(x\) ↔ \(y\)

Clips

Clips zu den Animationen — was jede Animation zeigt

Anim
Anim
Anim
Transkripte — der gesprochene Text zum Mitlesen

Welches Diagramm? Die Art der Daten entscheidet

  1. 0:00Vier Datensätze, vier Diagramme. Warum passt zu jedem Datensatz gerade sein Diagramm?
  2. 0:09Das Lieblingsfach ist ein kategoriales Merkmal. Für jede Kategorie gibt es einen Balken, seine Höhe zeigt, wie viele von hundert Lernenden es nennen. Geht es um Anteile am Ganzen, nimmt man das Kreisdiagramm.
  3. 0:22Die Körpergrösse ist stetig. Die sechzig Werte werden in Klassen zu fünf Zentimetern zusammengefasst. Das Histogramm zeigt die Häufigkeit je Klasse, die Säulen stehen lückenlos aneinander.
  4. 0:34Bei den Lernzeiten geht es um Lage und Streuung. Der Boxplot fasst die zweiundzwanzig Werte in fünf Kennzahlen zusammen: null, drei, vier, fünf und acht Stunden. Die Box umfasst die mittlere Hälfte der Daten.
  5. 0:47Merke: Der Diagrammtyp folgt aus der Art der Daten, nicht aus dem Geschmack. Balken für Kategorien, Kreis für Anteile, Histogramm für klassierte stetige Werte, Boxplot für Lage und Streuung.

Klassenbreite: dieselben 60 Werte, ein anderes Bild

  1. 0:00Sechzig Körpergrössen, und du wählst die Klassenbreite. Was passiert bei zu vielen und bei zu wenigen Klassen?
  2. 0:09Bei einem Zentimeter entstehen neunundzwanzig Klassen. Drei sind leer, vierzehn enthalten höchstens einen Wert. Die Zacken sind Zufall, keine Form.
  3. 0:19Bei fünfzehn Zentimetern bleiben nur drei Klassen. Vierzig der sechzig Werte liegen in einer einzigen Klasse. Die Form der Verteilung verschmiert.
  4. 0:28Die Faustregel gibt rund acht Klassen. Die Spannweite von achtundzwanzig Zentimetern durch acht ergibt drei Komma fünf, also Klassen zu vier Zentimetern. Jetzt ist die Form gut zu sehen: ein Gipfel, nach rechts etwas länger auslaufend.
  5. 0:42Merke: Die Summe bleibt sechzig, nur das Bild ändert sich. Zu viele Klassen zeigen Zufallszacken, zu wenige verschmieren die Form. Wurzel aus n Klassen ist ein guter Startwert, auch sechs oder zehn Klassen sind noch gut lesbar.

Abgeschnittene Achse: das Bild übertreibt, die Zahlen nicht

  1. 0:00Vier Quartalsumsätze, Q eins bis Q vier, die sich nie ändern. Verschoben wird nur der Start s der y-Achse. Wie stark wirkt das Wachstum von Q eins nach Q vier?
  2. 0:11Beginnt die Achse bei null, ist jede Säulenlänge proportional zu ihrem Wert. Fünf Komma vier durch vier Komma acht ergibt eins Komma eins zwei fünf. Q vier liegt nur zwölf Komma fünf Prozent über Q eins.
  3. 0:24Beginnt die Achse bei vier Komma fünf, sieht man nur noch den Teil über dem Achsenstart: null Komma neun gegen null Komma drei. Q vier wirkt dreimal so hoch wie Q eins.
  4. 0:34Bei vier Komma sieben wirkt Q vier sogar siebenmal so hoch. Die Zahlen über den Säulen sind dieselben geblieben. Das Warnzeichen ist der Achsenbruch: die Nulllinie fehlt.
  5. 0:44Merke: Das Auge liest die Länge der Säule. Nur wenn die Achse bei null beginnt, ist sie proportional zum Wert. Deshalb geht der erste Blick immer auf die Nulllinie.

Diagramme: das Histogramm

  1. 0:00Bei stetigen Daten hätte fast jeder Wert die Häufigkeit eins. Darum fasst man sie in Klassen zusammen — und stellt sie als Histogramm dar.
  2. 0:09Klassen sind gleich breite Abschnitte. Bei Körpergrössen etwa von hundertsechzig bis hundertsiebzig, hundertsiebzig bis hundertachtzig — und für jede zählt man, wie viele hineinfallen.
  3. 0:19Und das äussere Kennzeichen: Die Balken stossen aneinander. Die fehlende Lücke sagt, dass die Werte lückenlos weitergehen.
  4. 0:27Die Klassenbreite ist eine Entscheidung, keine Vorgabe — und sie verändert das Bild. Zu breit glättet alles weg, zu schmal zeigt nur Zufallszacken.
  5. 0:36Zum Mitnehmen: Klassen bilden, zählen, Balken ohne Lücke zeichnen. Und die Klassenbreite ist Teil des Ergebnisses.

Diagramme: einen Boxplot lesen

  1. 0:00Ein Boxplot zeigt fünf Zahlen und sonst nichts. Wer diese fünf kennt, liest ihn in Sekunden.
  2. 0:08Die Box reicht vom unteren zum oberen Quartil. In ihr liegen die mittleren fünfzig Prozent der Daten — hier von vier bis sieben Komma fünf.
  3. 0:16Der Strich in der Box ist der Median, nicht der Mittelwert. Er teilt die Daten in zwei gleich grosse Hälften — hier bei fünf Komma fünf.
  4. 0:24Die Antennen reichen zum kleinsten und zum grössten Wert. Ihre Länge zeigt, wie weit die äusseren Viertel streuen.
  5. 0:32Damit liest man die Verteilung ab: Hier ist die rechte Antenne viel länger als die linke — die oberen fünfundzwanzig Prozent liegen weit auseinander. Die Verteilung ist rechtsschief.
  6. 0:42Zum Mitnehmen: Box gleich mittlere Hälfte, Strich gleich Median, Antennen bis zu den Extremwerten. Jedes Stück ist ein Viertel der Daten.

Diagramme: einen Boxplot erstellen

  1. 0:00Aus einer Datenreihe einen Boxplot zeichnen. Der Weg dorthin sind drei Schritte, und der erste entscheidet über alles.
  2. 0:08Sortieren ist Pflicht. Alle fünf Zahlen hängen an der Reihenfolge, nicht an der Grösse der Werte — wer unsortiert rechnet, bekommt Unsinn.
  3. 0:16Der Median teilt die Reihe in zwei Hälften. Bei acht Werten liegt er zwischen dem vierten und dem fünften — also fünf und sechs, das gibt fünf Komma fünf.
  4. 0:26Und jetzt die Quartile: Q eins ist der Median der unteren Hälfte, Q drei der Median der oberen. Untere Hälfte zwei, vier, vier, fünf gibt vier. Obere Hälfte sechs, sieben, acht, zwölf gibt sieben Komma fünf.
  5. 0:39Damit stehen die fünf Zahlen: zwei, vier, fünf Komma fünf, sieben Komma fünf, zwölf. Box von Q eins bis Q drei, Strich beim Median, Antennen zu den Extremwerten.
  6. 0:52Zum Mitnehmen: sortieren, Median, Quartile — dann zeichnen. Die fünf Zahlen heissen zusammen Fünf-Zahlen-Zusammenfassung.

Diagramme: das Streudiagramm

  1. 0:00Alle bisherigen Diagramme zeigen ein Merkmal. Das Streudiagramm zeigt zwei — und damit die Frage, ob sie zusammenhängen.
  2. 0:08Jedes untersuchte Objekt liefert zwei Werte und wird zu einem Punkt. Zwanzig Personen geben zwanzig Punkte — nicht zwanzig Balken.
  3. 0:16Aus der Punktwolke liest man die Richtung: steigt sie, gehen beide Merkmale gemeinsam hoch. Fällt sie, verhalten sie sich gegenläufig. Ist sie ungeordnet, gibt es keinen erkennbaren Zusammenhang.
  4. 0:28Und die wichtigste Warnung der ganzen Datenanalyse: Ein Zusammenhang ist keine Ursache. Wer mehr Eis verkauft, verursacht keine Sonnenbrände — beide steigen mit der Temperatur.
  5. 0:39Zum Mitnehmen: ein Punkt je Objekt, zwei Merkmale. Die Wolke zeigt Richtung und Stärke — über die Ursache sagt sie nichts.

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