Zur Krönung des Tages meine Top10-Charts der Chart-krisen..

Also, was sind die TOP10 Fehler die ich immer wieder sehe und immer wieder verbessere und mir immer wieder den Mund fusselig rede?
#Platz 10: Falsche Charttyp für die Daten.
...da seid ihr ja schon alte Hasen nach heute.

Vielleicht als letztes Beispiel noch das hier aus der Zeit:
#Platz9: keine (unvollständige) Beschriftung.

Merke: nicht nur Achsen brauchen eine Beschriftung sondern auch Farbcodes müssen erklärt werden!

Unten: eine der #worstchartsever und ein Abbildung ohne Farbcode, publiziert in nature... 🙄
da hatte auch @GromesRoland eben ein Beispiel, 1-2-3 ist meist unvollständig, und jede Textrotation ist ohnehin zu vermeiden!
#Platz8 Balkendiagramm ohne Nulllinie.

Als Anfang: ist ein Balkendiagram ohne Nulllinie irreführend? Hier die Ergebnisse einer Umfrage, die Meinung ist geteilt
"MOMENT", so sieht das aus:

Jetzt öffne ich hier bestimmt einen Sub-Thread, weil das hat jeder schon gesehen und gehated.. 🥳🥳🥳
Ein Balkendiagramm ohne Nulllinie ist NIE NIE NIE in Ordnung.

Hier ist der Effekt schön zu sehen, von Nathan Yau
z.B> Dresden hat da sich den Tourismus schön gemalt:

(weitere Fehler, Grafik aus 2017, Daten nach 2015- warum wohl- weggelassen, da haben die Montagsaktivitäten der Hotelbrachen schöne Einbussen gebracht)
Achtung, jetzt wirds kompliziert:
#Platz7: Liniendiagramm MIT Nulllinie kann sehr irreführen!

Hier hat Patrick Moore versucht zu zeigen, dass es keine Veränderung der globalen Oberflächentemperatur seit 1880 gibt.
Wie? Indem er die y-Achse bei 0F und bis 120F dargestellt hat
Wenn wir aus hunderten Visualisierungen ja klar wissen, das es da schon Veränderungen gibt.

Wenn man den y-Achsen Bereich nur auf Temperaturem begrenzt bei denen wir nicht zu Kohle zerfallen, dann sieht das eher so aus:
Meinen Medizinstudenten zeige ich dann immer die Fieberkurve mit und ohne Nulllinie:
#Platz6 Streckung von x- oder y-Achse damit ein Trend flacher oder dramatischer wirkt..

Wir sehen Veränderungen von Trends am klarsten wenn diese nicht mit 90deg oder 3deg Neigung daherkommen.

Jetzt kommt es aber auch sehr auf die Message an, hier ist Einzelfall wichtig
Wichtig: wenn man y-Achse oder x-Achse streckt bleibt bei einem Balkendiagramm die relative Größe gleich.

Hier sind Daten welche Länder wieviel Forschungsgelder einwerben, in jedem Beispiel sehen wir das UK führt (wie lange noch, danke Boris?).
#Platz5 Achsenbrüche

Jeder Bruch in einer Achse ist immer leicht irreführend weil unser armes kleines Gehirn das einfach nicht hinkriegt das wieder rauszurechnen.

Ein Klassiker, und klar, gibt auch gute Gründe, Platz etc. Aber ist nie gut..
die eigentlichen Größenunterschiede sind in etwa das, bisschen anders:
Hier ein total sinnentfreites Beispiel.

Rechts meine Zeichnung die zeigt: dann mach doch einfach ne andere Skale auf y-Achse!
Und weil's soviel Spass machen machen wir gleich 2 (!) Achsenbrüche rein... warum nicht
Vorsicht auch bei Brüchen in den Daten, da MUSS dann ein Achsenbruch her, ohne geht's hier nicht

@AlbertoCairo Buch, nochmal als Lese-TIPP
Hier mein all-time-favorite, Bruch im gelben (wenig zu sehen), dann noch Stacked-Bar mit Streubereich, dann noch rot-grün....
Und: da wo wir was sehen wollen ist KEIN break > also was ist denn jetzt der Wert von rot in dem ersten Balken?
Aber, Vorsicht, nicht alles was wie eine Break aussieht ist auch einer!

Hier: warum nicht mal dem Boxplot ein neues Farbschema geben, ich hab's mach den Median in weiß!
#Platz4 Bei Flächendiagrammen die Größe nicht auf die Gesamtfläche rechnen.
Also: bei Bubble: nicht die Größe in Radius, sondern in Kreisfläche umrechnen. Ist etwas komplizierter, lohnt aber 🤓

Beispiel aus @AlbertoCairo Buch
Und klar, wenn man ein kompliziertere Fläche nutzt, muss man eben mehr Mathe machen.

Sonst sieht "Women" was auch immer das als Salary ist (ich wills nicht wissen) noch größer aus als es ist...
Und klar, wenn man ein kompliziertere Fläche nutzt, muss man eben mehr Mathe machen.

Sonst sieht "Women" was auch immer das als Salary ist (ich wills nicht wissen) noch größer aus als es ist...
#Platz3 alles alles alles mit 3D*
(* in 2D Abbildung, wenn Interaktiv kann es gehen...)

Das beispiel war sogar im Schulbuch Klasse 7 von meinem Sohn, links 3D zeigt völlig verfälscht den Größenunterschied von grünem und blauem Scheibchen.
Ja, auch solche 3D Effekte sind nicht nötig und irreführend
Jetzt dürft ihr alle mal
“Excel change perspective 3D bar chart” googlen, und weinen. 😫😖😣
Oder hier die besten Beispiele posten.
#Platz2 Rot und Grün
Gemeinsam verwenden und ~10% der männlichen Population in die Verzweiflung stürzen. Ich glaub nur 0.1% der weiblichen...

Von diesen herrlichen Bildern....
sehen die nur
🛠️alert nochmal, Desktop App installieren und alle Versionen der Fabblindheit durchspielen, erst DANN für ein Farbschema entscheiden..

colororacle.org
#Platz1 Irreführende Farbschemata

Das ging letztes Jahr durch die Medien
Sind denn die Ossis immer noch alle am meckern, oder was?
Ne... da wurde für FAST IDENTISCHE werte, alle zwischen 6.9 und 7.4 auf einer Skala von 0-10 (!) wahllos ein Bruch eingeführt.

@ForscherRobert hatte das damals netterweise als Balken mal visualsiert:
Merke: divergierende Farbschemata (zB blau-rot) dürfen nimmer und nie für Daten entlang einer gemeinsamen Skala verwendet werden!

Dafür nimmt man dann EINEN Farbwert und varriert die Intensität!

-> da machen wir morgen dann weiter!

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22 Jul
Bei den vielen Beispielen zu Decluttering haben wir prima gesehen, dass ALLE Aspekte einer Darstellung mal unter die Lupe müssen:

- Chart-typ (Display type) ok?
- Text genug/klar?
- passt Layout?
- sind Farben ok?

Ich geb meinen Studenten immer die Figure-Checklist: Image
Chart type haben wir gestern schon abgefrühstückt, dann kommen wir jetzt also zum Text.
das hier ist problematisch, hatten wir gestern schon.
Ein minumaler Text muss sein... Image
Read 8 tweets
22 Jul
Ein paar Beispiele zum Arufrämen von Charts - "Decluttering".
(c) DarkHorseAnalystics

Decluttering Beispiel: Balkendiagramm.

PS Ich würd die Achsenbeschriftung noch da lassen...
Vorher und Nacher ImageImage
Decluttering Beispiel: TABELLE

(c) DarkHorseAnalystics
Read 17 tweets
22 Jul
Gestern haben wir für unsere Daten einen passenden Charttyp rausgesucht - für alle nochmal hier zur Erinnerung der Spickzettel dazu:

(ps ich abe keine offene Version, da wäre eine DE Übersetzung vielleicht auch gut!) Image
PS EINEN passenden Charttyp, nicht DEN passenden Charttyp, es gibt immer mehrere richtige Lösungen

Das muss je nach: Kernaussage, nach Zielpublikum, nach Interaktionsformat: Papier, interaktiv Java, in einem Forschungsartikel oder 15-sek TikTok, angepasst werden!
Abstrakte Kunst und wissenenschaflichen Abbildungen sind gar nicht so unähnlich...

Was ist hier was? Zwei abstrakte Bilder
Read 21 tweets
21 Jul
Wir macht man gute Charts?

1. eigenen Datentyp kennen (Trend? Kategorie? Verteilung? Uni-, Bi, Multivariat?)
2. verschiendes ausprobieren, z.B. mit dem Chart-Selektor unten
3. dann Feedback einholen! --> loop to 1
Eigentlich ist es ganz leicht.

Für Einzelbeobachtungen in Kategorien kann man die Größe in
- Länge (Balkendiagramm, stacked bar)
- Fläche (Tree map, bubble, area char)
- Tortenstücke (Pie chart, lieber nicht Donuts!)
kodieren.
Bei der Visualisierung von Trends kann man
- Liniendiagramm (paar Beobachtungen, mehrere Zeitpunkte)
- Slopechart (nur 2 Zeitpunkte)
- Radar Chart (zyklische Daten)
- Sankey Diagram (viele Verläufe, Verteilungen)
nutzen.

(merke, Time ist immer irgendwie 'ne Line!)
Read 14 tweets
21 Jul
Wir sind uns hier jetzt einig, dass Visualisierungen oft sinnvoll sind für Daten.

Aber welche Visualisierung ist die richtige? Es gibt hunderte,.... lasst uns mal ein paar angucken.

Es gibt hunderte solcher Übersichten:
(c)Anna Vital Übersicht verschiedener Charts
Eine gute Übersicht bietet Severino RIbecca mit dem @dataviz_catalog ♥️♥️♥️

Jeder Chart-Typ wird erklärt, es gibt educational videos, Hinweis auf 🛠️Tools mit denen man die Vis erstellen kann etc

datavizcatalogue.com/index.html
Ebenfalls ganz gut ist
datavizproject.com,
Read 13 tweets
21 Jul
Wir visualisieren Daten aus zwei Gründen: um diese zu kommunizieren, z.B. Corona-Zahlen an Allgemeinheit;

Wir visualisieren auch um selber die Daten zu verstehen und Phänomene und Trends überhaupt zu FINDEN.

[Wir sagen: EXPLORATORY and EXPLANATORY data visualization]
Das Visualisieren beim EXPLAINING, also kommunizieren helfen ist klar; wir können pre-attentiv, also schon allein beim Sehen Trends und Abweichungen sehen.

Hier ein Experiment, guckt das Bild gleich nur einen Bruchteil einer Sekunde an + schreibt auf an was ihr euch erinnert
Read 20 tweets

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