Datenvisualisierung in der wissenschaftlichen Arbeit: Diagramme richtig erstellen

ODIS Tutorial: Grundprinzipien der Datenvisualisierung

Die Open Data Informationsstelle Berlin (ODIS) bietet eine exzellente Einführung in die Grundlagen der Datenvisualisierung:

Designprinzipien für Diagramme: So visualisieren Sie quantitative Daten

Quantitative Visualisierungen leben davon, Daten klar und verständlich darzustellen. Studien zeigen, dass eine durchdachte visuelle Präsentation die Problemlösung um 19 % effizienter machen kann. Dieser Vorteil entfaltet sich jedoch nur, wenn Designprinzipien konsequent umgesetzt werden.

Die Grundlage dafür bilden die Gestalt-Prinzipien der Wahrnehmung, die in den 1920er-Jahren entwickelt wurden. Sie beschreiben, wie unser Gehirn visuelle Informationen automatisch zu Mustern organisiert.

Grundlegende Designprinzipien

Die Gestalt-Prinzipien – Proximity, Similarity und Enclosure – sind zentrale Bausteine für effektive Visualisierungen. Sie erklären, wie unser Gehirn visuelle Elemente gruppiert:

• Proximity (Nähe): Elemente, die nah beieinander liegen, werden als zusammengehörig wahrgenommen.
• Similarity (Ähnlichkeit): Ähnliche Farben, Formen oder Größen signalisieren verwandte Datenpunkte.
• Enclosure (Umrahmung): Rahmen oder Schattierungen betonen zusammengehörige Daten.

Der Fokus sollte immer auf den Daten liegen. Entfernen Sie alle visuellen Elemente, die nicht zur Informationsübermittlung beitragen, wie schwere Gitterlinien, 3D-Effekte oder unnötige Hintergründe.

„Because they do have a natural visual hierarchy, varying shades of gray show varying quantities better than color."

Praktische Umsetzung:

1. Beginnen Sie mit Graustufen, um die visuelle Hierarchie zu prüfen
2. Fügen Sie anschließend gezielt Farben hinzu, um Schlüsselinformationen hervorzuheben
3. Verwenden Sie maximal drei bis fünf Farbschattierungen
4. Für barrierefreie Designs: Vermeiden Sie Rot-Grün-Kombinationen und nutzen Sie Orange-Blau-Paletten

Um die Lesbarkeit zu verbessern, beschriften Sie Datenserien direkt im Diagramm, anstatt separate Legenden zu verwenden. Titel im „Zeitungsstil" helfen, die Kernaussage klar zu formulieren.

Besonders bei der statistischen Auswertung mit SPSS ist die Wahl des richtigen Diagrammtyps entscheidend für die Verständlichkeit Ihrer Ergebnisse.

Die richtige Diagrammart wählen

Der Diagrammtyp sollte immer dem Hauptziel der Visualisierung entsprechen – sei es, Trends, Anteile, Korrelationen oder absolute Zahlen darzustellen.

„The chart's main statement becomes a compass that helps you not just when picking a chart type, but also when choosing e.g. the title and colors for your chart."

Übersicht der wichtigsten Diagrammtypen

Wann welches Diagramm?

Balkendiagramme eignen sich perfekt für den Vergleich absoluter Werte zwischen Kategorien. Wichtig: Die Y-Achse sollte immer bei null beginnen, um Verzerrungen zu vermeiden.

Liniendiagramme sind ideal, um zeitliche Trends darzustellen. Eine Nulllinie ist hier nicht zwingend, solange die Darstellung nicht irreführend wird.

Kreisdiagramme funktionieren nur bei maximal fünf Kategorien mit deutlich unterschiedlichen Größen. Für präzisere Vergleiche sind Balkendiagramme besser geeignet.

Bewährte Diagrammtypen wie Balken-, Linien- und Säulendiagramme sind oft die beste Wahl, da sie intuitiv verstanden werden. Ein 1:1-Seitenverhältnis sorgt dafür, dass Achsenverhältnisse korrekt dargestellt werden.

Häufige Fehler vermeiden

Fehlerhafte Visualisierungen können die Aussagekraft stark beeinträchtigen. Ein häufiges Problem ist das Weglassen der Nulllinie in Balken- und Säulendiagrammen, was Unterschiede zwischen Kategorien übertreibt.

„3D visualisations are the biggest nuisance. Not only are they hard to understand but the visual perception of the figures becomes distorted as well."

Die häufigsten Fehler und ihre Lösungen

Zwei Tests für bessere Visualisierungen

1. Der „1-Sekunden-Test": Kann die Kernaussage innerhalb einer Sekunde erfasst werden? Wenn nicht, ist das Diagramm zu komplex.

2. Der „Versuchskaninchen-Test": Lassen Sie Kolleginnen und Kollegen, die die Daten nicht kennen, die Grafik interpretieren. Stimmt ihre Interpretation mit Ihrer Absicht überein?

Qualitative Daten visualisieren: Word Clouds, Netzwerke & mehr

Qualitative Daten visualisieren Bedeutungen, Zusammenhänge und Prozesse, ohne ihre Komplexität zu vereinfachen.

„Understanding visualizations as epistemic instruments allows us to shift our focus from visualizing as a technique of representation to visualizing as a research technique and a medium to reflect on and articulate ambiguous and nuanced field experience."

Visualisierungen dienen hier nicht nur der Darstellung, sondern auch als Denkwerkzeuge, die während der Analyse neue Einsichten ermöglichen.

Methoden zur Visualisierung qualitativer Daten

• Word Clouds und TreeMaps: Eignen sich hervorragend, um Häufigkeiten von Codes oder Begriffen zu zeigen
• Sankey-Diagramme: Bieten eine anschauliche Darstellung der Stärke von Beziehungen zwischen Codes und Co-Occurrence-Analysen
• Netzwerkdiagramme: Helfen mit Knoten und Verbindungen bei der Entwicklung konzeptioneller Modelle oder Theorien

Für die Visualisierung von Interviewdaten aus einer qualitativen Inhaltsanalyse eignen sich besonders Word Clouds und Netzwerkdiagramme.

Digitale Tools für qualitative Visualisierung

Moderne Forschungsteams setzen zunehmend digitale Tools ein, um gemeinsam qualitative Daten zu analysieren und zu strukturieren:

• Miro: Kollaborative Whiteboards für Konzeptentwicklung
• Google Jamboard: Einfache virtuelle Pinnwände
• Padlet: Strukturierte Sammlung von Ideen und Kategorien
• MAXQDA: Professionelle Software für qualitative Datenanalyse

Risiken der Übervereinfachung

Die größte Herausforderung bei der Visualisierung qualitativer Daten besteht darin, ihre Komplexität nicht zu stark zu vereinfachen. Oft stoßen traditionelle Visualisierungstools an ihre Grenzen, wenn es darum geht, mehrdeutige, unvollständige oder nuancierte Daten darzustellen. Eine reflexive Herangehensweise ist hier entscheidend: Visualisierungen sollten als Forschungstechnik genutzt werden, die Interpretationen hinterfragt.

Quantitative und qualitative Ergebnisse kombinieren

Integrierte Ansätze ermöglichen es, qualitative und quantitative Daten in einem einheitlichen Rahmen zu analysieren. Joint Displays sind eine effektive Methode, um beide Datentypen zu verbinden und Meta-Inferenzen zu ermöglichen.

„Joint displays provide a visual means to represent the integration of qualitative and quantitative research in addition to a framework for thinking about integration."

Joint Displays in der Praxis

Eine Analyse von 33 Mixed-Methods-Artikeln zeigte, dass 26 Studien Side-by-Side-Displays einsetzten, um Daten zu integrieren. Besonders nützlich sind Statistics-by-Themes-Matrizen, bei denen:

• Qualitative Themen als Zeilen angeordnet werden
• Quantitative Kategorien als Spalten erscheinen
• Die Zellen die Verbindung zwischen beiden Datentypen zeigen

Wenn Sie beispielsweise einen Fragebogen auswerten und gleichzeitig offene Antworten analysieren, bieten Joint Displays eine elegante Lösung zur Integration beider Datentypen.

Wichtig: Achten Sie auf konsistente Aggregationsebenen zwischen qualitativen und quantitativen Daten, um ungültige Vergleiche zu vermeiden.

Diagramme für Bachelorarbeit, Paper oder Präsentation anpassen

Visualisierungen entfalten ihre Wirkung nur, wenn sie gezielt auf die jeweilige Zielgruppe abgestimmt sind.

„A more accurate definition for scientific visualization would be a graphical interface between people and data."

Ihre Zielgruppe verstehen

Bereits zu Beginn des Designprozesses sollte klar sein, wer die Visualisierungen nutzen wird:

Ein entscheidender Faktor ist die statistische Kompetenz der Zielgruppe. Wissenschaftler mit naturwissenschaftlichem Fokus sind beispielsweise mit „datentransparenten" Visualisierungen – wie Verteilungen oder Fehlerintervallen – vertrauter als Leser aus anderen Disziplinen.

Faustregel: Wenn eine Abkürzung nicht unter den ersten Google-Suchergebnissen erscheint, ist sie vermutlich zu spezifisch für ein breiteres Publikum.

Komplexe Daten zugänglich machen

Eine klare Botschaft ist entscheidend:

1. Überschriften im Zeitungsstil: „Krebstodesfälle bei Männern höher" statt „Krebsmortalität nach Geschlecht"
2. Direktbeschriftung: Beschriftungen direkt in die Diagramme integrieren, um kognitive Belastung zu verringern
3. Farbakzente: Farben gezielt einsetzen, um wichtige Werte hervorzuheben
4. Barrierefreiheit: Orange-blaue Farbschemata für Menschen mit Rot-Grün-Sehschwäche

Visualisierungen nach Medium anpassen

Das Präsentationsmedium beeinflusst stark, wie Visualisierungen wahrgenommen werden:

Interessant: Eine Analyse von Wirtschaftsjournalen zeigt, dass in generalistischen Zeitschriften Abbildungen häufiger mit Zitierungen verbunden sind als Tabellen. In spezialisierten Fachjournalen hingegen werden Tabellen bevorzugt.

Checkliste: Diagramme für wissenschaftliche Arbeiten erstellen

Hier finden Sie eine praxisnahe Anleitung, um effektive Visualisierungen für Ihre Mustervorlage einer Bachelorarbeit oder Masterarbeit zu gestalten.

Visualisierungen testen und optimieren

Visualisierungen erfordern oft mehrere Überarbeitungen. Ein guter Startpunkt ist die Arbeit in Graustufen. So können Sie sicherstellen, dass Hierarchie und Beziehungen der Daten klar erkennbar sind, bevor Sie gezielt Farben hinzufügen.

„A scientific figure is, by definition, tied to the data... and if you loosen this tie, you may unintentionally project a different message than intended."

Ihre Checkliste vor der Abgabe

Entscheidungen dokumentieren

Transparenz beginnt bereits im Methodenteil:

1. Software angeben: Excel, SPSS, R, Tableau oder andere Tools
2. Bearbeitungsschritte dokumentieren: Alle Anpassungen nachvollziehbar machen
3. Bildunterschriften: Alle Abkürzungen und Symbole erklären
4. Datenarchivierung: Originaldaten mindestens fünf Jahre nach Veröffentlichung aufbewahren

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Fazit: Die wichtigsten Punkte für bessere Datenvisualisierung

Eine gelungene Datenvisualisierung beginnt mit einem Design, das auf die Zielgruppe abgestimmt ist. Setzen Sie auf Diagrammtypen, die Ihrer Zielgruppe vertraut sind und deren Vorwissen berücksichtigen.

Die drei Grundregeln

1. Einfachheit: Entfernen Sie alles, was nicht zur Aussage beiträgt
2. Konsistenz: Verwenden Sie durchgängig die gleichen Farben, Schriften und Stile
3. Klarheit: Die Hauptaussage muss auf einen Blick erkennbar sein

Die Gestaltprinzipien – Nähe, Ähnlichkeit und Kontinuität – helfen dabei, zusammengehörige Elemente klar zu gruppieren und den Blick der Betrachter gezielt zu lenken.

„Testing a visualization is a must. Does the visualization work on paper? Is the electronic version readable? We should always look for external, objective reviewers."

Neben der inhaltlichen und optischen Aufbereitung spielt auch Barrierefreiheit eine entscheidende Rolle. Verwenden Sie orange-blaue Farbpaletten anstelle von Rot-Grün-Kombinationen, um auch Menschen mit Farbsehschwächen eine klare Interpretation zu ermöglichen.

„The art is to find a form of presentation that is clear and understandable without running the risk of the readers interpreting the data in the wrong way."

Effektive Datenvisualisierung ist mehr als nur Design – sie ist ein Werkzeug, um wissenschaftliche Erkenntnisse klar, präzise und für alle Zielgruppen verständlich zu kommunizieren.

Häufig gestellte Fragen