Was soll ich wählen, Liniendiagramme oder Punktdiagramme?

Übersicht über Liniendiagramm und Punktediagramm

Schauen Sie sich die Bilder unten an. Sie werden feststellen, dass das Liniendiagramm und das Punktediagramm ähnlich aussehen. Hier stelle ich die Korrelation zwischen Gewicht und Größe anhand eines Liniendiagramms bzw. eines Streudiagramms dar.

Liniendiagramme

In einem Liniendiagramm können Sie die kontinuierlichen periodischen Daten bequem aufzeichnen. Auf der x-Achse sind die Kategoriedaten mit gleichmäßigen Intervallen verteilt. Auf der y-Achse werden numerische Werte aufgezeichnet, natürlich mit Punkten. Es ist jedoch fast unmöglich, zwei Variablen in einem Liniendiagramm darzustellen.

Wenn Sie beispielsweise mit Hilfe von Liniendiagrammen die Korrelation zwischen dem Gewicht und der Größe von Frauen untersuchen möchten, müssen Sie mindestens zwei Linien zeichnen, die sich auf die Größe und das Gewicht von zwei Frauen beziehen. Die Daten von zwei Frauen sind jedoch bei weitem nicht ausreichend. Wenn Sie sich das nachstehende Liniendiagramm ansehen, werden Sie vielleicht verwirrt sein, denn es ist mühsam, die Datenlinien vieler Frauen aus den Diagrammen nacheinander zu zeichnen und dann eine Schlussfolgerung zu ziehen.

Punktediagramme

In Punktediagrammen werden Werte für typischerweise zwei Werte für eine Reihe von Daten angezeigt, wodurch der Grad der Korrelation zwischen zwei Variablen veranschaulicht wird. Um beispielsweise einen Zusammenhang zwischen der Größe einer Frau und ihrem Gewicht aufzuzeigen, müssen Sie eine Gruppe von Frauen auswählen, die Sie untersuchen möchten und dann ihre Größe und ihr Gewicht messen. Sie zeichnen die Daten in einem Diagramm auf, wobei Sie "Höhe" für die x-Achse und "Gewicht" für die y-Achse festlegen. Ein solches Diagramm ermöglicht es Ihnen, große Datenmengen von vielen Personen zu sammeln und so einen visuellen Vergleich der beiden Variablen zu erhalten. Ein solches Streudiagramm ist nützlich, um die möglicherweise bestehende Korrelation auf überzeugende Weise zu ermitteln.

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Wann Sie sich für Liniendiagramme entscheiden

Lange Textbeschriftungen auf der X-Achse

Im Vergleich zu einem Punktdiagramm, bei dem die variablen Daten ungleichmäßig auf der horizontalen Achse verteilt sind, eignen sich Liniendiagramme besser für lange Textbeschriftungen, da die Kategoriedaten in gleichen Abständen auf der x-Achse verteilt sind.

Y-Achse Wertänderungen im Laufe der Zeit

Ein Liniendiagramm dient der Darstellung von Trends. Die beste Verwendung eines Liniendiagramms sind Daten, die sich im Laufe der Zeit verändern. Es ist leicht zu erkennen, dass fast alle Diagramme über Produktverkäufe, Noten und andere Daten, die sich im Laufe der Zeit in Vaseneinheiten wie Tagen, Wochen, Monaten, Quartalen und Jahren verändern, in Liniendiagrammen dargestellt werden. Die Beteiligten müssen ihre Strategien an den Trend zur besseren Entwicklung anpassen.

Wann Sie sich für Punktdiagramme entscheiden sollten

Zufällige Datenverteilung auf der X-Achse

Obwohl Liniendiagramme zur Anzeige von Tendenzen auf der Grundlage anderer kontinuierlicher periodischer Werte wie Geschwindigkeit, Temperatur, Entfernung, etc. verwendet werden können, müssen Sie sicherstellen, dass die Perioden gleichmäßig auf der x-Achse verteilt sind. Im Gegensatz zu Liniendiagrammen ist die x-Achse eines Punktdiagramms jedoch eine Werteachse, auf der Sie Daten ohne gleichmäßige Intervalle aufzeichnen können.

Korrelation aus Big Data anzeigen

Wenn Sie eine Software betreiben, müssen Sie das Nutzerverhalten analysieren, um Ihr Produkt zu verbessern. In diesem Fall müssen Sie eine große Anzahl von überzeugenden Daten sammeln. Ein Liniendiagramm ist nicht in der Lage, so viele Daten aufzunehmen. Außerdem helfen die in einem Diagramm angezeigten linearen oder nichtlinearen Trends, Cluster und Ausreißer dabei, die Muster in den Daten zu veranschaulichen.

Fazit

Aus der obigen Analyse geht hervor, dass Liniendiagramme und Streudiagramme aufgrund ihrer eigenen Merkmale für unterschiedliche Anlässe verwendet werden. Überlegen Sie sich genau, was Sie damit bezwecken wollen, bevor Sie ein Diagramm für die Analyse Ihrer Daten auswählen.