10 Diagrammtypen für Forscher: Beispiele und Anwendungsbereiche (2026)

Eine aktuelle Studie ergab, dass sich die Datenmenge bis 2025 nahezu verdoppeln wird¹ ^. Dies verdeutlicht, wie wichtig Datenvisualisierung für Forschende ist. Sie hilft uns, unsere Ergebnisse zu präsentieren, Teams zu motivieren und Stakeholder zu überzeugen. Der Umgang mit verschiedenen Diagrammen und Grafiken ermöglicht es uns, komplexe Daten zu vereinfachen, Vertrauen aufzubauen und unsere Wirkung zu verstärken.

10 wichtige Diagrammtypen, die jeder Forscher im Jahr 2026 kennen sollte

Gutachter lehnen Abbildungen ab, die Daten eher verschleiern als veranschaulichen. Die Wahl des falschen Diagrammtyps ist einer der häufigsten Gründe, warum Studien zur Überarbeitung zurückgeschickt werden – nicht weil die Daten fehlerhaft sind, sondern weil die Visualisierung die Ergebnisse nicht klar darstellt. Dieser Leitfaden beschreibt die zehn Diagrammtypen, die am häufigsten in Fachpublikationen vorkommen, und erläutert die jeweiligen Anwendungskriterien.

Einfach ausgedrückt: Ein Diagrammtyp ist eine visuelle Methode, um die Bedeutung Ihrer Daten darzustellen. Das richtige Diagramm macht Ihre Ergebnisse unbestreitbar; das falsche verschleiert sie. Balkendiagramme vergleichen Gruppen. Liniendiagramme zeigen Trends im Zeitverlauf. Streudiagramme verdeutlichen Beziehungen zwischen zwei Variablen. Die Wahl hängt von Ihrer Datenstruktur und der Fragestellung ab, die Sie beantworten möchten.

Warum die Beherrschung dieser Diagrammtypen so wichtig ist

• Verbessert die Dateninterpretation und -analyse
• Verbessert die Kommunikation von Forschungsergebnissen
• Erhöht die Wirkung und Reichweite Ihrer Forschung
• Ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung auf der Grundlage visueller Daten

Die 10 wichtigsten Diagrammtypen

Diagrammtyp	Hauptnutzen	Daten erforderlich	Vermeiden Sie, wenn
Balkendiagramm	Vergleichen Sie die Werte über verschiedene Kategorien hinweg.	Kategorisch + kontinuierlich	Trends im Zeitverlauf anzeigen
Liniendiagramm	Veränderungen im Laufe der Zeit aufzeigen	Kontinuierlich (Zeitreihen)	Nicht verwandte Kategorien
Streudiagramm	Korrelation zwischen zwei Variablen	Zwei stetige Variablen	Kategorische Vergleiche
Histogramm	Verteilung kontinuierlicher Daten	Einzelne stetige Variable	Kategoriale Daten
Heatmap	Muster in Matrixdaten	Zwei Kategorien + eine numerische	Genaue Werte anzeigen
Kuchendiagramm	Proportionen eines Ganzen	Teile, die sich zu 100 % addieren	Mehr als 5 Kategorien
Box-Plot	Verteilung, Streuung und Ausreißer	Kontinuierliche Daten mit Gruppen	Sehr kleine Stichproben (n<5)
Bullet-Diagramm	Leistung im Vergleich zum Ziel	Quantitativ mit Benchmark	Trends im Zeitverlauf anzeigen
Trichterdiagramm	Abgabe durch einen Prozess	Aufeinanderfolgende Stufen	Nicht-sequentielle Daten
Sankey-Diagramm	Fluss zwischen Prozessen	Quelle, Ziel, Wert	Einfache Vorher-/Nachher-Vergleiche

1. Balkendiagramme

Was: Rechteckige Stäbe, deren Länge proportional zu den Werten ist, die sie darstellen.

Warum: Hervorragend geeignet, um Kategorien zu vergleichen oder Veränderungen im Laufe der Zeit darzustellen.

Vorgehensweise: Verwenden Sie vertikale oder horizontale Balken; achten Sie darauf, dass die y-Achse bei Null beginnt.

Kuriosum: Das erste Balkendiagramm wird William Playfair in seinem 1786 erschienenen Buch „The Commercial and Political Atlas“ zugeschrieben.

2. Liniendiagramme

Was: Datenpunkte, die durch gerade Liniensegmente verbunden sind.

Warum: Am besten geeignet, um Trends im Zeitverlauf oder kontinuierliche Daten darzustellen.

Vorgehensweise: Datenpunkte eintragen und mit Linien verbinden; für mehrere Datenreihen unterschiedliche Farben oder Muster verwenden.

Fakt: Liniendiagramme können effektiv bis zu 4-5 verschiedene Datenreihen darstellen, bevor sie unübersichtlich werden.

3. Streudiagramme

Was: Einzelne Datenpunkte, die in einem Koordinatensystem dargestellt werden.

Warum: Ideal zur Veranschaulichung des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen.

Vorgehensweise: Tragen Sie jeden Datenpunkt mithilfe von x- und y-Koordinaten in ein Diagramm ein; suchen Sie nach Mustern oder Korrelationen.

Daten: Eine Studie ergab, dass Streudiagramme in etwa 70 % der wissenschaftlichen Publikationen verwendet werden, die bivariate Datenanalysen beinhalten.

Streudiagramme sind am besten interpretierbar, wenn sie mit der korrekten Korrelationsstatistik kombiniert werden. Verwenden Sie den kostenlosen Statistiktest-Selektor, um zu prüfen, ob die Pearson- oder die Spearman-Korrelation auf Ihre Daten zutrifft, bevor Sie eine Trendlinie hinzufügen.

4. Kreisdiagramme

Was: Ein Kreisdiagramm, das in Sektoren unterteilt ist, wobei jeder Sektor einen Anteil des Ganzen darstellt.

Zweck: Nützlich zur Darstellung von Zusammensetzungs- oder Proportionsdaten.

Vorgehensweise: Teilen Sie den Kreis anhand eines Prozentsatzes in Sektoren ein; beschränken Sie sich aus Gründen der Übersichtlichkeit auf 5-7 Kategorien.

Kuriosum: Der Begriff „Kreisdiagramm“ wurde erstmals von Willard C. Brinton in seinem 1914 erschienenen Buch „Graphic Methods for Presenting Facts“ geprägt.

Die gleiche Vorsicht gilt für 3D-Diagramme, die die wahrgenommenen Proportionen noch stärker verzerren können als Tortendiagramme – siehe unseren Leitfaden darüber, wann 3D-Diagramme funktionieren und wann man sie vermeiden sollte, für die seltenen Fälle, in denen die dritte Dimension tatsächlich gerechtfertigt ist.

5. Histogramme

Was: Balkendiagramm einer Häufigkeitsverteilung.

Warum: Ideal zur Darstellung der Verteilung kontinuierlicher Daten.

Vorgehensweise: Die Daten werden in Intervalle unterteilt; die Höhe der Balken repräsentiert die Häufigkeit in jedem Intervall.

Fakt: Histogramme sind in Bereichen wie Qualitätskontrolle und Datenanalyse von entscheidender Bedeutung, um Muster und Ausreißer zu identifizieren.

6. Boxplots

Was: Grafische Darstellung der Fünf-Punkte-Zusammenfassung eines Datensatzes.

Warum: Hervorragend geeignet, um die Verteilung darzustellen und Ausreißer zu identifizieren.

Vorgehensweise: Anzeige von Minimum, erstem Quartil, Median, drittem Quartil und Maximum.

Daten: Boxplots wurden 1970 von dem Statistiker John Tukey eingeführt und sind seitdem ein fester Bestandteil der explorativen Datenanalyse.

7. Heatmaps

Was: Eine Datenmatrix, in der die einzelnen Werte durch Farben dargestellt werden.

Warum: Nützlich zur Visualisierung von Mustern in großen Datensätzen.

Vorgehensweise: Ordnen Sie den Datenwerten Farben zu; verwenden Sie eine Farbskala, um die Intensität darzustellen.

Kuriosum: Heatmaps finden in vielen Bereichen Anwendung, von der Biologie (Genexpression) bis zur Klimawissenschaft (Temperaturmuster).

8. Netzwerkdiagramme

Was: Visualisierung von miteinander verbundenen Einheiten als Knoten und Kanten.

Warum: Ideal zur Veranschaulichung von Beziehungen und Zusammenhängen in komplexen Systemen.

Vorgehensweise: Entitäten werden als Knoten und Verbindungen als Kanten dargestellt; Größe und Farbe dienen zur Vermittlung zusätzlicher Informationen.

Fakt: Netzwerkdiagramme sind in Bereichen wie der sozialen Netzwerkanalyse, der Epidemiologie und der Systembiologie unerlässlich.

9. Baumkarten

Was: Hierarchische Daten, dargestellt als verschachtelte Rechtecke.

Warum: Effizient zur gleichzeitigen Darstellung hierarchischer Strukturen und Proportionen.

Vorgehensweise: Teilen Sie die Fläche in Rechtecke auf, deren Größe dem Datenwert entspricht; betten Sie Unterkategorien in größere Rechtecke ein.

Daten: Treemaps wurden in den 1990er Jahren von Ben Shneiderman entwickelt, um die Festplattennutzung zu visualisieren.

10. Sankey-Diagramme

Was: Ein Flussdiagramm, bei dem die Breite der Pfeile proportional zur Durchflussmenge ist.

Warum: Hervorragend geeignet zur Visualisierung des Transfers von Energie, Materialien oder Kosten zwischen Prozessen.

Vorgehensweise: Erstellen Sie Knoten, um Phasen oder Kategorien darzustellen; verbinden Sie diese mit Pfeilen, deren Breite die Durchflussmengen repräsentiert.

Kuriosum: Benannt nach Kapitän Matthew Henry Phineas Riall Sankey, der diese Art von Diagramm 1898 verwendete, um die Energieeffizienz einer Dampfmaschine zu veranschaulichen.

Vergleichstabelle: Wann welcher Diagrammtyp verwendet werden soll

Diagrammtyp	Am besten geeignet für	Einschränkungen
Balkendiagramme	Vergleichen von Kategorien, Anzeigen von Änderungen im Zeitverlauf	Kann irreführend sein, wenn die Y-Achse nicht bei Null beginnt
Liniendiagramme	Anzeige von Trends im Zeitverlauf, kontinuierliche Daten	Kann durch zu viele Datenreihen unübersichtlich werden
Streudiagramme	Beziehungen zwischen zwei Variablen darstellen	Beschränkt auf zwei Variablen (drei bei Blasendiagrammen)
Kreisdiagramme	Darstellung von Zusammensetzung oder Proportionen	Schwieriger Vergleich von Slices, beschränkt auf wenige Kategorien
Histogramme	Verteilung kontinuierlicher Daten anzeigen	Sensibel auf die Wahl der Behältergröße
Boxplots	Verteilung und Ausreißer anzeigen	Kann zugrunde liegende Verteilungsdetails verbergen
Heatmaps	Muster in großen Datensätzen visualisieren	Farbinterpretation kann subjektiv sein
Netzwerkdiagramme	Zusammenhänge und Zusammenhänge aufzeigen	Kann bei großen Datensätzen komplex werden
Baumkarten	Darstellung hierarchischer Strukturen und Proportionen	Es kann schwierig sein, nicht benachbarte Rechtecke zu vergleichen
Sankey-Diagramme	Visualisierung von Fluss und Transfer zwischen Prozessen	Kann mit vielen Phasen oder Kategorien komplex werden

Wie Editverse Forschern helfen kann

Wir bei Editverse wissen, wie wichtig aussagekräftige Datenvisualisierung in der Forschung ist. Unser Team aus erfahrenen Redakteuren und Statistikern unterstützt Sie bei der Auswahl der passenden Diagrammtypen für Ihre Daten und stellt sicher, dass Ihre Visualisierungen Ihre Ergebnisse präzise wiedergeben und den Best Practices der Datenpräsentation entsprechen. Wir bieten:

• Anleitung zur Auswahl des richtigen Diagrammtyps für Ihre spezifischen Daten und Forschungsfragen
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Fazit

Die Wahl des richtigen Diagrammtyps ist eine methodische Entscheidung. Gutachter und Herausgeber beurteilen, ob die gewählte Visualisierung die Datenstruktur korrekt wiedergibt und die gestellte Forschungsfrage beantwortet. Ein Streudiagramm, wo ein Balkendiagramm angebracht wäre, oder ein Kreisdiagramm mit zwölf Segmenten signalisiert, dass der Autor die Aussagekraft der Daten nicht ausreichend berücksichtigt hat. Die hier vorgestellten zehn Diagrammtypen bilden das Grundrepertoire, das jeder Forscher beherrschen sollte, bevor er einen Beitrag bei einer indexierten Fachzeitschrift einreicht.

Für Forschende, die statistische Tests in Verbindung mit diesen Visualisierungen auswählen möchten, bietet Editverse einen kostenlosen Testselektor, der Datentyp und Forschungsfrage mit der passenden Test- und Diagrammkombination abgleicht. Eine umfassendere Toolbox finden Sie in der vollständigen Liste kostenloser Forschungswerkzeuge für medizinische Forschende.

Über den Autor: Dieser Artikel wurde vom Redaktionsteam von Editverse erstellt. Editverse bietet wissenschaftliche und medizinische Kommunikationsdienstleistungen für Forscher an, die Manuskripte für indexierte Fachzeitschriften vorbereiten.

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Akademische Referenzen

1. Rougier NP, et al. Zehn einfache Regeln für bessere Abbildungen. PLoS Comput Biol. 2014; 10 (9): e1003833. doi:10.1371/journal.pcbi.1003833
2. Weissgerber TL, et al. Jenseits von Balken- und Liniendiagrammen: Zeit für ein neues Paradigma der Datenpräsentation. PLoS Biol. 2015; 13 (4): e1002128. doi:10.1371/journal.pbio.1002128
3. Midway SR. Prinzipien effektiver Datenvisualisierung. Patterns. 2020; 1 (9): 100141. doi:10.1016/j.patter.2020.100141

Datenvisualisierung ist für Forschende aller Fachrichtungen unerlässlich. Sie hilft uns, Trends zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und die Aussagekraft unserer Daten zu vermitteln. Das richtige Diagramm kann eine langweilige Präsentation in eine fesselnde verwandeln. Dieser Leitfaden stellt zehn wichtige Diagrammtypen vor, mit denen Forschende im Jahr 2024 ihre Fähigkeiten weiterentwickeln können.

Wichtige Erkenntnisse

• Die Datenvisualisierung ist für Forscher von entscheidender Bedeutung, um Ergebnisse effektiv zu kommunizieren und Vertrauen bei den Beteiligten aufzubauen.
• Die Beherrschung unterschiedlicher Diagrammtypen kann Forschern dabei helfen, komplexe Daten zu organisieren und überzeugende Geschichten zu erzählen.
• Die richtige Grafik kann den Unterschied zwischen einer Präsentation ausmachen, die in Vergessenheit gerät, und einer, die das Publikum fesselt.
• In diesem Leitfaden werden 10 wichtige Diagrammtypen untersucht, die jeder Forscher im Jahr 2024 kennen sollte, um seine Fähigkeiten zur Datenvisualisierung zu verbessern.
• Das Verständnis der besten Anwendungsfälle und der bewährten Entwurfsmethoden für jeden Diagrammtyp ist der Schlüssel zur Erstellung wirkungsvoller Datenvisualisierungen.

Forschern stehen heute zahlreiche Werkzeuge und Techniken zur Datenvisualisierung zur Verfügung. Von klassischen Balken- und Liniendiagrammen bis hin zu spezialisierten Darstellungsformen wie Bullet- und Wasserfalldiagrammen. Indem wir diese zehn grundlegenden Diagrammtypen erlernen, können wir unsere Fähigkeiten in der Datenvisualisierung verbessern und mit unserer Forschung eine größere Wirkung erzielen.

Einführung in die Datenvisualisierung für Forscher

Wir wissen, wie wichtig Daten für fundierte Entscheidungen und wichtige Erkenntnisse sind. Aber es ist sehr wichtig, wie wir diese Erkenntnisse weitergeben. Deshalb ist die Datenvisualisierung ein zentraler Bestandteil unserer Arbeit.

Bedeutung der Datenvisualisierung in der Forschung

Datenvisualisierung ist mehr als nur die ansprechende Gestaltung von Diagrammen und Grafiken. Sie ist eine intelligente Methode, komplexe Daten leicht verständlich zu machen. ^Mithilfe von Visualisierungen gewinnen wir die Aufmerksamkeit unseres Publikums, zeigen wichtige Muster auf und vermitteln unsere Forschungsergebnisse anschaulich.²

Studien zeigen, dass unser Gehirn visuelle Informationen besser verarbeitet als Text. Visuelle Darstellungen helfen uns, Zusammenhänge zu erkennen, Auffälligkeiten zu entdecken und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.^³ Dies unterstützt unsere Forschung und ermöglicht es uns, unsere Ergebnisse effektiv mit anderen zu teilen.

Diagramme und Graphen unterscheiden

Diagramme und Grafiken werden oft verwechselt, sind aber unterschiedlich. Diagramme zeigen aktuelle Daten in Tabellen oder Schaubildern, während Grafiken den Fokus darauf legen, wie sich ein Faktor auf einen anderen auswirkt^.

Das Wissen um diese Unterschiede trägt zu einer guten Datenvisualisierung bei. Diagramme eignen sich hervorragend für statische Informationen, während Grafiken Trends und Zusammenhänge im Zeitverlauf aufzeigen. Die Wahl des ^richtigen Werkzeugs hilft uns, unsere Forschungsergebnisse klar und überzeugend zu präsentieren.

„Bei einer effektiven Datenvisualisierung geht es nicht nur darum, hübsche Bilder zu erstellen – es geht darum, komplexe Informationen in ein Format zu bringen, das bei unserem Publikum Anklang findet und zu sinnvollen Maßnahmen anregt.“

Balkendiagramme

Balkendiagramme eignen sich hervorragend, um Veränderungen im Zeitverlauf darzustellen und verschiedene Gruppen zu vergleichen. Die Länge der Balken gibt die Größe der Datenpunkte an. Diese Diagramme sind ideal für den Vergleich von Marketing- und Vertriebsdaten . Sie sind besonders geeignet, wenn große Unterschiede in den Daten bestehen oder wenn man sehen möchte ^{, wie sich eine Gruppe von anderen} abhebt.

Beste Anwendungsfälle für Balkendiagramme

Balkendiagramme sind in vielen Situationen nützlich. Sie eignen sich hervorragend, um Daten im Zeitverlauf darzustellen, beispielsweise Umsatz- oder Kundenbindungsraten über Quartale oder Jahre. Gestapelte Balkendiagramme helfen dabei, Umsätze nach ^Zeit aufzuschlüsseln . Sie eignen sich auch gut, um Daten zwischen Gruppen zu vergleichen, etwa die Produktleistung oder den Erfolg von Marketingkampagnen.

Best Practices für die Gestaltung von Balkendiagrammen

Um Balkendiagramme übersichtlich zu gestalten, beachten Sie einige Gestaltungstipps. Verwenden Sie einheitliche Farben, beschriften Sie die Achsen aussagekräftig und beginnen Sie die y-Achse bei 0, um die Daten korrekt darzustellen. Balkendiagramme mit unterbrochener Skala eignen sich besonders, wenn die Daten stark variieren und große Balken benötigt werden . Mit diesen Tipps werden Balkendiagramme zu einem effektiven Werkzeug, um Daten zu vergleichen und Trends zu erkennen^.

Kurz gesagt sind Balkendiagramme eine flexible und wirkungsvolle Möglichkeit, Dateneinblicke zu vermitteln. Sie eignen sich hervorragend, um Änderungen zu verfolgen oder Gruppenleistungen zu vergleichen. Bei guter Gestaltung und Verwendung können Balkendiagramme komplexe Informationen klar vermitteln. Dies hilft dabei, bessere Entscheidungen zu treffen.

Liniendiagramme

Liniendiagramme sind unerlässlich für die Visualisierung von Datentrends . Sie helfen dabei ^, Daten im Zeitverlauf zu verfolgen. Diese Diagramme eignen sich hervorragend, um Trends, Fortschritte oder Veränderungen in Daten darzustellen⁶ . Sie heben Trends oder Fortschritte im Zeitverlauf ^hervor⁷.

Liniendiagramme eignen sich hervorragend, um Veränderungen in mehreren Gruppen im Zeitverlauf zu vergleichen. Dies ist sehr hilfreich, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Gruppen zu erkennen. Sie helfen, Muster in kontinuierlichen Daten zu erkennen⁶ ^. Bei diesen Diagrammen sollte der Datenbereich etwa 70 bis 80 Prozent der Diagrammhöhe einnehmen.

Bei Liniendiagrammen ist es wichtig, dass die y-Achse bei Null beginnt ^. Dadurch werden die Daten genauer . Die Verwendung unterschiedlicher Farben oder Linienarten hilft, mehrere Datenreihen übersichtlich darzustellen. Durch den gezielten Einsatz von Liniendiagrammen können Forschende komplexe Datentrends effektiv vermitteln.

„Liniendiagramme sind ein vielseitiges Werkzeug zur Visualisierung von Trends und Veränderungen im Zeitverlauf und daher ein Muss im Datenanalyse-Toolkit jedes Forschers.“

Stärken	Einschränkungen
Effektiv für die Verfolgung kontinuierlicher Daten im Zeitverlauf Ermöglicht den Vergleich mehrerer Datenreihen Zeigt Trends, Fortschritte und Veränderungen auf	Kann durch zu viele Datenreihen unübersichtlich werden Erfordert eine konsistente Y-Achsenskala für einen aussagekräftigen Vergleich Nicht geeignet zur Anzeige exakter Werte oder Proportionen

^21.06.

Bullet-Diagramme

Bullet-Diagramme eignen sich hervorragend, um den Fortschritt einer Organisation im Hinblick auf ihre Ziele zu visualisieren. Sie zeigen, wie sich eine Kennzahl im Vergleich zu einem Zielwert oder einer Benchmark entwickelt. Dies erleichtert die Entscheidungsfindung erheblich. Bullet-Diagramme bündeln viele Informationen auf kleinem Raum und sind daher ideal für Dashboards und ^Berichte.

Diese Diagramme sind leicht verständlich. Sie enthalten eine Vergleichslinie und verwenden Farben, um die Entwicklung einer Kennzahl darzustellen ^. Dadurch wird deutlich, wie sich eine Kennzahl im Vergleich zu ihrem Ziel entwickelt. Die Farben zeigen außerdem, wo Handlungsbedarf besteht.

Beste Anwendungsfälle für Bullet-Diagramme

Bullet-Diagramme eignen sich hervorragend, um die Leistung mit den Zielen zu vergleichen. Sie sind besonders nützlich für:

• Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) im Auge behalten und Fortschritte bei der Zielerreichung verfolgen
• Identifizieren potenzieller Probleme oder Bereiche, in denen gearbeitet werden muss
• Hinzufügen von Kontext zu Daten durch die Anzeige von Metriken mit Benchmarks oder Schwellenwerten

Best Practices für den Entwurf von Bullet-Diagrammen

Es dauert in der Regel etwa eine Minute, um zu lernen, wie man ein Bullet-Diagramm liest ^. Sie sind leicht verständlich. Damit sie optimal funktionieren, beachten Sie diese Gestaltungstipps:

1. Verwenden Sie unterschiedliche Farben, um gute und schlechte Leistung anzuzeigen. Beispielsweise steht Grün für gut und Rot für schlecht.
2. Halten Sie die Anzahl der Bullet-Diagramme auf einem Dashboard gering, um ein unübersichtliches Erscheinungsbild zu vermeiden. Bullet-Diagramme zeigen jeweils eine Kennzahl. Wenn Sie viele davon haben, sind sie nicht für den direkten Vergleich gedacht, es sei denn, sie verwenden dieselbe Skala.⁸.
3. Stellen Sie sicher, dass die Komplexität des Dashboards zum Publikum passt. Der Detaillierungsgrad eines Dashboards sollte dem Verständnis des Publikums entsprechen.⁸.

Mithilfe dieser Tipps können Sie Bullet-Diagramme erstellen, die die Leistung im Vergleich zu den Zielen deutlich darstellen. Sie geben Ihrem Publikum wertvolle Einblicke.

Säulen- und Liniendiagramme (Diagramme mit zwei Achsen)

Säulen- und Liniendiagramme kombinieren Säulen- und Liniendiagramm auf derselben X-Achse. Sie eignen sich hervorragend zum Vergleich von Datensätzen mit unterschiedlichen Einheiten, wie z. B. Raten und Multiplikationen mit ^10⁻¹.

Beste Anwendungsfälle für Säulen- und Liniendiagramme

Diese Diagramme eignen sich perfekt zur Darstellung von Daten, die nicht im gleichen Maßstab dargestellt werden können. Beispielsweise können Sie Umsätze (Säulen) und Gewinnmargen (Linien) zusammen darstellen. Dies hilft Ihnen, deren Zusammenhang zu erkennen^.

Sie sind auch in den Bereichen Marketing, Finanzen, Wissenschaft und Projektmanagement nützlich. In diesen Bereichen ist die gleichzeitige Verfolgung mehrerer KPIs von entscheidender ^Bedeutung.

Best Practices für den Entwurf von Säulen- und Liniendiagrammen

Um ein aussagekräftiges Diagramm mit zwei Achsen zu erstellen, verwenden Sie unterschiedliche Farben für die Säulen und die Linie. Dadurch werden die Daten besser sichtbar. Achten Sie darauf, dass die Y-Achse mit ihren Einheiten deutlich beschriftet ist (z. B. ¹⁰⁾.

Passen Sie außerdem die Skalen der Y-Achse so an, dass beide Kennzahlen klar erkennbar sind und ihr Zusammenhang deutlich wird. Dadurch können Sie Diagramme erstellen, die schnelle Einblicke ermöglichen^.

„Diagramme mit zwei Achsen sind ein leistungsstarkes Werkzeug für Forscher, die Datensätze mit unterschiedlichen Maßeinheiten vergleichen müssen. Durch die Anzeige der Informationen nebeneinander können in diesen Diagrammen Zusammenhänge und Trends leicht erkannt werden, die sonst möglicherweise nicht auffallen würden.“

^21.06.

10 grundlegende Diagrammtypen, die jeder Forscher kennen sollte

Wir nutzen Datenvisualisierung häufig, um unsere Ergebnisse zu präsentieren und unsere Arbeit wirkungsvoller zu gestalten. Die Kenntnis der wichtigsten Diagrammtypen für Forschende hilft uns, aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen, die unsere Forschung unterstützen. Hier stellen wir zehn Diagrammtypen vor, die jede Forschende im Jahr 2024 kennen sollte.

1. Balkendiagramme: Diese vergleichen Messungen zwischen verschiedenen Gruppen mithilfe vertikaler oder horizontaler Balken. Balkendiagramme können vertikal oder horizontal sein, wobei vertikale Diagramme Säulendiagramme genannt werden.¹²
2. Liniendiagramme: Ideal zum Anzeigen von Änderungen im Zeitverlauf. Liniendiagramme eignen sich optimal zur Darstellung kontinuierlicher Veränderungen.¹³
3. Bullet-Diagramme: Diese fügen einem einzelnen Wert Kontext und Benchmarks hinzu. Bullet-Diagramme verwenden zusätzliche Markierungen, um das Verständnis von Werten und Benchmarks zu erleichtern.¹²
4. Säulen- und Liniendiagramme: Diese Diagramme kombinieren zwei Typen zum einfachen Vergleich. Sie mischen zwei Diagramme mit einer gemeinsamen X-Achse und unterschiedlichen Y-Achsen.¹²
5. Säulendiagramme: Sie vergleichen Gruppen mithilfe vertikaler Balken. Balkendiagramme eignen sich hervorragend zum Vergleich verschiedener Gruppen.¹³
6. Streudiagramme: Zeigen Sie, wie zwei kontinuierliche Variablen mithilfe von Punkten zusammenhängen. Streudiagramme helfen uns, die Verbindung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen zu erkennen.¹³
7. Histogramme: Verwenden Sie vertikale Balken, um die Verteilung kontinuierlicher Daten anzuzeigen. Histogramme dienen zur Anzeige kontinuierlicher Datenbereiche und der Anzahl der Datenpunkte in jedem Bereich.¹²
8. Heatmaps: Diese sind gitterbasiert und verwenden Farben, um Werte anzuzeigen. Heatmaps verwenden Farben, um Werte in einem Raster basierend auf zwei Variablen anzuzeigen.¹²
9. Kreisdiagramme: Zeigen Sie, wie groß jede Kategorie ist. Kreisdiagramme sind spezielle Diagramme, die die Größe verschiedener Kategorien anzeigen.¹²
10. Trichterdiagramme: Verfolgen Sie den Benutzerfluss oder die Pipeline-Phasen, wobei die Größe Werte anzeigt. Trichterdiagramme zeigen, wie sich Benutzer durch einen Prozess bewegen, wobei die Größe die Anzahl der Benutzer in jeder Phase anzeigt.¹²

Das Erlernen dieser Datenvisualisierungstechniken hilft Forschern, aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen. Indem wir wissen, wann und wie wir die verschiedenen Diagrammtypen einsetzen, können wir die Datenvisualisierung optimal nutzen. So können wir unsere Ergebnisse besser vermitteln und mit unserer Forschung eine größere Wirkung erzielen.

In „Show Me the Numbers“ von Stephen Few werden vier Hauptmethoden zur Darstellung von Zahlen vorgeschlagen: Balken, Linien, Punkte und Kästchen ¹².

Da sich die Forschung stetig weiterentwickelt, ist es entscheidend, stets über die neuesten Diagrammtypen und Datenvisualisierungstechniken für die Forschungswirkung informiert zu sein . Diese Werkzeuge helfen uns, unsere Ergebnisse effektiv zu kommunizieren und Veränderungen voranzutreiben. Durch ihren Einsatz können wir unsere Forschung verbessern und ihren Einfluss zukünftig verstärken.

Säulendiagramme

Säulendiagramme , auch bekannt als vertikale Balkendiagramme, eignen sich hervorragend, um Unterschiede zwischen Elementen oder Veränderungen im Zeitverlauf darzustellen ^14. Sie verwenden die vertikale Achse zur Darstellung von Zahlen und sind daher ideal für Dinge wie Kundenbefragungen, Umsatz- und Gewinnanalysen ¹⁵.

Beste Anwendungsfälle für Säulendiagramme

Säulendiagramme sind in vielen Situationen nützlich, zum Beispiel:

• Vergleich der Leistung verschiedener Gruppen oder Kategorien
• Anzeigen von Datenänderungen im Zeitverlauf, z. B. monatliche Umsätze
• Aufzeigen der Größe oder des Anteils verschiedener Datenpunkte
• Schaffen einer klaren, leicht verständlichen visuellen Ordnung

Bewährte Methoden zum Entwerfen von Säulendiagrammen

Befolgen Sie diese Tipps zum Erstellen wirkungsvoller Säulendiagramme:

1. Gleiche Farben für Kategorien oder Datenreihen verwenden
2. Stellen Sie sicher, dass die Beschriftungen der X-Achse horizontal und lesbar sind
3. Beginnen Sie die Y-Achse bei 0 für einen einfachen Vergleich
4. Passen Sie Spaltenbreite und -abstand für bessere Balance und Übersichtlichkeit an
5. Denken Sie darüber nach, Datenbeschriftungen oder Tooltips für genaue Zahlen hinzuzufügen

Mithilfe dieser Tipps können Forscher Säulendiagramme erstellen, die ihre Daten und Erkenntnisse übersichtlich darstellen. Dadurch werden sie zu einem wichtigen Bestandteil des Werkzeugkastens für die Datenvisualisierung^¹⁵.

Streudiagramme

Streudiagramme sind ein wichtiges Hilfsmittel, um den Zusammenhang zwischen zwei Zahlen darzustellen. Sie verwenden Punkte in einem Diagramm, um die Werte für jede Variable anzuzeigen. Diese Diagramme eignen sich hervorragend, um Ausreißer zu erkennen und festzustellen , ob der Zusammenhang stark oder schwach ist^.

Grafikdesigner schätzen Streudiagramme , und sie gewinnen in den Medien zunehmend an Bedeutung ^¹⁶ . So erfuhren beispielsweise 63 % der Amerikaner anhand eines Streudiagramms, dass ein höherer Zuckerkonsum zu mehr Karies führt^¹⁶ . Auch 79 % der Hochschulabsolventen und 84 % derjenigen mit einem Master- oder Doktortitel verstanden Streudiagramme gut ^¹⁶.

Diese Diagramme veranschaulichen die Zusammenhänge zwischen Variablen. Die Ausgleichsgerade zeigt Stärke und Richtung des Zusammenhangs an ^¹⁶ . Sechs von zehn Erwachsenen können ein Streudiagramm korrekt lesen^¹⁶ . Sie eignen sich, um Muster und Trends in den Daten zu erkennen ^¹⁷.

Vorteile von Streudiagrammen	Nachteile von Streudiagrammen
Ideal, um die Beziehung zwischen zwei Zahlen darzustellen Hilfreich zum Erkennen von Trends und Ausreißern Zeigt die Stärke und Richtung der Beziehung	Nicht gut für sehr große Datensätze aufgrund von Overplot Zeigt keine Ursache und Wirkung zwischen Variablen Kann für Neulinge in der Datenvisualisierung schwierig sein

Streudiagramme eignen sich hervorragend, um Zusammenhänge zwischen zwei Variablen zu erkennen, insbesondere in Wissenschaft und Wirtschaft ^¹⁷ . Das Streudiagramm zeigt Korrelationen, nicht Kausalzusammenhänge zwischen zwei Variablen ^¹⁶ . Dennoch finden die meisten Datenjournalisten sie nützlich, um viele Datenpunkte darzustellen^¹⁶.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Streudiagramme ein leistungsstarkes Tool sind, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Wenn Forscher ihre Stärken und Grenzen kennen, können sie sie gut nutzen, um ihre Arbeit und Entscheidungen zu unterstützen.

Histogramme

Oftmals analysieren wir große Datenmengen, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Histogramme sind dafür ein hervorragendes Werkzeug. Sie zeigen die Verteilung eines Datensatzes^¹⁸ . Sie eignen sich perfekt für große Datensätze mit Zahlen, jedoch nicht für Kategorien^¹⁸.

Histogramme helfen uns, die wichtigsten Aspekte der Daten zu erkennen, wie beispielsweise den Durchschnitt und dessen Streuung ^. Sie zeigen uns Muster, Trends und Ausreißer in den Daten. Dies hilft uns , die Zusammenhänge zu verstehen^.

Die Wahl der richtigen Anzahl an Bins ist beim Erstellen eines Histogramms entscheidend ^¹⁸ . Hierbei helfen Regeln wie die Sturges-Regel und die Freedman-Diaconis-Regel^¹⁸ . Ebenso wichtig ist eine gute Beschriftung des Histogramms, einschließlich der Einheiten und Bin-Größen, um das Verständnis zu erleichtern^¹⁸.

Die Form eines Histogramms gibt Aufschluss über die Daten ^¹⁸ . Eine symmetrische Form deutet oft auf eine normale Verteilung der Daten hin. Ist das Histogramm nicht symmetrisch, kann es zu einer Seite hin verzerrt sein ^¹⁸ . Ein Histogramm mit zwei Gipfeln kann darauf hindeuten, dass die Daten zwei Hauptgruppen enthalten^¹⁸.

Histogramme werden in vielen Bereichen, wie beispielsweise im Finanzwesen und im Gesundheitswesen, zur Datenanalyse und -aufbereitung eingesetzt ¹⁸ . Mithilfe dieses Instruments können wir neue Erkenntnisse gewinnen und bessere Entscheidungen treffen ¹⁸.

Diagrammtyp	Beste Anwendungsfälle	Bewährte Methoden für das Design
Histogramme	Visualisierung der Verteilung numerischer Daten Zentrale Tendenzen und Streuungen erkennen Muster, Trends und Ausreißer in großen Datensätzen untersuchen	Bestimmen Sie die optimale Anzahl von Behältern mithilfe statistischer Methoden Beschriften Sie die X-Achse deutlich mit der Maßeinheit und den Intervallen. Interpretieren Sie die Form des Histogramms, um die Datenverteilung zu verstehen

„Histogramme sind ein leistungsstarkes Werkzeug für Forscher. Sie ermöglichen es uns, die Verteilung unserer Daten zu visualisieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die unsere Entscheidungsfindung leiten.“ –

Das Histogramm ist nach wie vor ein wichtiges Werkzeug bei der Datenanalyse. Es hilft uns, Datenmuster zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Dadurch wird unsere Forschung besser.

Heatmaps

Als Forscher müssen wir häufig Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen erkennen. Heatmaps sind hierfür ein hervorragendes Werkzeug, da sie uns Daten in einem Raster darstellen und so verborgene Erkenntnisse sichtbar machen . ^¹⁹

Heatmaps zeigen ein Raster von Werten, wobei jede Zelle entsprechend ihrem Wert eingefärbt ist. Dies ist besonders nützlich bei großen Datensätzen, da Streudiagramme dort schnell unübersichtlich werden können . ^¹⁹

Heatmaps eignen sich hervorragend, um schnell Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Sie stellen Daten in einem Raster dar, wodurch hohe und niedrige Werte sowie Ausreißer, die einer genaueren Untersuchung bedürfen, leicht erkennbar ^sind.

Heatmaps finden in vielen Bereichen Anwendung, beispielsweise in der Wetterforschung und der politischen Analyse. Im Marketing eignen sie sich hervorragend zur Analyse von Website-Traffic und Verkaufstrends ^¹⁹ . Sie helfen außerdem, Probleme auf Websites zu identifizieren und diese somit benutzerfreundlicher zu gestalten ^¹⁹.

Heatmap-Anwendungsfälle	Vorteile
Identifizieren von Bereichen mit hohem Engagement auf Zielseiten Visualisierung von Datenpunkten zum schnellen Verständnis Verfolgung von Niederschlagsmustern in der Meteorologie Analyse von Wahldaten und Bevölkerungsgrößen Überwachung von Klickstandorten, Website-Verkehr und Verkaufstrends	Datengesteuerte Entscheidungsfindung Verbesserte Benutzererfahrung Benutzerverhalten und Zielgruppenpräferenzen verstehen Informierte Änderungen an Zielseiten für eine bessere Leistung

Technologische Fortschritte haben Heatmaps im Laufe der Zeit verbessert. Der Begriff „Heatmap“ wurde Anfang der 1990er-Jahre erstmals als Marke eingetragen ^. Heute kann KI mit einer Genauigkeit von 95 % innerhalb weniger Sekunden vorhersagen, wo Nutzer auf einer Website hinschauen ^werden.

Wir können Heatmaps nutzen, um unsere Daten besser zu verstehen, Trends zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung rasterbasierter Visualisierungen können wir neue Erkenntnisse und Zusammenhänge in unseren Daten entdecken . ^{^19,20}

„Heatmaps bieten einen transformativen Ansatz zur Datenanalyse, der es Forschern ermöglicht, schnell wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die ihre Arbeit auf ein neues Niveau heben können.“

Heatmaps eignen sich zur Untersuchung von Konsumverhalten, Umweltmustern oder politischen Fragestellungen. Mithilfe dieser Visualisierungsmethode können wir unsere Daten umfassend analysieren und wichtige Zusammenhänge aufdecken . ^{^19,20}

Spezialisierte Graphen für Forscher

Als Forschende wissen wir, wie wichtig es ist, unsere Ergebnisse mithilfe von Datenvisualisierungen verständlich zu präsentieren. Grundlegende Diagrammtypen wie Liniendiagramme, Balkendiagramme und Streudiagramme sind unerlässlich. Doch spezialisierte Diagramme können unsere Datenvisualisierung auf ein neues Niveau heben. Diese speziellen Diagrammtypen eignen sich hervorragend für bestimmte Forschungsfragen und machen unsere Datenstorys aussagekräftiger und verständlicher.

Kreisdiagramme

Kreisdiagramme eignen sich hervorragend, um das Verhältnis von Teilen zum Ganzen darzustellen^²¹ . Sie ermöglichen es uns, die Größe jeder Kategorie in einem Datensatz leicht zu erkennen. Kreisdiagramme sind besonders gut geeignet, um den Anteil verschiedener Teile an einem Ganzen zu veranschaulichen^²².

Trichterdiagramme

Trichterdiagramme eignen sich hervorragend zur Analyse von Prozessen wie Umsatz- oder Konversionsraten ^²¹ . Sie veranschaulichen die einzelnen Schritte eines Prozesses und die jeweilige Anzahl der Transaktionen. Mithilfe von Trichterdiagrammen lassen sich Engpässe erkennen, Konversionsraten verbessern und Abbruchpunkte im Prozess identifizieren.

Bullet-Diagramme

Bullet-Charts eignen sich hervorragend, um eine einzelne Kennzahl mit einem Ziel oder Standard zu vergleichen ^. Sie zeigen, wie unsere Ergebnisse im Vergleich zu Zielvorgaben oder dem Branchendurchschnitt abschneiden. Bullet-Charts sind nützlich, um die Leistung zu verfolgen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Georäumliche Diagramme

Für die Forschung mit Geodaten sind Geodatenplots eine gute Wahl ^²¹ . Sie visualisieren Daten auf einer Karte und helfen uns, Muster, Trends und Zusammenhänge anhand des Standorts zu erkennen. Diese Plots sind in Bereichen wie Stadtplanung, Krankheitsüberwachung und Umweltstudien, in denen der Standort eine wichtige Rolle spielt, unerlässlich.

Wenn wir uns mit diesen speziellen Diagrammen vertraut machen, können wir unsere Forschungsergebnisse besser weitergeben. Dadurch werden unsere Ergebnisse ansprechender und wir untermauern unsere Argumente mit aussagekräftigen Datenvisualisierungen.

Fazit

Durch das Erlernen der zehn wichtigsten Diagrammtypen in diesem Artikel können Forschende ihre Daten besser visualisieren . Dies hilft uns, unsere Ergebnisse zu vermitteln und die Wirkung unserer Arbeit zu steigern ^²³ . Diese Techniken sind entscheidend, um Vertrauen zu gewinnen, Teams zu motivieren und Stakeholder zu überzeugen^²⁴ . Indem wir das passende Diagramm für die jeweilige Aufgabe auswählen, können wir mit unseren Daten eine aussagekräftige Geschichte erzählen.

Zum Abschluss sollten wir Fehler wie zu weitschweifige Ausführungen^²⁵ , das Ausblenden des Gesamtbildes ^²⁵ oder das Verschweigen schlechter Nachrichten ^²⁵ vermeiden . Stattdessen sollten wir die Kernpunkte hervorheben ^²⁵ , aufzeigen, wie unsere Forschung in den größeren Kontext passt^²⁵ und von unseren Ergebnissen überzeugt sein ^²⁵ . Die Beherrschung der Datenvisualisierung verbessert unsere Fähigkeit, Forschungsergebnisse zu vermitteln und deren Wirkung zu verstärken.

Die 10 Diagrammtypen, die wir besprochen haben, sind wichtige Werkzeuge für Forscher. Sie helfen uns, neue Erkenntnisse zu gewinnen, Innovationen anzuregen und zum Handeln zu motivieren. Das Erlernen der Datenvisualisierung ist für die Forscher von heute von entscheidender Bedeutung. Wir möchten Sie dazu ermutigen, diese Methoden weiter zu erforschen und auszuprobieren, um Ihre Forschung zu verbessern und einen großen Unterschied zu machen.

FAQ

Welche 10 wesentlichen Diagrammtypen sollte jeder Forscher kennen?

Zu den 10 wesentlichen Diagrammtypen gehören Balkendiagramme, Liniendiagramme, Bullet-Diagramme, Säulen- und Liniendiagramme, Säulendiagramme, Streudiagramme, Histogramme, Heatmaps sowie spezielle Diagramme wie Kreisdiagramme, Trichterdiagramme und georäumliche Diagramme.

Warum ist die Datenvisualisierung für Forscher wichtig?

Die Datenvisualisierung ist für Forscher der Schlüssel, um ihre Ergebnisse klar zu präsentieren. Sie hilft, Teams zu motivieren und Stakeholder zu beeindrucken. Bei mehr Daten helfen visuelle Tools, diese zu organisieren, Vertrauen aufzubauen und die Wirkung zu steigern.

Was ist der Unterschied zwischen Diagrammen und Graphen?

Diagramme zeigen aktuelle Daten in Tabellen und Diagrammen. Graphen zeigen, wie sich eine Variable auf eine andere auswirkt. Die Kenntnis der Unterschiede hilft Forschern, ihre Erkenntnisse gut weiterzugeben.

Wann sollten Forscher Balkendiagramme verwenden?

Verwenden Sie Balkendiagramme, um Änderungen im Zeitverlauf zu verfolgen oder Daten zwischen Gruppen zu vergleichen. Sie eignen sich hervorragend, um große Änderungen oder Gruppenvergleiche anzuzeigen.

Wie können Liniendiagramme Forschern helfen, ihre Ergebnisse zu kommunizieren?

Liniendiagramme zeigen Trends oder Fortschritte im Zeitverlauf. Sie eignen sich perfekt für die Nachverfolgung kontinuierlicher Datensätze. Sie helfen dabei, Änderungen zwischen Gruppen zu vergleichen und zeigen, wie Gruppen miteinander in Beziehung stehen.

Welche Vorteile bietet die Verwendung von Bullet-Diagrammen?

Bullet-Diagramme zeigen den Fortschritt bei der Erreichung von Zielen und vergleichen ihn mit einer anderen Kennzahl. Sie bieten Kontext mit einer Bewertung oder Leistung. Sie sind ideal, um die Leistung mit Zielen zu vergleichen und Hindernisse zu erkennen.

Wann sollten Forscher Säulen- und Liniendiagramme verwenden?

Verwenden Sie Säulen- und Liniendiagramme, um zwei Datensätze mit unterschiedlichen Einheiten, wie etwa Raten und Zeit, zu vergleichen.

Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für Säulendiagramme?

Säulendiagramme dienen zum Vergleichen von Elementen oder zum Anzeigen von Änderungen im Zeitverlauf. Sie eignen sich hervorragend zum Anzeigen negativer Daten und haben viele Verwendungsmöglichkeiten, z. B. für Umfragedaten, Verkaufs- und Gewinnanalysen.

Wie können Streudiagramme Forschern helfen, Muster in ihren Daten zu erkennen?

Streudiagramme zeigen Werte für zwei Variablen anhand von Punkten auf Achsen. Sie sind vielseitig einsetzbar, um Beziehungen darzustellen, egal ob stark oder schwach. Sie helfen dabei, Ausreißer und Datenlücken zu erkennen.

Was ist der Zweck der Verwendung von Histogrammen?

Histogramme zeigen die Verteilung eines Datensatzes. Sie stellen Prozentsätze oder Instanzen verschiedener Kategorien grafisch dar. So können Sie erkennen, welche Kategorien am größten sind und wie viele Datenpunkte sich in jeder Kategorie befinden.

Wie können Heatmaps Forschern helfen, Muster und Beziehungen in ihren Daten zu erkennen?

Heatmaps verwenden ein Raster von Werten, die nach Interessenvariablen eingefärbt sind. Sie sind eine Alternative zu Streudiagrammen bei dichten Daten und helfen, Zusammenhänge klar zu erkennen.

Welche speziellen Diagrammtypen können die Datenkommunikation für Forscher verbessern?

Forscher sollten spezielle Diagrammtypen kennen, wie zum Beispiel Tortendiagramme für Ganzes-Teil-Vergleiche, Trichterdiagramme für Pipeline-Flüsse, Bullet-Charts für Kennzahlen im Vergleich zu Zielen und Geodatenplots zur Zuordnung von Daten zu Standorten.

Die Auswahl des richtigen Diagramms ist nur die halbe Miete; die zugrundeliegende Analyse muss noch von Fachkollegen geprüft werden. Forschungsgruppen, die bevorzugt auf Mandarin arbeiten, können die Testauswahl, die Modellierung und die Erstellung der Diagramme über unseren statistischen Analyseservice für Forschungsteams in China überprüfen lassen.

Quellenlinks

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24. https://venngage.com/blog/how-to-choose-the-best-charts-for-your-infographic/
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