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Die teils heftigen Diskussionen um "falsche" Zahlen, die im Jahr 2024 in der Schweiz im Zusammenhang mit Abstimmungen geführt wurden, zeigen eindrücklich, wie wichtig grundlegende Kompetenzen im Umgang mit statistischen Zahlen sind. | |||
Für uns Bürgerinnen und Bürger steht dabei im Vordergrund die Kompetenz, grafische Darstellungen statistischer Zahlen (Infografiken) lesen und interpretieren zu können. | |||
Infografiken stellen komplexe Sachverhalte anschaulich dar. Sie sind meist farbig und machen Eindruck. Aber Achtung: Nicht alle Infografiken sind leicht verständlich! Manche liefern ein verzerrtes Bild der Sachverhalte. Hin und wieder sind die Grafiken – absichtlich oder unabsichtlich – sogar falsch, und bei neuartigen Visualisierungen fehlt uns vielleicht die Erfahrung, sie verstehen und als Grundlage für unsere Meinungsbildung nutzen zu können. | |||
Dieser Kurs umfasst zwei Teile. | |||
- Grundlagen: Infografiken kritisch hinterfragen und daraus selber Schlüsse ziehen (anhand zahlreicher praktischer Beispiele und ohne theoretischen Ballast) | |||
- Vertiefung: Infografiken verbessern und selbst anfertigen (mit Hilfe von frei nutzbaren Programmen wie z.B. https://www.rawgraphs.io, https://www.datawrapper.de/) | |||
== '''Einleitung''' == | == '''Einleitung''' == | ||
Die Erkenntnisse aus statistischen Auswertungen von Studien, Umfragen, Messungen oder | Die Erkenntnisse aus statistischen Auswertungen von Studien, Umfragen, Messungen oder Berechnungen dienen der Wissenschaft, Politik und Wirtschaft als Grundlage für Entscheidungen und die Planung von Massnahmen. Ämter, Interessengruppen (z.B. Parteien, Verbände) und Medienschaffende bringen uns die Ergebnisse in der Folge mit grafischen Darstellungen (''Infografiken'') in Print- und Online-Medien nahe. | ||
{{Box|Beispiel|'''Barometer: Zusammenhalt in der Schweiz, 2025''' (<small>[https://staging.feldschloesschen.swiss/media/vl4cz5gi/barometer_zusammenhalt.pdf Studie: Barometer: Zusammenhalt in der Schweiz, 2025]</small>) | |||
[https://www.srf.ch/news/schweiz/aktuelle-umfrage-schweizer-zusammenhalt-umfrage-zeigt-ernuechternde-ergebnisse Infografik auf der Website des Schweizer Fernsehens SRF - Wie bewerten Sie den Zusammenhalt in der Schweiz?] | |||
Ist diese Grafik vertrauenswürdig? Welche Schlüsse können wir daraus ziehen? | |||
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{{Box|Beispiel|'''Karikatur''' | |||
[[Datei:GrafikKarikatur.png]] | |||
Manchmal können wir bei einer Grafik auf einen Blick erkennen, dass sie nicht vertrauenswürdig ist. | |||
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{{Box|Beispiel|'''Abstimmungsunterlagen''' | |||
[[Datei:Infografik zur "Kostenbremse-Initiative".png]] | |||
<small>Quelle: Grafik in den offiziellen Erläuterungen des Bundesrates zur Abstimmung über die „Kostenbremse-Initiative“ vom 9. Juni 2024 (herausgegeben von der Bundeskanzlei)</small> | |||
Manchmal muss man zwei Mal hinschauen, um eine fehlerhafte Infografik als solche zu erkennen (Titel spricht von "Kosten", die Grafik stellt aber relative Grössen - Prozent - dar) | |||
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{{Box|Beispiel|'''Abstimmungskampf''' | |||
[[Datei:AlternativeGrafikZurKostenbremseInitiative.png]] | |||
<small>Quelle: Alternative Grafik in der Schweizerischen Ärztezeitung 2024;105(15):30–32 (Nora Wille; Yvonne Gilli: „Wie eine offizielle Statistik in die Irre führt“)</small> | |||
Manchmal sind zusätzliche Überlegungen nötig, um aus einer Infografik nicht voreilig (falsche) Schlüsse zu ziehen (-> Problem von Mittelwerten) | |||
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===== Mehr zum Thema ===== | |||
* [https://www.urban.org/events/alberto-cairo-misleading-data-and-visualizations Alberto Cairo on Misleading Data and Visualizations] (Vortragsaufzeichnung "Visual Trumpery. How to fight against fake data and visualizations - from the left and from the right). | * [https://www.urban.org/events/alberto-cairo-misleading-data-and-visualizations Alberto Cairo on Misleading Data and Visualizations] (Vortragsaufzeichnung "Visual Trumpery. How to fight against fake data and visualizations - from the left and from the right). | ||
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== '''Grundlagen''' == | == '''Grundlagen''' == | ||
=== | === Grundprinzip === | ||
Die Infografiken, die uns im Alltag am häufigsten begegnen, sind wahrscheinlich Grafiken zur Wetterlage. Sie zu lesen und zu interpretieren, fällt uns leicht. In der Grafik 1 erkennen wir die Symbole (Sonne, Wolken, Regenschirm, usw.) und können sie den Daten zuordnen, die sie abbilden: Sonnenschein (- Dauer), Bewölkung (- Grad), Regen (- Wahrscheinlichkeit). | |||
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[[Datei:KachelmannwetterNiederschlag.png|mini|zentriert|Grafik 2: Bildschirmaufnahme von [https://kachelmannwetter.com https://kachelmannwetter.com]]] | [[Datei:KachelmannwetterNiederschlag.png|mini|zentriert|Grafik 2: Bildschirmaufnahme von [https://kachelmannwetter.com https://kachelmannwetter.com]]] | ||
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In der Grafik 2 erkennen wir Säulen; deren Höhen bilden die zu erwartenden Niederschlagsmengen ab. Die jeweiligen minimalen und maximalen Niederschlagsmengen sind auf die Längen der senkrechten Strecken abgebildet. | |||
Die Grafiken 1 und 2 können wir mühelos lesen. Allerdings hilft eine ''Legende'', um die Abbildung der Daten auf die verwendeten Symbole und deren Merkmale richtig interpretieren zu können. Beispielsweise wäre die Grafik 3 für uns Laien ohne die Legende unlesbar. | |||
[[Datei:Bwk_bodendruck_na_ana.png|mini|zentriert|Grafik 3: Bildschirmaufnahme einer [https://www.dwd.de/DE/leistungen/hobbymet_wk_europa/hobbyeuropakarten.html Wetterkarte des Deutschen Wetterdienstes]]] | |||
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[[Datei:Genauerewetterkartensymbole.svg|mini|zentriert|Legende zur Grafik 3: Wettersymbole (Quelle: [https://de.wikipedia.org/wiki/Wetterkarte#/media/Datei:Genauerewetterkartensymbole.svg Wikipedia])]] | [[Datei:Genauerewetterkartensymbole.svg|mini|zentriert|Legende zur Grafik 3: Wettersymbole (Quelle: [https://de.wikipedia.org/wiki/Wetterkarte#/media/Datei:Genauerewetterkartensymbole.svg Wikipedia])]] | ||
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{{Box| | {{Box||<big>[https://brunowenk.info/oer/Statistik1/DatenDefinition.html Daten] beschreiben Sachverhalte und / oder Zusammenhänge. [https://www.wissenschaftskommunikation.de/format/infografik/ Infografiken] stellen Daten anschaulich dar, indem sie diese auf ''Symbole'' und deren ''Merkmale'' (in der Fachsprache als "visuelle Variablen" bezeichnet) abbilden.</big>|Merksatz | ||
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{{Box|Beispiel|'''Landesindex der Konsumentenpreise: Warenkorb und Gewichte, 2024''' | |||
[[Datei:Statistik-Grundprinzip-Abbildung1.png]] | |||
Die Tabellendaten sind auf die '''Winkel''' (Merkmal) der Kreissegmente der "Torte" (Symbole) abgebildet. | |||
Die Grösse der "Torte" ist kein Merkmal der Abbildung. Die Gestaltung der Grafik kann demnach ganz unterschiedlich ausfallen. Auch die Farben und Schraffuren zur Kennzeichnung der Kreissegmente sind keine datenbezogen Merkmale der Abbildung; sie erleichtern die Zuordnung der einzelnen Kreissegmente zu den zugrunde liegenden Datenwerten. Die Zuordnung der Kreissegmente zu den Datenwerten ist auch gut erkennbar, wenn das erste Segment der "Torte" nach "12 Uhr" dem ersten Datenwert der Legende zugeordnet ist und die weiteren Segmente jeweils den darauf folgenden Datenwert in der Legende abbilden. | |||
[[Datei:Statistik-Grundprinzip-Abbildung2.png]]|Hervorhebung1 | |||
[[Datei: | |||
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{{ | {{Box|Übung|Welche Symbole werden in den folgenden Grafiken zur Abbildung der Daten verwendet? Welche Merkmale dienen zur Darstellung der jeweiligen Datenwerte?|Frage | ||
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Grafik | [[Datei:Bildschirmfoto einer Grafik zu wiss. Publikationen.png|zentriert|mini|Quelle: [https://www.datenportal.bmbf.de/portal/de/K1/grafik-1.8.3.html Datenportal BF]]] | ||
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[[Datei: | [[Datei:BfS Haushaltsbudgeterhebung.png|zentriert|mini|Quelle: [https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/wirtschaftliche-soziale-situation-bevoelkerung/einkommen-verbrauch-vermoegen/haushaltsbudget.html BfS Haushaltsbudgeterhebung]]] | ||
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[[Datei:Grafik- Karte mit Sechsecken.png|zentriert|mini|Quelle: [https://www.nzz.ch/zuerich/die-versprechen-der-kesb-diese-statistik-zeigt-ob-sie-gehalten-wurden-ld.1835402 Neue Zürcher Zeitung NZZ]]] | |||
=== Vertrauenswürdigkeit von Infografiken === | |||
Den Wetterkarten (Grafiken 1, 2, 3 und 4) vertrauen wir, weil sie von anerkannten (oft staatlichen) Institutionen produziert und veröffentlicht werden (z.B. MeteoSchweiz, Deutscher Wetterdienst). Und dass die Prognosen nicht immer stimmen, ist uns selbstverständlich klar. Wir verfügen auch über die Fähigkeit, die lokale Wetterentwicklung selbst zu beobachten, mit der Prognose zu vergleichen und daraus Schlüsse zu ziehen. | |||
Wie können wir die Vertrauenswürdigkeit anderer Infografiken abschätzen? Die folgenden Merkmale helfen uns: | |||
*Die verwendeten Datenquellen sind ausgewiesen, idealerweise ergänzt mit einem Link auf die betreffenden Datensätze. | |||
*Die Urheberschaft und das Erstellungsjahr der Grafik sind kenntlich gemacht. | |||
Die Grafik 5 nennt beispielsweise das Departement für Verteidigung, Bevölkerungsschutz und Sport (VBS) als Quelle für die Daten. Es fehlt allerdings ein Verweis (ein Link) auf die Daten, so dass man diese einsehen könnte. Urheber der Grafik ist Klaudia Meisterhans (kmh) von der TA Grafik (Tagesanzeiger Grafik; die Abkürzung des Namens der UrheberIn ist auf der Grafik kaum lesbar, im Zeitungsartikel sind die Grafikerin und der Autor des Textes aber aufgeführt). Es fehlt die Angabe des Erstellungsjahres (das Datum des Zeitungsartikels ist November 2017). Trotzdem genügen die Angaben, um die Grafik 5 als vertrauenswürdig einzustufen. | |||
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{{Box|Reflexion 1- | {{Box|Reflexion 1-C|Wie beurteilen Sie die Vertrauenswürdigkeit der Grafiken 6, 7 und 8?|Frage | ||
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{{Box| | {{Box|Musterantwort zur Reflexion 1-C|https://zumpad.zum.de/p/Statistik1_Reflexionen1|Lösung | ||
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{{Box|Musterantworten zur Reflexion 1-B|https://zumpad.zum.de/p/Statistik1_Reflexionen1|Lösung | {{Box|Musterantworten zur Reflexion 1-B|https://zumpad.zum.de/p/Statistik1_Reflexionen1|Lösung | ||
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Aktuelle Version vom 9. Mai 2025, 09:55 Uhr
Welchen Statistiken kann man trauen?
work in progress!
Die teils heftigen Diskussionen um "falsche" Zahlen, die im Jahr 2024 in der Schweiz im Zusammenhang mit Abstimmungen geführt wurden, zeigen eindrücklich, wie wichtig grundlegende Kompetenzen im Umgang mit statistischen Zahlen sind.
Für uns Bürgerinnen und Bürger steht dabei im Vordergrund die Kompetenz, grafische Darstellungen statistischer Zahlen (Infografiken) lesen und interpretieren zu können.
Infografiken stellen komplexe Sachverhalte anschaulich dar. Sie sind meist farbig und machen Eindruck. Aber Achtung: Nicht alle Infografiken sind leicht verständlich! Manche liefern ein verzerrtes Bild der Sachverhalte. Hin und wieder sind die Grafiken – absichtlich oder unabsichtlich – sogar falsch, und bei neuartigen Visualisierungen fehlt uns vielleicht die Erfahrung, sie verstehen und als Grundlage für unsere Meinungsbildung nutzen zu können.
Dieser Kurs umfasst zwei Teile.
- Grundlagen: Infografiken kritisch hinterfragen und daraus selber Schlüsse ziehen (anhand zahlreicher praktischer Beispiele und ohne theoretischen Ballast)
- Vertiefung: Infografiken verbessern und selbst anfertigen (mit Hilfe von frei nutzbaren Programmen wie z.B. https://www.rawgraphs.io, https://www.datawrapper.de/)
Einleitung
Die Erkenntnisse aus statistischen Auswertungen von Studien, Umfragen, Messungen oder Berechnungen dienen der Wissenschaft, Politik und Wirtschaft als Grundlage für Entscheidungen und die Planung von Massnahmen. Ämter, Interessengruppen (z.B. Parteien, Verbände) und Medienschaffende bringen uns die Ergebnisse in der Folge mit grafischen Darstellungen (Infografiken) in Print- und Online-Medien nahe.
Barometer: Zusammenhalt in der Schweiz, 2025 (Studie: Barometer: Zusammenhalt in der Schweiz, 2025)
Ist diese Grafik vertrauenswürdig? Welche Schlüsse können wir daraus ziehen?
Abstimmungsunterlagen
Quelle: Grafik in den offiziellen Erläuterungen des Bundesrates zur Abstimmung über die „Kostenbremse-Initiative“ vom 9. Juni 2024 (herausgegeben von der Bundeskanzlei)
Manchmal muss man zwei Mal hinschauen, um eine fehlerhafte Infografik als solche zu erkennen (Titel spricht von "Kosten", die Grafik stellt aber relative Grössen - Prozent - dar)
Abstimmungskampf
Quelle: Alternative Grafik in der Schweizerischen Ärztezeitung 2024;105(15):30–32 (Nora Wille; Yvonne Gilli: „Wie eine offizielle Statistik in die Irre führt“)
Manchmal sind zusätzliche Überlegungen nötig, um aus einer Infografik nicht voreilig (falsche) Schlüsse zu ziehen (-> Problem von Mittelwerten)
- Alberto Cairo on Misleading Data and Visualizations (Vortragsaufzeichnung "Visual Trumpery. How to fight against fake data and visualizations - from the left and from the right).
Grundlagen
Grundprinzip
Die Infografiken, die uns im Alltag am häufigsten begegnen, sind wahrscheinlich Grafiken zur Wetterlage. Sie zu lesen und zu interpretieren, fällt uns leicht. In der Grafik 1 erkennen wir die Symbole (Sonne, Wolken, Regenschirm, usw.) und können sie den Daten zuordnen, die sie abbilden: Sonnenschein (- Dauer), Bewölkung (- Grad), Regen (- Wahrscheinlichkeit).
In der Grafik 2 erkennen wir Säulen; deren Höhen bilden die zu erwartenden Niederschlagsmengen ab. Die jeweiligen minimalen und maximalen Niederschlagsmengen sind auf die Längen der senkrechten Strecken abgebildet.
Die Grafiken 1 und 2 können wir mühelos lesen. Allerdings hilft eine Legende, um die Abbildung der Daten auf die verwendeten Symbole und deren Merkmale richtig interpretieren zu können. Beispielsweise wäre die Grafik 3 für uns Laien ohne die Legende unlesbar.
Landesindex der Konsumentenpreise: Warenkorb und Gewichte, 2024
Die Tabellendaten sind auf die Winkel (Merkmal) der Kreissegmente der "Torte" (Symbole) abgebildet.
Die Grösse der "Torte" ist kein Merkmal der Abbildung. Die Gestaltung der Grafik kann demnach ganz unterschiedlich ausfallen. Auch die Farben und Schraffuren zur Kennzeichnung der Kreissegmente sind keine datenbezogen Merkmale der Abbildung; sie erleichtern die Zuordnung der einzelnen Kreissegmente zu den zugrunde liegenden Datenwerten. Die Zuordnung der Kreissegmente zu den Datenwerten ist auch gut erkennbar, wenn das erste Segment der "Torte" nach "12 Uhr" dem ersten Datenwert der Legende zugeordnet ist und die weiteren Segmente jeweils den darauf folgenden Datenwert in der Legende abbilden.

Vertrauenswürdigkeit von Infografiken
Den Wetterkarten (Grafiken 1, 2, 3 und 4) vertrauen wir, weil sie von anerkannten (oft staatlichen) Institutionen produziert und veröffentlicht werden (z.B. MeteoSchweiz, Deutscher Wetterdienst). Und dass die Prognosen nicht immer stimmen, ist uns selbstverständlich klar. Wir verfügen auch über die Fähigkeit, die lokale Wetterentwicklung selbst zu beobachten, mit der Prognose zu vergleichen und daraus Schlüsse zu ziehen.
Wie können wir die Vertrauenswürdigkeit anderer Infografiken abschätzen? Die folgenden Merkmale helfen uns:
- Die verwendeten Datenquellen sind ausgewiesen, idealerweise ergänzt mit einem Link auf die betreffenden Datensätze.
- Die Urheberschaft und das Erstellungsjahr der Grafik sind kenntlich gemacht.
Die Grafik 5 nennt beispielsweise das Departement für Verteidigung, Bevölkerungsschutz und Sport (VBS) als Quelle für die Daten. Es fehlt allerdings ein Verweis (ein Link) auf die Daten, so dass man diese einsehen könnte. Urheber der Grafik ist Klaudia Meisterhans (kmh) von der TA Grafik (Tagesanzeiger Grafik; die Abkürzung des Namens der UrheberIn ist auf der Grafik kaum lesbar, im Zeitungsartikel sind die Grafikerin und der Autor des Textes aber aufgeführt). Es fehlt die Angabe des Erstellungsjahres (das Datum des Zeitungsartikels ist November 2017). Trotzdem genügen die Angaben, um die Grafik 5 als vertrauenswürdig einzustufen.
Aussagen und Interpretationen
Was die Grafik 1 über das Wetter aussagt, wird uns sofort klar: Am Donnerstag ist es voraussichtlich stärker bewölkt als am Dienstag und deutlich kälter, ausserdem muss mit Regenschauern gerechnet werden. Wir interpretieren die Aussagen dahingehend, dass wir am Donnerstag vielleicht doch eher ein Museum besuchen als eine Wanderung unternehmen sollten. Wir sind uns aber bewusst, dass sich das Wetter am Donnerstag nicht unbedingt an die Prognose halten wird ;-). Deshalb werfen wir in den kommenden Tagen immer wieder einen Blick auf die aktuelle Wetter-Grafik und schauen auch noch selbst zum Himmel, bevor wir uns definitiv entscheiden..
Welche Aussage(n) finden wir in der Grafik 5? Eine erste Antwort liefert der Titel: "Die Verfallsdaten der Waffen der Schweizer Armee". Aller Waffen? Nein, der Untertitel präzisiert: "... der wichtigsten Waffensysteme der Luftwaffe und des Heeres". Die Grafik veranschaulicht einen banalen Sachverhalt. Um diese Aussage zu vermitteln, würde eine Tabelle genügen.
| Waffe | im Einsatz seit | Anzahl | Verfallsdatum |
|---|---|---|---|
| Kampfjet F5 Tiger | 1978 | 53 | 2020 / Q1 |
| Flab-Lenkwaffe Rapier | 1984 | 40 | 2020 / Q3 |
| Fliegerradar Taflir | 1987 | 5 | 2021 / Q3 |
| 35mm-Flab-Kanone | 1963 | 24 | 2025 / Q1 |
| usw. |
Welche Interpretationen lässt diese Grafik zu? Die Schweizer Armee verfügt nicht mehr über genügend Waffen? Die Scheizer Armee hat es versäumt, das Waffenarsenal rechtzeitig zu erneuern?
Wir können nur spekulieren. Für eine Interpretation wären zusätzliche Daten nötig, z.B. über die geplanten, bewilligten und budgetierten Beschaffungen. Vielleicht liefert der Zeitungsartikel, dem die Grafik entnommen ist (Der Bund: "Nicht nur Jets – die Schweiz muss fast alle Waffensysteme ersetzen"), mehr Information? Der Text schafft Klarheit: Es geht um die Rüstungsbedürfnisse der Schweizer Militärs (2017). Den hohen Ansprüchen des Militärs steht die Ablehnung armeekritischer Gruppierungen gegenüber. Der Artikel ist ausgewogen, er lässt beide Seiten zu Wort kommen, und er setzt der einseitigen Infografik eine Karikatur entgegen.
Wie kommen Daten zustande und wo findet man sie?
Wie schon erwähnt gibt es keine allgemein gültige Definition von Daten (Daten). Um die wichtigsten Aspekte des "Sammelns" und "Verarbeitens" von Daten diskutieren zu können, machen wir deshalb spontan eine Umfrage ...
Stichworte: Grundgesamtheit, Stichprobe, Stichprobenumfang, Umgang mit unvollständigen/fehlenden Daten, Durchschnitte, offene Daten
Für Interessierte: Theorie und Übungen zum Thema
- Beschreibende Statistik/Grundgesamtheit, Stichprobe und Stichprobenumfang
- Beschreibende Statistik/Merkmal und Merkmalsausprägungen
- Beschreibende Statistik/Lagemaße
Verschiedene Arten von Infografiken
Stichworte: Säulen-, Balken- und Tortengrafiken, Linien-, Streu-, Histo-, Kartendiagramme, Box-Plot, Mosaik-Plot, Alluvial-, Chord-Diagramme; Beschriftungen, Skalierung der Achsen/Orientierung bei Kartenausschnitten, passende Symbole, Farben/Muster
Grundlegende Qualitätsmerkmale von Infografiken
Stichworte: Korrektheit (correctness), Ausdruckskraft (expressiveness), Wirksamkeit (effectiveness), Angemessenheit (adequacy)
Vertiefung
Verzerrungen und Fehler erkennen
Leseempfehlung: Wolfgang Walla: Wie man sich durch statistische Grafiken täuschen lässt. Statistisches Landesamt Baden-Württemberg, 2008.
"Rosinen pflücken" (cherry-picking)
Praxis-Beispiel: Covid-19 Daten (aus Maxim Lisnic: How People Actually Lie With Charts)
Absolute und relative Datenwerte
Skalierung der Datenwerte beginnt nicht bei 0
Um den Unterschied zwischen zwei (oder mehreren) Datenwerten grösser erscheinen zu lassen als er tatsächlich ist, wird die Skala der Datenwerte oft "beschnitten", d.h. sie beginnt nicht bei 0.
Praxis-Beispiel: Infografik zur Abstimmung über die Reform der beruflichen Vorsorge vom 22.09.2024 (Schweiz) im K-Tipp vom 27.08.2024
Heikel ist in diesem Fall auch die Verwendung eines einzelnen, ausgewählten Beispiels, um die allgemeine Aussage zu veranschaulichen.
Logarithmische versus lineare Skalen
Praxis-Beispiel: Covid-19 Daten (aus William H. Ryan & Ellen R. K. Evers: Graphs with logarithmic axes distort lay judgments)
Kausalität oder nur Korrelation? (Ursache und Wirkung oder nur Ähnlichkeit?)
Grafiken verbessern und selber machen
Programme: z.B. https://www.rawgraphs.io, https://www.datawrapper.de/




