Das Liniendiagramm, ist der meistgenutzte Diagrammtyp, wenn man mit den fortlaufenden Werten arbeitet. Dadurch, dass die Punkten in der dargestellten Grafik mit einer Linie verbunden sind, zeigen sie visuell eine Verbindung.

Folgende Fragen sind nun zu erörtern. Warum sollen Liniendiagrammen benutzt werden, wenn man fortlaufende Werte visualisieren möchte? Warum kommunizieren wir zeitlichen Trends mit Liniendiagrammen? Warum kann man nicht alternativ mit Balkendiagrammen arbeiten?

Diese und andere Fragen wurden von dem Wissenschaftler Jeck Zacks und Barbara Tversky aus dem Stanford Universität bereits im Jahr 1997 untersucht. In ihrer wissenschaftlichen Arbeit “Bars and Lines: A Study of Graphic Communication” beschreiben sie unterschiedliche Experimente. Bei den Experimenten wurden den Probanden verschiedene Grafiken gezeigt.

Hier ist ein Beispiel davon:

Die Probanden wurden gebeten die Grafiken in Worten zu beschreiben. Das Resultat war Folgendes: 

Diskreter Vergleich (Grafik links)

Die meisten Probanden haben die Grafik mit dem Balkendiagramm wie folgt beschrieben: 

  • B ist größer als A
  • A hat einen kleineren Wert auf der Y Achse als B
  • B kommt häufiger als A vor

Trendermittlung (Grafik rechts)

  • A Linie verläuft fallend von A nach B
  • Wenn der X Wert steigt, fällt die Y Wert

Das Fazit der Studie: Wenn man Balkendiagramme interpretiert, dann werden die Grafiken öfters in Größen (größer, kleiner) beschrieben. Beschreibt man ein Liniendiagramm hingegen, nutzt man eher Worte wie “positiver oder negativer Verlauf”.

Die Ergebnisse von zwei weiteren Experimenten waren ähnlich. Diese Experimente haben gezeigt, dass die Menschen neigen dazu den Balkendiagrammen mit Werten zu beschreiben, die im Vergleich zueinander stehen. Während die Linien wurden als fortlaufende Tendenz beschrieben.

Wir schauen uns die Liniendiagramme noch einmal genauer an.

Wann benutzt man Liniendiagramme und wann beispielsweise nicht?

Normalerweise nutzt man ein Liniendiagramm, 

  • wenn man zeitliche Trends über z.B. Jahre, Quartal oder Monate darstellen möchte
  • wenn man Vorhersagen darstellen möchte

Liniendiagramme sind eher ungeeignet, 

  • wenn man kategorische Daten visualisieren möchte (z.B. Möbel, Bürobedarf, Technik)
  • wenn man Teile des Ganzen vergleichen möchte (20%; 30%; 50%)
  • wenn man nur eine Menge an Attributen anzeigen möchten (beispielsweise 10 Stück)
  • wenn man relevante Kennzahlen viele NULL Werte hat

Die Verbindung zwischen den Punkten kann unterschiedlich dargestellt werden. Man spricht hier von der Interpolation.

Die Typen der Interpolation kann man beispielsweise bei Stufendiagrammen, Sprungdiagrammen oder auch kurvigen Liniendiagrammen sehen. Wir schauen uns im folgenden diese Diagrammtypen näher an.

Kurvige Liniendiagramm

Das klassische Liniendiagramm wird benutzt, wenn man einen Verlauf oder einen Trend zeigen möchte. (s. Bild unten)

Es ist darauf zu achten, wie man diese Art von Chart liest. Korrekt wäre von links nach rechts und von unten nach oben. Und das ist sehr wichtig. Wenn wir tatsächlich die Zeit darstellen wollen, dann sollten wir auch wissen, wie man solche Charts gelesen werden müssen. Wenn aber auf unseren Achsen jedoch die Werte in entgegengesetzte Richtungen dargestellt werden, müssen wir diese Richtungsänderung bei der Interpretation der Grafik beachten.

 

 

Stuffendiagramm (Step Chart)

Ein Stufendiagramm wird in der Regel gewählt, wenn unsere Daten bestimmte Sprünge in Zeitebenen beinhaltet, d.h. dass die Werte rasant an einem bestimmten Zeitpunkt steigen. Die Stufendiagramme zeigen diese Sprünge visuell am effektivsten im Vergleich zu den anderen Typen den Liniendiagrammen an. 

Beispiel #1

Ich habe vor einem Jahr Daten über die gemeldeten COVID Fällen gesammelt. In der folgenden Grafik sind die gemeldete Fälle zu der Anfang der Pandemie zu erkennen. Die meisten Fällen wurden hier anfangs in China gemeldet. Auf dem Diagramm links kann man sehr gut erkennen, wie die Anzahl der Fälle wächst. Besonders auffällig ist der Sprung um den 70. Tag nach dem Ausbruch der Pandemie. Ursächlich für diesen Sprung war einer Änderung der Art und Weise wie die gemeldeten Fälle gezählt wurden.

Auf einem Liniendiagramm ist dieser Sprung weniger erkennbar, weil der Wert dort sich nicht nur auf der Y Achse, sondern auch auf der X Achse verschoben wird. Der Wert bzw. Sprung wird somit “geglättet”.

Beispiel #2 

Source: https://ourworldindata.org/technological-progress#the-non-linearity-of-technological-change-human-flight

Das Stufendiagramm zeigt hier effektiv, inwieweit der Rekord aufgestellt und wie lange dieser Rekord gehalten wurde. Was noch zu betonen ist, dass sich der Autor auf den Rekord selbst konzentriert. Die Menschen, die diesen Rekord aufgestellt haben, nehmen in diesem Diagramm eine sekundär Rolle ein. Dadurch, dass es sich bei der Darstellung um ein Liniendiagramm handelt, kann man von dem dargestellten Kontext ableiten, dass es sich um Rekordaufstellungen handelt (globalen Entfernungsrekord).

Sprungdiagramm

Sprungdiagramme können ebenso Rekorde gut darstellen. Ben Jones beispielsweise hat in seinem Buch “Learning to See Data” das Sprungdiagramm genutzt um zu zeigen, wie lange der Weltrekord (auch mit welcher Laufzeit) für den Meilenlauf mit Barrieren gehalten und wann diese auch wieder gebrochen wurde.

Source: https://public.tableau.com/profile/ben.jones#!/vizhome/RogerBannister_step/FirstSub4Mile

Das ist ein exzellentes Beispiel für die Anwendung von einem Sprungdiagramm. Jede einzelne Linie zeigt, wer den Rekord aufgestellt hat und wie lange dieser letztendlich auch gehalten hat. Der Unterschied zum Stufendiagramm ist, dass bei dem Sprungdiagramm der Autor den Fokus auf den einzelnen Sportler legt und seine Leistung in diesem Zusammenhang betonen möchte.

Ein weiteres Beispiel zeigt ebenso eine gute Anwendung für ein Sprungdiagramm. Hier wird gezeigt, wie lange der einzelne US-Präsident in seiner Amtszeit war.

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