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Kategoriale Daten

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Datenvisualisierung mit R
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Zusammenfassung

Die Abbildung einfacher Häufigkeiten oder von Kennwerten wie Prozenten oder Mittlelwerten gehört sicher zu den am weitesten verbreiteten Visualisierungen. Daher wollen wir hiermit beginnen.

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Notes

  1. 1.

    Falls das unklar sein sollte: Balken sind horizontal, Säulen vertikal.

  2. 2.

    Das dient hier nur Illustrationszwecken und entspricht nicht einer Aussage der Ipsos-Umfrage.

  3. 3.

    http://de.wikipedia.org/wiki/European_Values_Study.

  4. 4.

    Eine beeindruckende dynamische und interaktive 3D-Variante findet man bei der New York Times: http://www.nytimes.com/interactive/business/2011-economy-sentiment.html.

  5. 5.

    Die Schrift „Symbol Signs“ von Sander Baumann kann unter http://www.fontsquirrel.com/fonts/Symbol-Signs frei heruntergeladen werden.

  6. 6.

    Siehe http://jason.bryer.org/likert/. Weitere Visualisierungsvorschläge findet man hier: http://stats.stackexchange.com/questions/25109/visualizing-likert-responses-using-r-or-spss.

  7. 7.

    http://github.com/jbryer/pisa.

  8. 8.

    Tufte, Edward (2000): The visual display of quantitative information. 2. Aufl., Cheshire, CT: Graphics Press, S. 127f.

  9. 9.

    So ist zum Beispiel die sehr beeindruckende Abbildung der „Population of the Dead“ von Jon Gosier in dieser Hinsicht nicht korrekt: http://www.flickr.com/photos/ww4f/4108672641/. Der Autor wurde auf den Fehler hingewiesen und hat eine korrigierte Fassung veröffentlicht: http://www.flickr.com/photos/ww4f/6087199614/.

  10. 10.

    Kritisch dazu: http://eagereyes.org/criticism/cost-of-a-sick-chart.

  11. 11.

    Eine sehr spezielle und im Zusammenhang dieser Darstellungsform oft zitierte Empfehlung für die Verwendung von Spie Charts gibt Feitelson, D. R., Comparing Partitions With Spie Charts, http://www.cs.huji.ac.il/~feit/papers/Spie03TR.pdf. Seiner Meinung nach eignet sich diese Darstellungsform besonders gut für den Vergleich von Größenanteilen zu zwei verschiedenen Zeitpunkten. Dabei wird der Radius des Segments durch den Anteil definiert, den die Kategorie zum zweiten Zeitpunkt aufweist. Segmente, die nun aus dem Radius des ersten Kreises herausragen, weisen auf einen größeren Anteil dieer Kategorie als zum ersten Zeitpunkt hin, bei kleineren Radien hat sich der Anteil der Kategorie verringert. Ob sich eine derartige Verwendung unmittelbar erschließt? Für einen solchen Vergleich ist unseres Erachtens ein Panel mit zwei Grafiken in aller Regel besser geeignet.

  12. 12.

    Da sich hierfür auch im Deutschen die englischsprachigen Bezeichnungen eingebürgert haben, werden diese hier verwendet.

  13. 13.

    Erstellt mit LaTeX und dem Paket gantt.sty von Martin Kumm.

  14. 14.

    Eine Alternative mit ggplot findet man hier: http://stackoverflow.com/questions/3550341/gantt-charts-with-r.

  15. 15.

    Damit die Datumsangabe deutsch formatiert wird, muss in R die deutsche Sprache eingestellt sein.

  16. 16.

    http://money.cnn.com/magazines/fortune/fortune500/.

  17. 17.

    Einen umfassenden Überblick geben Hornik, Kurt/Zeileis, Achim/Meyer, David (2006): The Strucplot Framework: Visualizing Multi-way Contingency Tables with vcd, in: Journal of Statistical Software 17/3, S. 1–48.

  18. 18.

    http://de.wikipedia.org/wiki/Mosaikplot.

  19. 19.

    http://www.nytimes.com/packages/html/newsgraphics/2011/0119-budget/.

  20. 20.

    http://data.worldbank.org/data-catalog/health-nutrition-and-population-statistics als (sehr große) CSV-Datei.

  21. 21.

    Eine sehr hilfreiche technische Einführung zum Thema ist die Webseite Network visualization with R von Katya Ognyanova: http://kateto.net/network-visualization, für allgemeine Aspekte zu empfehlen ist Richard Brath / David Jonker (2015): Graph Analysis and Visualization: Discovering Business Opportunity in Linked Data, Indianapolis, In: Wiley.

  22. 22.

    Siehe https://lists.nongnu.org/archive/html/igraph-help/2010-04/msg00076.html.

  23. 23.

    http://stackoverflow.com/questions/40927099/r-igraph-save-layout.

  24. 24.

    Abel, Guy J. / Sander, N., Quantifying Global International Migration Flows, in: Science 343 (6178), S. 1520–1522.

  25. 25.

    https://github.com/gjabel/migest/blob/master/demo/cfplot_reg2.R.

  26. 26.

    Ich verdanke die Anregung für diese Art der Darstellung Stefan Fichtel. Riverplots bieten noch eine ganze Reihe weiterer Möglichkeiten, für die auf die Dokumentation des Paketes verwiesen sei. Riverplots eignen sich zum Beispiel für die Darstellung eines Sankey-Diagramms zur Entwicklung biologischer Prozesse. Vgl. dazu die mit dem riverplot-Paket erstellte Abbildung in Kenthirapalan, Sanketha et al. (2016): Functional profiles of orphan membrane transporters in the life cycle of the malaria parasite, in: Nature Communications 7, http://dx.doi.org/10.1038/ncomms10519.

  27. 27.

    Orientiert an http://stackoverflow.com/questions/41088751/riverplot-package-in-r-output-plot-covered-in-gridlines-or-outlines.

  28. 28.

    Basierend auf einer Vorlage http://stackoverflow.com/questions/41088751/riverplot-package-in-r-output-plot-covered-in-gridlines-or-outlines. Ich verdanke wesentliche Hilfe bei der Anpassung des Skriptes dem Autor des riverplot-Paketes January Weiner, dem an dieser Stelle ganz herzlich gedankt sei.

  29. 29.

    http://stackoverflow.com/questions/41088751/riverplot-package-in-r-output-plot-covered-in-gridlines-or-outlines/42294324#42294324.

  30. 30.

    Die Darstellung ist inspiriert durch einen Vorschlag von Antony Unwin, der jedoch die zusätzliche Anzeige der Zahlen nicht für sinnvoll hält. Vgl. dazu auch Unwin, Antony (2015): Graphical Data Analysis with R, Boca Raton, FL: CRC Press, S. 138f.)

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Rahlf, T. (2018). Kategoriale Daten. In: Datenvisualisierung mit R. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-54820-2_6

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