Was ist ein Streudiagramm?

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Ein Streudiagramm (auch Punktdiagramm genannt) ist eine Art von Diagramm, mit dem Sie die Beziehungen zwischen zwei Variablen visualisieren können. Der Name leitet sich von der Gestaltung des Diagramms ab – es sieht aus wie eine Ansammlung von Punkten, die über eine X- und Y-Achse verstreut sind. Einige Streudiagramme haben eine Regressionslinie, um die statistische Stärke der Beziehung anzuzeigen. Andere verwenden mehrere Farben, um die Punkte zu unterscheiden.

Jeder, der mit Zahlen arbeitet, hat wahrscheinlich irgendwann in seiner Karriere mit einem Streudiagramm gearbeitet. Dazu gehören Wissenschaftler, Wirtschaftswissenschaftler und Forscher. Auch Umweltschützer und Meteorologen können Streudiagramme verwenden, um Variablen wie Temperatur oder Niederschlag anzuzeigen.

Arten von Streudiagrammen

Es gibt zwei Arten von Streudiagrammen: zweidimensionale (2D) und dreidimensionale (3D). Wie die Namen schon andeuten, werden bei einem 2D-Streudiagramm die Koordinaten in einem zweidimensionalen Diagramm mit einer X- und Y-Achse dargestellt (wie auf einem Blatt Papier). Ein 3D-Diagramm verwendet ein dreidimensionales Gittersystem, das eine Y-Achse enthält, um zusätzliche Merkmale wie Maßstab, Produktgröße oder Preis anzuzeigen.

Wofür wird ein Streudiagramm verwendet?

Sie können ein Streudiagramm verwenden, um die Beziehung zwischen Variablen zu visualisieren, insbesondere wenn Sie nach Trends suchen und Vorhersagen treffen möchten. Nehmen wir an, Sie möchten einen Zusammenhang zwischen Zuckerkonsum und Gewicht aufzeigen. Sie könnten dies in einem Streudiagramm darstellen, wobei eine Achse die Menge an Zucker darstellt, die jede Person während eines bestimmten Zeitraums konsumiert hat. Die andere Achse kann die in dieser Zeit zu- oder abgenommenen Pfunde darstellen.

Die Darstellung der Daten in diesem Format hilft Ihnen bei der Analyse der Daten. Sie können erkennen, wie sich die verschiedenen Datenpunkte zueinander verhalten.

Korrelationen erkennen

Wenn Sie Daten in einem Streudiagramm betrachten, können Sie in der Regel Korrelationen erkennen – ein Maß für die Beziehung zwischen den Datenpunkten.

• Eine positive Korrelation bedeutet, dass beide Datenpunkte zunehmen. Im Beispiel des Zusammenhangs zwischen Zuckerkonsum und Gewicht werden Sie feststellen, dass Personen, die mehr Zucker konsumieren, auch mehr Gewicht zunehmen. Im Streudiagramm würden die Punkte in der unteren linken Ecke des Diagramms beginnen und sich zur oberen rechten Ecke des Diagramms bewegen.

• Eine negative Korrelation bedeutet, dass ein Datenpunkt zunimmt, während der andere abnimmt. In diesem Fall bewegen sich die Punkte im Streudiagramm von der linken oberen Ecke zur rechten unteren Ecke. Wenn die Variablen nicht miteinander korrelieren, haben die Punkte auf dem Streudiagramm keine definierbare Form. Eine gekrümmte Beziehung erscheint auf dem Streudiagramm als Kurve, was darauf hindeutet, dass sich eine Variable nicht mit einer konstanten Rate bewegt. 

Vorhersagen treffen

Nachdem Sie die Korrelationen zwischen den Variablen identifiziert haben, können Sie Vorhersagen treffen. Wenn das Streudiagramm eine positive Korrelation zwischen Zuckerkonsum und Gewichtszunahme zeigt, können Sie vorhersagen, dass Sie abnehmen werden, wenn Sie Ihren Zuckerkonsum reduzieren. In ähnlicher Weise können Sie beschließen, Ihr Marketingbudget anzupassen, wenn Sie eine starke positive Korrelation zwischen Umsatz und Engagement auf einem bestimmten Kanal feststellen. 

Beispiele für die Verwendung eines Streudiagramms

Streudiagramme sind sinnvoller, wenn Sie mit gepaarten numerischen Daten arbeiten und nicht mehr als zwei Variablen untersuchen. Sie sollten ein Streudiagramm verwenden, wenn Sie Folgendes tun möchten:

• Untersuchung möglicher Ursachen und Auswirkungen 

Stellen Sie sich vor, Sie möchten die Beziehung zwischen den Arten von Inhalten – Videos, Blogbeiträge, Anleitungen –-, und den Verkaufszahlen auf Ihrer Website untersuchen. Dazu könnten Sie Daten zu den Umsatzerlösen und den Webseiten sammeln, die Kunden zum Kaufabschluss geführt haben. Wenn Sie die Daten in einem Streudiagramm organisieren, können Sie feststellen, welche Inhalte zu Verkäufen führen, und Sie können Ihre Inhaltsstrategie entsprechend anpassen.

• Tests auf Autokorrelation 

Wenn Sie feststellen, dass die Zahl der Website-Besucher am Wochenende am höchsten und am Montag am niedrigsten ist, können Sie ein Streudiagramm verwenden, um nach Trends im Verkehrsmuster über die Zeit zu suchen. In diesem Fall können Sie die Zahl der Besucher am Sonntag und am Montag über sechs Wochen hinweg vergleichen. Wenn sich das Muster fortsetzt, d. h. die Besucherzahlen am Sonntag am höchsten und am Montag am niedrigsten sind, können Sie die Art der Inhalte, die Sie am Montag veröffentlichen, ändern.

• Untersuchung der Beziehung zwischen zwei Variablen 

Ein Personaldirektor kann ein Streudiagramm verwenden, um den Zusammenhang zwischen dem Gehalt der Mitarbeiter und ihrer Arbeitszufriedenheit zu untersuchen. Nachdem er eine Umfrage zur Arbeitszufriedenheit durchgeführt hat, könnte er die Ergebnisse der Umfrage zusammen mit dem Gehalt jedes teilnehmenden Mitarbeiters aufzeichnen und nach dem Zusammenhang zwischen den beiden Variablen suchen.

Wer verwendet Streudiagramme?

Personen, die Daten verwenden, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Vorhersagen zu treffen, verwenden mit größerer Wahrscheinlichkeit Streudiagramme. Dazu gehören alle, die mit Zahlen arbeiten – Wirtschaftswissenschaftler, Projektmanager und Wissenschaftler. Wenn Sie Datenjournalist, Marktanalyst oder Forscher sind, verwenden Sie Streudiagramme, um Trends zu erkennen und Vorhersagen über das Verhalten von Menschen zu treffen.

Vor- und Nachteile der Verwendung von Streudiagrammen

Obwohl Streudiagramme helfen, die Beziehung zwischen Variablen aufzuzeigen, sind sie nur eine von vielen Möglichkeiten zur Visualisierung von Daten. Wenn Sie die Vor- und Nachteile dieser Art von Diagramm verstehen, können Sie entscheiden, ob es das richtige Tool für Ihr Projekt ist.

Hier sind einige Vor- und Nachteile der Verwendung von Streudiagrammen.

Vorteile der Verwendung von Punktdiagrammen

• Streudiagramme sind einfach zu lesen. In der Regel können Sie eine Korrelation mit einem Blick erkennen.

• Streudiagramme können nicht-lineare Beziehungen aufzeigen. Einige Daten können entlang einer gekrümmten Linie oder einer unregelmäßigen Formation angezeigt werden.

• Streudiagramme sind leicht zu erstellen. Sie können sie von Hand zeichnen oder in einem Computerprogramm wie Excel erstellen.

• Streudiagramme zeigen Korrelationen auf. Das Wissen um die Beziehung zwischen den Variablen ist ein Ausgangspunkt für weitere Analysen.

Nachteile der Verwendung von Streudiagrammen

• Streudiagramme ermöglichen nur eine begrenzte Analyse. Mit einem Streudiagramm können Sie zwei, manchmal auch drei Variablen visualisieren, sodass Sie für weitere Analysen eine andere Methode benötigen.

• Streudiagramme sagen nichts über die Kausalität aus. Korrelation ist nicht dasselbe wie Kausalität – zwei Variablen können positiv oder negativ miteinander verknüpft sein und durch zusätzliche Variablen verursacht werden, die im Streudiagramm möglicherweise nicht angezeigt werden.

• Streudiagramme mit zu vielen Datenpunkten können schwer zu lesen sein. Sich überschneidende Daten können die Daten verwässern und den Analyseprozess verlangsamen.

Erste Schritte bei der Verwendung von Streudiagrammen

Sie können ein Streudiagramm manuell zeichnen oder in einem Programm wie Excel, Tableau, Visme oder Canva erstellen. 

1. Wenn Sie lernen, wie man ein Streudiagramm verwendet, kann das Zeichnen eines solchen Diagramms von Hand helfen, die Funktionsweise zu verstehen. 

2. Erfassen Sie zunächst Ihre Daten und zeichnen Sie sie in einem zweispaltigen Diagramm auf. 

3. Wenn Sie das Streudiagramm von Hand erstellen möchten, zeichnen Sie ein Diagramm und weisen Sie der X- und der Y-Achse eine Variable zu. 

4. Setzen Sie für jeden Datensatz einen Punkt an die Stelle, an der sich die beiden Werte im Diagramm überschneiden.

Verwandte Begriffe

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Erste Schritte mit Coursera

Streudiagramme sind eine Möglichkeit, Daten zu visualisieren. Wenn Ihre Karrierepläne Jobs beinhalten, die eine Datenanalyse erfordern, könnte es für Sie von Vorteil sein, mehr über die verschiedenen Möglichkeiten der Datendarstellung und der Schlussfolgerungen daraus zu lernen. Ziehen Sie einen Kurs wie Einführung in die Datenanalyse mit Excel von der Rice University oder Datenvisualisierung mit Python von IBM in Betracht. Diese Kurse enthalten Abschnitte zur Erstellung von Streudiagrammen und anderen Tools zur Datenvisualisierung. Beide Kurse sind auf Coursera verfügbar.