Säulendiagramm
Das Säulendiagramm, bei schmalen Säulen auch Stabdiagramm genannt,[1] ist ein Diagramm zur vergleichenden Darstellung, das durch auf der x-Achse senkrecht stehende, nicht aneinandergrenzende Säulen (Rechtecke mit bedeutungsloser Breite) die Häufigkeitsverteilung einer diskreten (Zufalls-)Variablen veranschaulicht.[2] Das Säulendiagramm eignet sich besonders, um wenige Ausprägungen (bis ca. 15) zu veranschaulichen. Bei mehr Kategorien leidet die Anschaulichkeit und es sind Liniendiagramme zu bevorzugen. Auch im Falle von metrisch stetigen Daten eignet sich das Säulendiagramm nicht, es ist ein Histogramm zu bevorzugen.[3]
Erstmals entwickelt wurden Stabdiagramme durch den Kameralisten August Friedrich Wilhelm Crome.
Eigenschaften
Das Säulendiagramm ist eine höhenproportionale Darstellungsform einer Häufigkeitsverteilung, da die Höhe einer Säule proportional zur Häufigkeit der entsprechenden Merkmalsausprägung ist.[4] Besitzen alle Säulen die gleiche Breite, d. h., ist die Säulenbreite über alle Merkmalsausprägungen konstant, impliziert die Höhenproportionalität auch Flächenproportionalität.
Im Gegensatz zur Liniendarstellung schließt eine Säule optisch alle Werte vom Ursprung bis zum Endwert ein. Deswegen eignen sich Säulen nicht für jede Anwendung. Abhängig vom Wert kann die Säule nach oben oder nach unten wachsen.
Sonderformen
Gestapeltes Säulendiagramm
Gestapelte Säulendiagramme, auch Stapeldiagramme genannt, stellen relative oder absolute Häufigkeiten von mindestens zwei Datenreihen in einer Rechtecksäule dar. Die jeweiligen Häufigkeiten werden demnach als Flächen dargestellt.[5] Die einzelnen Werte werden übereinander angeordnet und die Rechtecksäule bildet den Gesamtwert ab. Gesamtwerte werden auf diese Weise besser vergleichbar. Jedoch ist das Stapeldiagramm weniger gut geeignet, um Veränderungen der abgebildeten Anteile abzulesen.[6]
Gruppiertes Säulendiagramm
Das gruppierte Säulendiagramm bildet die Werte mehrerer Kategorien nebeneinander ab. Die verschiedenen Variablen sind somit direkt miteinander vergleichbar. Die aggregierten Daten können in diesem Diagrammtyp jedoch schwer abgelesen und verglichen werden.[6]
Überlappendes Säulendiagramm
In einem überlappenden Säulendiagramm werden die Säulen eines jeweiligen Merkmals überlappt dargestellt. Diese Darstellungsvariante wird häufig für mehrere Zeitreihen verwendet. Diesbezüglich findet sich die neueste Zeitreihe im Vordergrund und dementsprechend sind ältere Zeitreihen teilweise verdeckt.[7]
Balkendiagramm
Das Balkendiagramm ist dem Säulendiagramm sehr ähnlich. Es entspricht einem Säulendiagramm mit vertauschten Achsen. So werden aus den vertikalen Säulen horizontale Balken und es wächst in die Länge und nicht in die Breite. Daher ist es besser für die Darstellung vieler Daten geeignete, da es leichter auf anderen Seiten fortgesetzt werden kann. Besonders gut sind Balkendiagramme für die Darstellung von Rangfolgen wie der Hattie-Rangliste geeignet.[8][9] Eine Spezialform des Balkendiagramms ist das Gantt-Diagramm, das zum Beispiel im Projektmanagement zur Veranschaulichung von zeitlichen Abläufen dient.
Sonstige
Weitere Sonderformen sind das Paretodiagramm und das Wasserfalldiagramm.
Sonstiges
Eine Anwendung des Säulendiagramms im öffentlichen Raum ist der im Jahr 2014 errichtete „Klimazaun“ des Wettermuseums Alte Schule Schreufa in Frankenberg-Schreufa. Als ein markantes Objekt des Museums (das tatsächlich zugleich auch als Zaun dient) zeigen die Zaunlatten in ihrer Abfolge die Entwicklung der durchschnittlichen Jahrestemperatur in Deutschland seit 1914 und bieten auf diese Weise einen Hinweis auf den Klimawandel in den letzten 100 Jahren.
Eine weitere bekannte Anwendung in Deutschland ist das Wahldiagramm.
Literatur
- David Ray Anderson, Dennis Sweeney, Thomas Williams: Statistics for business and economics. 2. Auflage, South-Western Educational Publishing, London 2010, ISBN 978-1-4080-1810-1.
- Andreas Büchter, Hans-Wolfgang Henn: Elementare Stochastik – Eine Einführung in die Mathematik der Daten und des Zufalls. Springer Verlag, Berlin/Heidelberg 2005, ISBN 3-540-27368-9.
- Barbara Hey: Präsentieren in Wissenschaft und Forschung. Springer Verlag, Berlin/Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-14587-2.
- Ingo Kett, Gerhard Schewe: Management Skills – Beziehungen nutzen, Probleme lösen, effektiv kommunizieren. Gabler Verlag, Wiesbaden 2010, ISBN 978-3-8349-8527-9.
- Wolfgang Kohn, Riza Öztürk: Statistik für Ökonomen. Datenanalyse mit R und SPSS. Springer Verlag, Berlin/Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-14585-8.
- Hans-Joachim Mittag: Statistik. Eine interaktive Einführung. Springer Verlag, Berlin/Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-17846-7.
- Rainer Schlittgen: Das Statistiklabor. Einführung und Benutzerhandbuch. Springer Verlag, Berlin/Heidelberg 2005, ISBN 3-540-26520-1.
- Daniel Wollschläger: Grundlagen der Datenanalyse mit R. Eine anwendungsorientierte Einführung. Springer Verlag, Berlin/Heidelberg 2010, ISBN 978-3-642-12228-6.
Weblinks
- Bernhard Jacobs: Identifikation des größten Wertes in Tabelle und Säulendiagramm. 1999 (hdl:20.500.11780/953).
- Bernhard Jacobs: Präsentation von Verlaufsdaten in Liniendiagramm und Säulendiagramm. 1997 (uni-saarland.de [PDF; 575 kB]).
Einzelnachweise
- Bernd Rönz, Hans G. Strohe: Lexikon Statistik. Gabler Verlag, 1994, S. 335.
- Bernd Rönz, Hans G. Strohe: Lexikon Statistik. Gabler Verlag, 1994, S. 320.
- Grafische Darstellung in SPSS. In: novustat.com. Abgerufen am 13. Februar 2021: „Ist die Verteilungsform nicht diskret, sondern metrisch, wird kein Balkendiagramm, sondern ein Histogramm erstellt.“
- H.J. Pinnekamp, F. Siegmann: Deskriptive Statistik. 4. Auflage. Oldenbourg, 2001, S. 40.
- Andreas Büchter/ Hans-Wolfgang Henn: Elementare Stochastik - Eine Einführung in die Mathematik der Daten und des Zufalls. 2005, S. 27.
- Barbara Hey: Präsentieren in Wissenschaft und Forschung. 2011, S. 117.
- Ingo Kett/ Gerhard Schewe: Management Skills – Beziehungen nutzen, Probleme lösen, effektiv kommunizieren. 2010, S. 141.
- Andreas Büchter/ Hans-Wolfgang Henn: Elementare Stochastik – Eine Einführung in die Mathematik der Daten und des Zufalls. 2005, S. 26 f.
- Hattie effect size list - 256 Influences Related To Achievement. In: visible-learning.org. Abgerufen am 13. Februar 2021 (englisch).