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Ein Zweiachsendiagramm, auch bekannt als Mehrachsendiagramm, verwendet zwei Achsen, um die Zusammenhänge zwischen zwei Variablen unterschiedlicher Größenordnung und Messskala deutlich darzustellen. Korrelation ist der Begriff, der verwendet wird, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu beschreiben.
Ein zweiachsiges Diagramm vermittelt viele Informationen auf kleinem Raum.
Wenn sich die Datenwerte in einem Diagramm von einer Reihe zur nächsten erheblich unterscheiden oder wenn Sie gemischte Formen von Daten haben (z. B. Währungen und Prozentsätze), können eine oder mehrere Datenreihen auf einer sekundären vertikalen (Y-)Achse angezeigt werden. Die Skala der sekundären Y-Achse stellt die Werte für die entsprechenden Datenreihen dar.
Die sekundäre Y-Achse kann zwar bei jedem Linien- oder Balkendiagrammtyp verwendet werden, wird aber in der Regel bei Kombinationsdiagrammen eingesetzt, um die auf der sekundären Y-Achse dargestellten Datenreihen zu differenzieren.
Zweiachsendiagramme werden verwendet, um zwei Trends miteinander zu vergleichen. Dabei kann es sich um zwei getrennte Datenreihen mit denselben Einheiten, aber unterschiedlichen Größenordnungen oder um zwei völlig andere Datenreihen handeln.
Explorative Forschung zu betreiben scheint schwierig zu sein, aber ein effektiver Leitfaden kann helfen.
Das hängt ganz von den Anforderungen ab.
Zweiachsige Diagramme werden häufig verwendet, um zwei verschiedene Datenreihen mit unterschiedlichen Größenordnungen (=Zahlenbereich) und/oder Maßen (BIP, Lebenserwartung usw.) darzustellen. Sie dienen häufig dazu, zwei Trends zu vergleichen.
Bei der Synchronisierung der Achsen ist äußerste Vorsicht geboten. Das kann für uns manchmal von Vorteil sein, aber es kann sich auch nachteilig auf die Erfahrung des Benutzers auswirken. Wir haben zum Beispiel die folgenden Anforderungen:
Diese Kriterien könnten, wie wir vermutet haben, von einem Affiliate-Netzwerk stammen. Das Affiliate-Netzwerk möchte seinen Verlegern vielleicht zeigen, wie viel sie täglich verdienen und wie viele Klicks sie täglich erhalten. In dieser Situation ist es ziemlich offensichtlich, dass die Anzahl der Klicks die Menge der Einnahmen bei weitem übersteigt.
Es kann ein Tag kommen, an dem die Zahl der Klicks 100 und die Einnahmen 1 USD betragen, und diese Tendenz kann sich fortsetzen.
Wenn wir unsere Einkommensachse in diesem Szenario synchronisieren, wird sie ungefähr auf der x-Achse liegen. Und das ist vielleicht nicht die beste Berichtsgewohnheit. Wenn wir also eine Achse mit einer sehr großen Spanne und eine andere mit einer kleineren Spanne haben, sollten wir eine Synchronisierung der Achsen vermeiden.
Wenn wir zwei Hauptachsen mit vergleichbaren Einheiten haben, wie z. B. Gewinn und Rabatt. In diesem Fall sollten wir über die Synchronisierung unserer Achsen nachdenken. Auch hier gibt es keine feste Regel, die besagt, wann man synchronisieren sollte und wann nicht. Das hängt ganz von Ihren Bedürfnissen ab.
Ziehen Sie in Erwägung, den Namen der anderen Achse zu ändern, nachdem wir sie synchronisiert haben. Dies hilft dem Benutzer, die Verwirrung durch den Namen zu vermeiden. In unserem Szenario können wir, nachdem wir sowohl die Gewinn- als auch die Umsatzachse synchronisiert haben, eine der beiden Achsen ausblenden.
Nehmen wir an, wir blenden die Gewinnachse aus. Auf der anderen Achse steht dann „Umsatz“, was nicht ganz korrekt ist, da diese Achse sowohl Umsatz als auch Gewinn widerspiegelt. In diesem Fall müssen Sie die Achse möglicherweise umbenennen. Um eine Achse umzubenennen, klicken Sie einfach mit der rechten Maustaste auf die Achse und ändern Sie den Namen.
Anzeige von Variablen mit extrem unterschiedlichen Skalen
Es ist viel einfacher, zwei Variablen mit deutlich unterschiedlichen Skalen innerhalb desselben Diagramms zu betrachten, als zwischen zwei Diagrammen zu wechseln. Außerdem nimmt es in PowerPoint-Präsentationen weniger Platz ein.
Anzeige von Variablen in verschiedenen numerischen Einheiten
Ein Zweiachsendiagramm kann auch zwei numerische Werte mit unterschiedlichen Einheiten anzeigen, ähnlich wie bei der vorangegangenen Methode. In der folgenden Grafik ist beispielsweise die Anzahl der zum Verkauf stehenden Häuser mit dem durchschnittlichen Hauspreis in Kalifornien verknüpft. Dabei wird der Wert einer Währung mit dem Wert einer gerundeten Zahl verglichen.
Überfrachten Sie Ihre Diagramme nicht
Ein Diagramm kann nur eine bestimmte Menge an Informationen enthalten, bevor es unhandlich wird. Beschränken Sie Ihr Diagramm auf einen Punkt, indem Sie die Beziehung zwischen zwei Variablen aufzeigen. Im folgenden Beispiel gibt es zusätzlich zu den Spalten vier Zeilen.
Wenn Sie zwischen der Legende und dem Diagramm hin- und herwechseln, wird es visuell ziemlich verwirrend. Da die Achsen so unterschiedlich sind, kann die unterste Zeile nur durch die Dreiecke gesehen werden.
Vergessen Sie nicht, bewährte Praktiken zu verfolgen
Dieser Punkt mag offensichtlich erscheinen, wird aber leicht übersehen. Nur weil wir zwei Achsen haben, bedeutet das nicht, dass andere empfohlene Praktiken zur Erstellung von Diagrammen nicht gelten. Ein Liniendiagramm ist zum Beispiel nicht die ideale Methode zur Darstellung kategorischer Daten. Sie sind am besten für langfristige Muster geeignet.
Linien zeigen einen Trend über die Zeit an. Daher ist die Linie in der obigen Abbildung verwirrend, da sie einen Trend mit kategorialen Daten darstellt.
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Bei zweiachsigen Diagrammen sind die Proportionen der beiden Skalen häufig unterschiedlich. Das Diagramm wäre doppelt so lang, wenn die linke Achse auf Null gesetzt wäre. Das Diagramm wäre fast dreimal so lang, wenn die rechte Achse auf Null gesetzt wäre. Wenn wir beide Achsen auf Null verlängern, sehen sie so aus:
Mit der gleichen Grundlinie sieht das Diagramm so aus. Im günstigsten Fall werden unsere Leser nun denken: „Es scheint, dass das globale BIP stärker gestiegen ist als das deutsche BIP.“ Es scheint, dass das deutsche BIP in den ersten Jahren größer war als das weltweite BIP. Dann, im Jahr 2011, waren die beiden BIPs gleich groß:
Wenn Elemente in einem Diagramm nahe beieinander liegen, kann es schwierig sein, sich daran zu erinnern, dass sie in Wirklichkeit Tausende von Kilometern voneinander entfernt sind.
Eine Studie aus dem Jahr 2011 bestätigt diese Behauptung. Petra Isenberg, Anastasia Bilzerian, Pierre Dragicevic und Jean-Daniel Fekete zeigten 15 Teilnehmern vier verschiedene Diagramme mit unterschiedlich großen Werten und bewerteten, wie gut sie die Diagramme verstehen konnten. Eines davon war ein Diagramm mit zwei Achsen, von den Forschern als „überlagertes Diagramm“ bezeichnet. Das haben sie herausgefunden:
Wir stellten fest, dass das überlagerte Diagramm sowohl in Bezug auf die Genauigkeit als auch auf die Zeit schlecht abschnitt. Auch das Feedback der Teilnehmer aus dem Fragebogen sprach eindeutig gegen das überlagerte Diagramm, das von allen bis auf einen Teilnehmer am schlechtesten bewertet wurde. Die Teilnehmer bezeichneten es als sehr verwirrend und verlangten zu viel Konzentration oder Nachdenken, um die nicht-monotone und diskontinuierliche Natur der beiden Skalen zu entziffern.
– Eine Studie über Datendiagramme mit zwei Skalen
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