PSPP Ausgabe aller Grafiken (Plots: BOXPLOT, NPPLOT, HISTOGRAM, SPREADLEVEL)(Teil 5)

In PSPP können wir einfach mal alle Grafiken erzeugen, um Ergebnisse zu prüfen und auch um zu sehen, welches Diagramm sich am besten eignen.

Diagramme in der Statistik sollen dazu beitragen, Daten visuell darzustellen und die Interpretation von statistischen Informationen zu erleichtern. Um diese Ziele möglichst effektiv zu erreichen, sollten Diagramme bestimmte Kriterien erfüllen, hier eine Checkliste:

Relevanz: Das wichtigste Kriterium ist die Relevanz des Diagramms. Es sollte die Daten und Informationen veranschaulichen, die Sie darstellen möchten, und einen klaren Zweck oder eine Fragestellung unterstützen.

Klarheit: Diagramme sollten klar und verständlich sein. Die Informationen sollten leicht zu erfassen sein, ohne dass der Betrachter sie mühsam interpretieren muss. Die Achsenbeschriftungen, Legenden und Titel sollten verständlich sein.

Genauigkeit: Diagramme müssen genaue Informationen wiedergeben. Die Daten sollten korrekt dargestellt werden, und die Achsenskalen sollten angemessen gewählt werden, um Verzerrungen zu vermeiden.

Übersichtlichkeit: Diagramme sollten übersichtlich sein und nicht überladen wirken. Zu viele Details können die Botschaft verwässern. Es ist wichtig, das richtige Maß an Informationen auszuwählen.

Konsistenz: Wenn in einem Diagramm mehrere Datensätze dargestellt werden, sollte die Darstellung konsistent sein, um den Vergleich zu erleichtern. Dies gilt für Farben, Linienstile und andere visuelle Elemente.

Angemessene Darstellungsart: Wählen Sie die passende Art von Diagramm, die zu den Daten und dem Analysezweck passt. Hierzu gehören Balkendiagramme, Histogramme, Liniendiagramme, Kreisdiagramme, Boxplots und mehr.

Achsenbeschriftung: Die Achsen sollten korrekt beschriftet sein und die Einheiten sollten angegeben werden. Dies ermöglicht es dem Betrachter, die Daten richtig zu interpretieren.

Legende: Wenn das Diagramm mehrere Datensätze oder Gruppen darstellt, sollte eine klare Legende vorhanden sein, um die Identifizierung der Elemente im Diagramm zu ermöglichen.

Skalierung: Die Skala der Achsen sollte sinnvoll gewählt werden, um die Daten optimal darzustellen. Übermäßige Verzerrungen oder zu kleine Maßstäbe sollten vermieden werden.

Farben und Kontrast: Die Farbwahl sollte sorgfältig erfolgen, und Kontraste sollten ausreichend sein, um Datenpunkte und Muster hervorzuheben. Farben sollten nur zur Verbesserung der Interpretation verwendet werden, nicht zur Verwirrung.

Aussagekräftige Titel: Das Diagramm sollte einen aussagekräftigen Titel haben, der den Inhalt und den Zweck des Diagramms klar beschreibt.

Anmerkungen und Erläuterungen: Wenn notwendig, sollten Anmerkungen oder Erläuterungen hinzugefügt werden, um auf wichtige Punkte hinzuweisen oder den Kontext zu erläutern.

Adaptive Gestaltung: Diagramme sollten so gestaltet sein, dass sie sowohl auf gedrucktem Papier als auch auf Bildschirmen gut lesbar sind.

Die Erfüllung dieser Kriterien trägt dazu bei, Diagramme in der Statistik effektiv und aussagekräftig zu gestalten, was wiederum die Kommunikation von statistischen Ergebnissen erleichtert.

Das ist der Befehl in pspp, der alle möglichen Plots erzeugt.

Wir nehmen mal als Beispiel wieder die Bluttransfusionsdaten (Variabele transfusion) aus den vorhergehenden Teil.

Der Boxplot mit dem Median:

Man kann sich soch schnell einen Überblick verschaffen und den Plot auswählen der am Besten geeignet ist. Der kann dann in den Befehl eingesetzt werden, um nicht immer alle auszuwählen ( /PLOT={BOXPLOT, NPPLOT, HISTOGRAM, SPREADLEVEL[(t)], ALL, NONE}