Datenvisualisierungen ohne irreführende Aussagen

Die Aussage vor dem Diagramm formulieren

Schreiben Sie auf, welche Frage die Grafik beantworten soll. Werden Ereignisse verglichen, zeitliche Verläufe gezeigt oder Anteile beschrieben? Wählen Sie danach den Diagrammtyp. Eine dekorative Wachstumskurve ohne Datenbasis ist ein Symbolbild und muss entsprechend gekennzeichnet werden.

Nennen Sie Messgröße und Einheit genau. Scans, Seitenaufrufe und Anfragen sind unterschiedliche Ereignisse. Werden sie nebeneinander gezeigt, brauchen sie verständliche Definitionen. Der optische Zusammenhang darf nicht stillschweigend einen vollständig gemessenen Weg derselben Personen behaupten.

Achsen und Vergleichsraum nachvollziehbar wählen

Bei Balken repräsentiert die Länge einen Wert. Die ONS-Leitlinie verlangt dafür einen Nullbeginn der Achse. Eine verkürzte Achse kann kleine Unterschiede übergroß wirken lassen. Für andere Diagrammformen wird der geeignete Maßstab anhand der Aussage geprüft und deutlich beschriftet.

Verwenden Sie für direkt verglichene Darstellungen passende gleiche Skalen. Eine unterschiedliche Skalierung zweier optisch gleicher Grafiken kann die Einordnung erschweren. Einheit, Zeitabstand und gegebenenfalls ein bewusst gewählter Ausschnitt müssen sichtbar sein, statt erst aus einem internen Arbeitsblatt hervorgehen zu können.

Nenner und Datenlücken offenlegen

Eine Quote braucht einen definierten Nenner. Formularanfragen je erfasstem Seitenaufruf sind nicht dasselbe wie Anfragen je Scan. Fehlende Erfassung darf nicht als Nullwert erscheinen. Prüfen Sie, ob eine Linie eine Datenlücke versehentlich wie einen beobachteten kontinuierlichen Verlauf verbindet.

Berücksichtigen Sie geänderte Definitionen oder Messstarts. Ein Sprung kann aus einer technischen Umstellung entstehen. Notieren Sie solche Ereignisse direkt am Diagramm oder in einer gut zugeordneten Erklärung. Die schönere Darstellung darf die Grenze des tatsächlich Bekannten nicht überdecken.

Fiktives Beispiel einer Korrektur

Ein Bericht zeigt eine geringe Veränderung als dramatischen Balkenanstieg durch eine abgeschnittene Achse. Das Team stellt die Achse passend dar und ergänzt Messgröße sowie Zeitraum. Ein vermuteter Zusammenhang mit einer Kampagne wird als Hypothese statt als gesicherte Ursache bezeichnet.

Quelldaten und Veröffentlichung gemeinsam abnehmen

Halten Sie Quelle, Berechnung und Version fest. Prüfen Sie Zahlen und Beschriftungen nach dem Export erneut, besonders bei kleinen mobilen Darstellungen. Ein korrektes Arbeitsblatt garantiert nicht, dass Achsen und Legende in der veröffentlichten Grafik noch lesbar sind.

Jede Grafik braucht einen Verantwortlichen für spätere Änderungen. Wenn Quelldaten korrigiert werden, müssen abhängige Abbildungen auffindbar sein. Eine Visualisierung wird dadurch nicht automatisch wissenschaftlich belastbar, bleibt aber nachvollziehbar und vermeidet unnötig starke Aussagen aus einer begrenzten Datenbasis.

Ein Rechenbeispiel vor der Gestaltung klären

Fiktive Daten: Eine Landingpage erfasst in einem Zeitraum 200 Aufrufe und 10 Aufrufe mit erfolgreicher Anfrage. Die entsprechende Quote beträgt 10 geteilt durch 200, also 5 Prozent. Im nächsten Zeitraum werden 300 Aufrufe und 12 Aufrufe mit Anfrage erfasst. Die Zahl der Anfrage-Aufrufe steigt, die Quote sinkt aber auf 4 Prozent. Beide Aussagen können gleichzeitig richtig sein.

Dieses Beispiel ist kein Kundenergebnis. Es zeigt, warum eine einzelne aufsteigende Linie die Entwicklung unvollständig erklären kann. Stellen Sie bei Bedarf Anzahl und Quote in getrennten, klar beschrifteten Darstellungen nebeneinander. Nennen Sie den Nenner und prüfen Sie, ob er in beiden Zeiträumen gleich definiert ist. Wenn der Messstart erst im zweiten Zeitraum vollständig war, ist ein direkter Vergleich möglicherweise nicht aussagekräftig.

Die Änderung von 5 auf 4 Prozent entspricht einem Rückgang um einen Prozentpunkt. Eine relative Veränderung von minus 20 Prozent beantwortet eine andere Frage. Schreiben Sie ausdrücklich, welche Betrachtung verwendet wird. Große relative Veränderungen bei kleinen Ausgangsmengen benötigen besonders verständliche absolute Werte, damit die Grafik keine falsche Größenordnung vermittelt.

Den Diagrammtyp nach der Frage auswählen

Verzichten Sie auf räumliche Effekte, wenn sie das Ablesen erschweren. Eine zusätzliche Dimension hat keinen Informationswert, wenn die Daten nur eine Messgröße enthalten. Farbe sollte eine nachvollziehbare Aufgabe übernehmen, etwa Kategorien unterscheiden oder einen wichtigen Wert markieren. Kombinieren Sie sie bei Bedarf mit Beschriftung, damit Unterschiede nicht ausschließlich über Farbe erkennbar sind.

Verwenden Sie für wiederholte Vergleichsgrafiken dieselben Einheiten und bewusst abgestimmte Skalen. Eine Grafik für Scans und eine für Anfragen dürfen nicht wie ein vollständig beobachteter Personen-Funnel erscheinen, wenn diese Ereignisse technisch nicht verknüpft werden. Beschreiben Sie die tatsächliche Datenbasis neben der Darstellung.

Die fertige Grafik ohne mündliche Erklärung prüfen

Geben Sie einer zweiten Person nur die veröffentlichungsfertige Grafik und bitten Sie um eine Beschreibung ihrer Aussage. Werden Personen statt Ereignisse, Ursache statt zeitlichem Zusammenhang oder Nullwerte statt fehlender Daten herausgelesen, braucht die Darstellung eine Korrektur. Ein methodischer Hinweis in einem weit entfernten Dokument reicht für eine unmittelbar missverständliche Grafik oft nicht aus.

Kontrollieren Sie Titel, Einheit, Zeitraum, Quelle, Nenner und auffällige Messänderungen. Prüfen Sie anschließend den Export in der tatsächlichen Mobilansicht. Zu kleine Achsenbeschriftungen können eine fachlich korrekte Grafik praktisch unbrauchbar machen. Eine ergänzende Datentabelle ermöglicht genaues Nachlesen. Bewahren Sie die zugrunde liegende Berechnung mit Versionsstand auf, damit korrigierte Quelldaten später auch zu einer korrigierten öffentlichen Darstellung führen.

Häufige Fragen.