Charts und wie sie mit dir streiten

Du kannst die Antwort schon als Tabelle bekommen. Aber mit Tabellen streiten die Leute nicht — mit Bildern schon. Das Problem: Ein Bild kommt mit einer eingebauten Behauptung, und fast niemand liest diese Behauptung laut vor. Bevor du einem Chart glaubst, mach die Behauptung explizit: Dieses Chart sagt, dass A größer als B ist, oder dass A über die Zeit wächst, oder dass A B folgt.

Die drei Arbeitstiere decken fast alles ab. Ein Balkendiagramm vergleicht einige Kategorien: Verkäufe nach Artikel. Ein Liniendiagramm zeigt, wie sich ein Wert über die Zeit bewegt: die Warteschlange Stunde für Stunde. Ein Kreisdiagramm zeigt, wie sich ein Ganzes in Teile teilt, und ist nur dann ehrlich, wenn die Teile wirklich ein Ganzes ergeben. Kategorien vergleicht man mit Balken, Veränderung über Zeit mit einer Linie — diese beiden zu verwechseln ist der häufigste Fehlgriff.

sales by item, units

juice      60 |################|
sandwich   55 |############### |
soup       40 |###########     |
salad      23 |######          |Die Verkaufsdaten aus den ersten Lektionen, als Balken gezeichnet.

Hier ist der älteste Trick im Buch. Dieselben Salatdaten, dieselbe Woche, zwei Charts aus genau denselben fünf Zahlen. Eines sagt: ruhiges, ehrliches Wachstum, nichts zu sehen. Das andere schreit: Absturz, Drama, jetzt handeln. Der Unterschied ist nur, wo die y-Achse beginnt.

salad sales, one week

y starts at 0:        y starts at 20:
25 |     *            25 |     *
20 |    * *           20 |    * *
15 |   *   *          15 |   *   *
10 |  *     *         10 |
 5 | *                 5 |
 0 +------             0 +------
   M T W T F            M T W T F

same points, different storyZwei Charts aus identischen Daten: Der einzige Unterschied ist die y-Achse.

Das rechte Chart beginnt seine y-Achse bei 20, nicht bei 0. Die Verkäufe fielen trotzdem von 25 auf 10 — aber dieser Sturz füllt jetzt das ganze Bild, sodass ein Rückgang auf gut die Hälfte wie ein Fall auf fast nichts aussieht. Eine Achse zu kappen ist nicht immer eine Lüge: Manchmal ist 20 bis 25 genau der interessante Bereich. Täuschend wird es, wenn die Null wichtig ist und das Chart versteckt, wo die Skala beginnt.

Letztes Stück: zwei Zahlen, die sich zusammen bewegen. Zwei Schulen vergleichen ein Jahr lang Statistiken: Die Schule mit mehr Laptops pro Schüler hat auch bessere Prüfungsergebnisse. Jemand schließt: Laptops verursachen Ergebnisse, kauft mehr Laptops. Bevor du eine solche Behauptung akzeptierst, erinnere dich, dass es eine dritte Möglichkeit gibt.

Die Laptop-Schule hat wahrscheinlich denselben versteckten Faktor: Geld. Wohlhabendere Viertel kaufen mehr Laptops UND stellen mehr Nachhilfelehrer ein, ernähren Schüler besser, betreiben Bibliotheken. Die Laptops mögen sogar helfen — aber dieser Vergleich kann es nicht sagen, denn er hat den dritten Faktor nie gemessen. Korrelation sagt: Diese zwei Zahlen bewegen sich zusammen. Kausalität behauptet: Eines dreht am Knopf des anderen, und das ist eine viel stärkere Behauptung, die viel stärkere Beweise braucht.

Das ist die Datenanalyse-Gewohnheit aus allen vier Lektionen: ehrlich fragen, vorsichtig aggregieren und, bevor du ein Chart zeichnest oder glaubst, fragen, was es wirklich behauptet, wo seine Achsen beginnen und was sonst noch das Muster erklären könnte. Wer diese drei Fragen stellt, betreibt bereits echte Datenanalyse.