Von Rafal Wasko (Predictive Solutions)
BEVOR WIR MIT EINER KOMPLEXEREN DATENANALYSE BEGINNEN, LOHNT ES SICH, EINEN GENAUEREN BLICK AUF DIE VARIABLEN VERTEILUNGEN ZU WERFEN, DIE FÜR UNS VON INTERESSE SIND.
Wir können Häufigkeitstabellen verwenden, aber eine gute Möglichkeit, die Daten schnell zu betrachten, besteht auch darin, sie in Diagrammen darzustellen. Dazu können wir z.B. ein Histogramm oder ein Box-Plot verwenden. Letzteres stellt trotz seiner Einfachheit eine Menge wichtiger Informationen dar, die oft als die fünf Tukey-Zahlen bezeichnet werden, die den Datensatz beschreiben. Es handelt sich um das Minimum, das Maximum, das untere und das obere Quartil sowie den Median. Ein weiteres Diagramm, das ebenfalls viele Informationen über die Variable enthält, die für einen Analysten von Interesse ist, ist der Geigenplot.
Ein Violinplot kann als eine der Varianten eines Box-Plots betrachtet werden, mit dem Unterschied, dass ein Violinplot mehr Daten präsentiert, d.h. wir können schnell beobachten, ob die Verteilung der präsentierten Variablen multimodal ist.
Lassen Sie uns zu Beginn sehen, wie ein einfacher Violinplot für eine quantitative Variable aussieht, deren Höhe in Zentimetern angegeben wird.
In der Grafik sind dieselben Daten wie in der obigen Grafik dargestellt, jedoch mit einer Aufschlüsselung nach Geschlecht.
Das Diagramm ermöglicht die Darstellung der Verteilung einer quantitativen Variable innerhalb einer qualitativen Variablenkategorie. Wie man sehen kann, hat ein Violinplot mehrere Elemente mit einem Box-Plot gemeinsam. Auf dem Diagramm können zusätzliche Statistiken angezeigt werden, d.h. der Median-Positionsmarker und der Quartilbereich.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Violinplot bei der Analyse der Datenverteilung hilfreich ist. Sie stellt mehr Daten dar als ein Box-Plot und ist zudem einfach zu interpretieren. Der Plot ermöglicht auch die Darstellung von Daten mit Aufschlüsselung in Untergruppen und stellt dar, wo es eine größere oder kleinere Häufung der Beobachtungen gibt.
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