Datenvisualisierung für Exploration und Inferenz


Traunmüller, Richard



DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-16937-4_5-1
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-65...
Additional URL: https://www.researchgate.net/publication/329317116...
Document Type: Book chapter
Year of publication: 2020
Book title: Handbuch Methoden der Politikwissenschaft
Page range: 619-650
Publisher: Wagemann, Claudius ; Goerres, Achim ; Siewert, Markus B.
Place of publication: Wiesbaden
Publishing house: Springer VS
ISBN: 978-3-658-16935-0 , 978-3-658-16936-7 , 978-3-658-16937-4 , 978-3-658-16940-4
Publication language: German
Institution: Außerfakultäre Einrichtungen > Mannheim Centre for European Social Research - Research Department B
School of Social Sciences > Empirische Demokratieforschung (Traunmüller 2017-)
Subject: 320 Political science
Abstract: Datenvisualisierung ist eine der effektivsten Methoden, um quantitative Information zu explorieren, zu beschreiben und zu kommunizieren. Dieser Beitrag diskutiert, welche Ziele Datenvisualisierung verfolgt und was sie zu einem analytischen Werkzeug macht. Zum einen wird Visualisierung für den wichtigen Schritt der Datenexploration beschrieben. Exemplarisch wird dabei vor allem auf table plots, parallel coordinate plots und small multiple designs eingegangen, die sich für die Visualisierung mehrdimensionaler Datenstrukturen eignen. Zum anderen werden visuelle Methoden der Inferenz in den Blick genommen: visuelle statistische Inferenz, in welcher Grafiken den Platz von Teststatistiken einnehmen, die Visualisierung inferentieller Unsicherheit und statistischer Modelle, sowie schließlich die Exploration von Modellunsicherheit.

Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie.




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