Dot Plot online erstellen

Hier kannst du ganz einfach einen Dot Plot online erstellen: Kopiere deine Daten in die Tabelle oben und wähle eine metrische und eine kategoriale Variable aus. Jeder einzelne Messwert wird als Punkt dargestellt, es verschwindet also nichts hinter einer Zusammenfassung.

Je nach Fachgebiet heißt dasselbe Diagramm Dot Plot, Column Scatter Plot, Scatter Dot Plot oder Einzelwertdiagramm. In numiqo findest du es unter Deskriptive Statistik / Diagramme als "Dot Plot (Einzelwertdiagramm)".

Dot Plot online erstellen – Schritt für Schritt

1. Öffne den Statistik-Rechner und kopiere deine Daten in die Tabelle, eine Zeile pro Fall.
2. Wähle den Reiter "Deskriptive Statistik / Diagramme".
3. Wähle eine metrische Variable (den Messwert) und eine nominale Variable (die Gruppe) aus.
4. Scrolle zum Diagramm "Dot Plot (Einzelwertdiagramm)".
5. Lege fest, was zusätzlich zu den Punkten gezeigt wird: Mittelwert, Median, die Gruppengröße N und Fehlerbalken.
6. Lade die Grafik als PNG oder SVG herunter oder kopiere sie direkt in dein Dokument.

Für eine Veröffentlichung nimmst du am besten SVG. SVG ist ein Vektorformat, die Grafik bleibt also in jeder Größe scharf und wird von den meisten Journals einem Screenshot vorgezogen.

Was ist ein Dot Plot?

Ein Dot Plot zeigt einen Punkt pro Beobachtung, angeordnet in einer Spalte je Gruppe. Im Unterschied zum Boxplot oder zum Balkendiagramm ersetzt er deine Daten nicht durch eine Kennzahl: Man sieht, wie viele Messwerte es gibt, wo sie sich häufen, ob sich die Gruppen überschneiden und ob ein einzelner Ausreißer den Unterschied erzeugt.

Eine waagrechte Linie markiert Mittelwert oder Median, optionale Fehlerbalken zeigen die Streuung der Daten oder die Genauigkeit des Mittelwerts.

Die Optionen des Dot Plots

• Mittelwert und Median – als kurze waagrechte Linie in der Spalte. Beide lassen sich gleichzeitig anzeigen, der Median wird gestrichelt gezeichnet.
• N – ergänzt die Gruppengröße unter der Beschriftung der Kategorie.
• Nulllinie – erzwingt, dass die Werteachse die Null enthält.
• Fehlerbalken – keine, Standardabweichung, Standardfehler oder 95%-Konfidenzintervall.
• Ausrichtung – Spalten senkrecht oder Zeilen waagrecht.
• Größe der Grafik – von klein bis extragroß.

Zusätzlich kannst du eine Referenzlinie einzeichnen. Titel und Achsenbeschriftungen änderst du einfach per Klick auf den Text.

Welche Fehlerbalken solltest du wählen?

Das ist die Entscheidung, die Gutachtern auffällt, denn die drei Varianten beantworten drei verschiedene Fragen:

• Standardabweichung (SD) beschreibt, wie stark die einzelnen Messwerte streuen. Sinnvoll, wenn es um die Variabilität in deiner Stichprobe geht.
• Standardfehler (SE) beschreibt, wie genau der Mittelwert geschätzt ist. Er wird mit wachsender Stichprobe kleiner und sagt deshalb nichts über die Streuung der Daten aus.
• 95%-Konfidenzintervall ist der Bereich, der in 95 von 100 Stichproben den wahren Mittelwert enthält. Sinnvoll, wenn die Grafik einen Gruppenvergleich stützen soll.

Egal wofür du dich entscheidest: Schreibe es zusammen mit der Gruppengröße in die Abbildungslegende, zum Beispiel "Punkte zeigen die einzelnen Messwerte, die Linie den Mittelwert, Fehlerbalken die Standardabweichung (n = 12 pro Gruppe)." Eine Legende, in der nur "Fehlerbalken" steht, führt regelmäßig zu einer Rückfrage im Review.

Wie die Punkte angeordnet werden

Punkte, die aufeinanderfallen würden, werden gerade so weit zur Seite gesetzt, dass sie sichtbar bleiben. So verschwindet keine Beobachtung hinter einer anderen und die Breite einer Spalte zeigt, wo sich die Werte häufen. Punkte ohne Überschneidung bleiben in der Mitte der Spalte. Die Anordnung wird berechnet und nicht zufällig gewürfelt: Dieselben Daten ergeben also immer dieselbe Grafik – praktisch, wenn du eine Abbildung für eine Revision noch einmal erzeugen musst.

Dot Plot, Boxplot oder Violinplot?

Bei wenigen Beobachtungen kann ein Boxplot in die Irre führen: Quartile aus acht Werten sehen genauso belastbar aus wie Quartile aus achthundert. Ein Dot Plot zeigt, worauf die Kennzahlen beruhen. Bei mehreren hundert Punkten pro Gruppe ist es umgekehrt, dann sind ein Boxplot oder ein Violinplot leichter zu lesen. Ein Raincloud Plot verbindet beide Ideen.

Warum Journals einzelne Datenpunkte sehen wollen

Ein Balkendiagramm mit Fehlerbalken verbirgt die Stichprobengröße, die Form der Daten und jeden Ausreißer. Immer mehr Journals verlangen deshalb, dass bei stetigen Daten mit kleinen Stichproben die einzelnen Messwerte gezeigt werden. Der Dot Plot ist die übliche Antwort darauf – in Veröffentlichungen meist als Column Scatter Plot oder Scatter Dot Plot bezeichnet.

Häufige Fragen

Ist ein Dot Plot dasselbe wie ein Streudiagramm?

Nein. Ein Streudiagramm stellt zwei metrische Variablen gegeneinander dar und zeigt einen Zusammenhang. Ein Dot Plot stellt eine metrische Variable nach Gruppen dar und vergleicht sie. Achtung: Im Deutschen ist mit "Punktdiagramm" meistens das Streudiagramm gemeint, nicht der Dot Plot.

Was ist ein Column Scatter Plot?

Dasselbe Diagramm unter einem anderen Namen. "Column Scatter" ist der Begriff aus GraphPad Prism, "Einzelwertdiagramm" der Begriff aus Minitab – beide meinen den Dot Plot auf dieser Seite.

Kann ich Mittelwert und Median gleichzeitig anzeigen?

Ja, setze unter "Anzeigen" beide Haken. Ein sichtbarer Abstand zwischen den beiden Linien ist ein schneller Hinweis auf eine schiefe Verteilung.

Wie viele Gruppen kann ich vergleichen?

So viele, wie deine Gruppenvariable Ausprägungen hat. Mit einer zweiten nominalen Variablen werden die Spalten verschachtelt, du kannst also zwei Faktoren in einer Abbildung zeigen.

Kann ich eine ordinale Variable als Gruppe verwenden?

Der Dot Plot wird für eine metrische zusammen mit einer nominalen Variablen gezeichnet. Ist deine Gruppenvariable als ordinal hinterlegt, stelle ihr Skalenniveau in der Datentabelle auf nominal um.