Ich würde sagen: Verwenden Sie Tabellen, wenn die tatsächlichen Werte von Bedeutung sind, und verwenden Sie Diagramme, wenn Trends (oder ähnliche Dinge) wichtig sind.

Das Grundprinzip ist einfach, dass man die tatsächlichen Werte einer Funktion bei nicht extrahieren kann bestimmte Orte aus dem Grundstück. Umgekehrt ist es viel einfacher, lineares Wachstum oder Periodizität aus einer Darstellung zu erkennen als aus einer Tabelle.

Wie @Dirk sagt, ist es oft sehr nützlich, die numerischen Werte beizubehalten - das ist die Motivation für die Tabellierung von Daten. Diagramme haben jedoch den Vorteil, dass Trends in Daten einfach visualisiert werden können.

Wenn Sie ein festgelegtes Raster mit x und y -Koordinaten haben Wenn jedes Koordinatenpaar einen numerischen Wert hat, können Sie beides tun.

Hier ist ein Beispiel. Die Trends in den Daten werden durch Zeichnen und Farbcodieren der Daten viel deutlicher, aber die numerischen Informationen bleiben erhalten. Infolgedessen ist die Lesbarkeit der Zahlen nicht perfekt, aber (abhängig von Ihren Daten) können Sie manchmal das Beste aus beiden Welten haben.

Zusätzlich zu den anderen Antworten hängt es meiner Meinung nach davon ab, wie viele Daten Sie anzeigen möchten. Persönlich benutze ich gerne Tabellen, wenn ich kann. Wenn Sie nur drei Datenpunkte haben, verschwendet eine Figur viel Platz und Tinte. Tufte nennt dies das Daten-Tinten-Verhältnis. In seinem Buch empfiehlt er:

Zeigen Sie vor allem die Daten an.

Wenn Sie also Hunderte von Datenpunkten haben, würden Sie a anzeigen Abbildung, es sei denn, die genauen Datenwerte spielen eine Rolle (in diesem Fall handelt es sich eher um eine Referenztabelle). Wenn Sie jedoch nur eine Handvoll Punkte haben, ist es effizienter, die Daten in einer Tabelle anzuzeigen. Sofern andere Antworten nicht darauf hinweisen, dass Sie eine bestimmte Beziehung oder einen bestimmten Trend visualisieren möchten, ist eine Visualisierung erneut angemessener.

Wenn Sie dazu in der Lage sind, verwenden Sie Diagramme, Punkt. Welche kleinen Zweck-Tabellen früher verwendet wurden, wird derzeit am besten durch ergänzendes Online-Material bereitgestellt, entweder auf der Website des Journals oder auf Ihrer eigenen.

Wenn Sie mehr als ein paar Konstanten / Datenpunkte haben (für die kein a erforderlich wäre) Tabelle auch), Zahlen sind sehr schwer zu lesen und (gute) Diagramme sind viel besser für den menschlichen Verzehr (ich denke nicht, dass dies nur eine Frage des Geschmacks ist; obwohl ich kein Experte bin, gibt es ziemlich viel Forschung darüber ).

Wenn tatsächliche Werte für jemanden tatsächlich nützlich sind, ist eine Tabelle in der Tat eine sehr schlechte Möglichkeit, sie bereitzustellen, da jeder, der sie verwenden möchte, zeitaufwändig sein muss und fehleranfälliger Dateneingabeprozess. In diesem Fall sollten die Daten selbst elektronisch verfügbar gemacht werden. Ein Tisch ist keine anständige Alternative dazu, nicht mehr.

Ich finde, dass in vielen Fällen entweder eine Tabelle oder ein Plot numerische Informationen gleichermaßen gut darstellt.

Genau genommen ist ein Plot NICHT vorhanden em> numerische Informationen, da es sich nur um ein Bild handelt. Der Zweck eines Diagramms besteht darin, die geometrische Form einiger Abhängigkeiten zu zeigen, wenn diese Form wichtig ist. Es ist unmöglich, aus einem solchen Bild ursprüngliche numerische Informationen wiederherzustellen. Das Erfordernis der Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse erfordert die Bereitstellung aller erforderlichen Informationen, um die in dem Papier beschriebenen Ergebnisse zu reproduzieren. Die meisten Zeitschriften erlauben nicht die Veröffentlichung großer Tabellen mit numerischen Daten, aber sie erlauben die Veröffentlichung von Zusatzinformationen online, die große Tabellen im TXT-Format enthalten können. Es ist eine gute Idee, solche Informationen bereitzustellen, und sie sind kostenlos.

Das Thema der effektiven visuellen Darstellung von Informationen ist Gegenstand von Infografiken:

Ben Fry. Visualisierung von Daten (2008)

Cleveland W.S. Die Elemente der grafischen Darstellung von Daten (1985, 1994)

Cleveland W.S. (1993): Ein Modell zur Untersuchung von Anzeigemethoden statistischer Grafiken. // Journal of Computational and Graphical Statistics, 2 (4): 323-343.

Tufte ER Die visuelle Anzeige quantitativer Informationen (2001)

Wilkinson L. Die Grammatik der Grafik (2005)

und andere.

Sind die spezifischen Werte wirklich, wirklich sinnvoll und relevant? Haben sie eine Bedeutung außerhalb des Sandkastens? Veröffentlichen Sie beispielsweise neue Messungen von Grundkonstanten? Nein? Dann haben die tatsächlichen Zahlen höchstwahrscheinlich nichts damit zu tun, in Ihrem Artikel del> Extended Abstract zu stehen.

Meine Begründung lautet: Sie erzählen eine Geschichte. Elemente, die nicht dazu dienen, einen (Haupt-) Handlungspunkt zu machen oder ihn zumindest zu unterstützen, müssen verschwinden. Niemand wird sich die Zahlen ansehen, wenn ihre Werte nicht relevant sind oder einen Punkt unterstützen, den Sie ansprechen möchten.

Nun gibt es Daten, die sich nicht gut für die üblichen Diagramme eignen, die Sie erstellen können (Liniendiagramme) , Histogramme, Balkendiagramme, ...). Manchmal reicht eine Tabelle aus, insbesondere wenn die Daten in mindestens einer Dimension keinen nützlichen Maßstab haben. Angenommen, wir haben vier Methoden in vier Szenarien untersucht und einige Qualitätsmaßstäbe gesammelt. Je größer die Zahl, desto besser hat die Methode in diesem Szenario funktioniert.

Was sehen wir in dieser Tabelle? Nichts, ohne wirklich zu lesen , was Zeitverschwendung sein kann, da die Zahlen für sich genommen möglicherweise nichts bedeuten.

Was ist die Geschichte ? wollen wir erzählen Vielleicht so etwas: Die Methoden eins und drei ergänzen sich und zeichnen sich in ihren jeweiligen starken Szenarien aus; Sie sollten eine davon auswählen, wenn Sie wissen, in welche Kategorie Ihre Anwendung fällt. Methode zwei ist in allen Fällen etwas brauchbar, aber schlechter als die Spezialisten; Verwenden Sie es, wenn Sie nicht wissen, was Sie zur Hand haben. Verwenden Sie niemals die vierte Methode, sie ist immer schlecht.

Wir können die Tabelle so verbessern, dass sie diese Geschichte auf einen Blick unterstützt, indem wir die Daten normalisieren (ich nehme hier eine lineare Skala von 0 bis 250 an) und visuell angeben Angabe von "gut", "meh" und "schlecht".

^{[Quelle] sup>}

Jetzt kann das Layout der Tabelle verbessert werden, und Sie möchten möglicherweise Spalten austauschen, damit die komplementären Methoden Nachbarn sind. Es ist schwierig, Abweichungen mit dieser Visualisierung aufzuzeigen. Darüber hinaus kann die Auswahl der Farben diskutiert werden (Rot / Grün kann in verschiedenen Kulturen unterschiedliche Bedeutungen haben; sie können auch nicht von einem beträchtlichen Teil aller Leser unterschieden werden).

Dennoch denke ich, dass das Beispiel dazu dient, meinen Punkt zu unterstützen: Seien Sie kreativ bei der Darstellung von Daten, wobei der Schwerpunkt auf der Unterstützung der Artikelerzählung und weniger auf dem Dumping von Daten liegt (es gibt noch andere) Orte dafür).

Es gibt viel Literatur zum Visualisieren von Daten, aber ich kenne keine genau, deshalb werde ich Sie nur auf einige Blogs hinweisen:

• FlowingData von Nathan Yau
• Statistical Graphics und mehr von Martin Theus
• Visualisierung von Daten von Andy Kirk

Sie haben viele inspirierende Beispiele.

Eine weitere technische Anmerkung: Es ist möglich, kleine Inline-Plots (genannt) zu zeichnen Sparklines, anscheinend), mit denen Sie möglicherweise eine Tabelle füllen könnten.

Leser und Zuhörer neigen dazu, während der Präsentation nicht mehr als 16 oder mehr Elemente in der Abbildung zu lesen. Daher sollte eine gute Tabelle nicht größer als 4x4 oder ungefähr sein. Dies ist relativ klein. Verwenden Sie Diagramme, wenn Sie mehr Daten präsentieren müssen.