Bücher über Infografiken und Statistik mit R

Das erste Buch bietet Informationen und Erfahrungen für alle, die Infografiken erstellen. Der zweite bietet eine schnelle Einführung in die grundlegende Statistik mit der Sprache R.

Ausgezeichnetes Lehrbuch

Mit dem „Übungsbuch Infografik“ sind Verlag und Autor einen ungewöhnlichen Schritt gegangen: Der Autor hat Bilder, Layout, Covergestaltung und Satz gleichzeitig gemacht, was dem Buch sehr zugute kommt. Anders hätte es nicht funktioniert, denn das Werk folgt einem durchdachten Konzept: Bis auf die ersten paar Worte haben alle Kapitel zwei Seiten. Links der mündliche Teil, rechts konkretere Beispiele, oft in Form von Vergleichen von besseren und schlechteren Typen oder von vorne und hinten. Zusätzlich enthält jede Seite zwei eine Drei-Faktoren-Analyse: Wie irreführend wäre die Grafik, wenn der relevante Teil vernachlässigt würde? Wie viel Vorwissen braucht man, um Fehler zu vermeiden? Welche Fähigkeiten möchten Sie entwickeln? Das funktioniert durchwegs zufriedenstellend, ermöglicht eine schnelle Aufmerksamkeit und hilft, die Aussagen zu verstehen.

Außerdem ist das Buch in Kapitel mit farbigen Buchstaben unterteilt, die die Hauptthemen behandeln und jeweils einem der beiden Teile des Buches zugeordnet sind: Der erste Teil widmet sich hauptsächlich der Wissensvermittlung, der zweite Teil der praktischen Anwendung dieses Wissen. Das erste Kapitel im Wissensabschnitt behandelt den Prozess der Erstellung einer Infografik, beginnend mit der Recherche zur Klärung des Formats und der Ideenfindung über das Schreiben und Entwerfen für die fertige Grafik. Das zweite Kapitel behandelt verschiedene Gestaltungselemente wie Typografie, Buchstaben, Linien, Leerzeichen und Piktogramme. Das dritte Kapitel, das den Wissensteil abschließt, behandelt die verschiedenen Arten von Infografiken, angefangen bei verschiedenen Arten von Diagrammen, über Tabellen, Karten oder Grafikbearbeitungsprogrammen.

Kapitel 4, eine Einführung in den praktischen Teil, entwickelt die inhaltlichen Kriterien, die eine Infografik erfüllen muss. Dazu gehören die richtige Interpretation der Daten, die Auswahl des richtigen Referenzwertes, der richtige Umgang mit absoluten und relationalen Daten und unterschiedlichen Durchschnittswerten sowie die Wahl des passenden Diagrammtyps. Diesen werden im nächsten Kapitel formale Techniken wie visuelle Standards, Farben, Zahlen und Farben sowie Verläufe und Abstände gegenübergestellt. Das sechste und letzte Kapitel gibt einen Überblick über häufige Fehler. Alles in allem ist es ein ausgezeichnetes Buch für Infografik-Praktiker.

Zahlen auf den Punkt gebracht

Björn Walthers „Statistik mit R“ verspricht einen schnellen Einstieg und setzt auch eine Frist: Innerhalb von 14 Tagen soll der Leser die Grundlagen der Sprache der Statistik beherrschen. Damit das Buch auch in Zukunft relevant bleibt, bietet der Autor einen originellen Leitfaden zum Text, der in Form von Entscheidungsbäumen Schritt für Schritt zu dem Kapitel führt, das die geeignete Methode zur Analyse von Veränderung, Diversität oder Integration beschreibt.

Der erste Teil des Buches beginnt mit einer Einführung in die Arbeit mit R und der IDE RStudio. Syntax und Datenformate werden kurz behandelt, bevor der zweite Teil des Buches beginnt, in dem zunächst auf das Datenmanagement in R eingegangen wird. Die Themen hier sind Import und Export von Daten, Splitten und Zusammenführen von Datensätzen oder Variablen. Es folgt ein Kapitel zur deskriptiven Statistik: Neben absoluten, relativen und extremen Häufigkeiten werden Flächen- und Dispersionsparameter, Schiefe und Kurtosis (Sweeping) von Verteilungen diskutiert. Der Autor geht in zwei Funktionen »describe()« und »Desc()«, was mit einem Telefon ein gutes Bild ergibt.

Der dritte Teil des Buches befasst sich mit allen Arten von Diagrammen, die mit R erstellt werden können. Dazu gehören Histogramme, Säulen-, Balken- und Tortendiagramme sowie Leuchtkästen. Dazu wird die Bibliothek Ggplot2 verwendet. Änderungen der Werte im Laufe der Zeit können mithilfe eines Liniendiagramms visualisiert werden. Schließlich geht es um die Darstellung von Zusammenhängen in Streu- und Korrelationsdiagrammen.

Der letzte und umfangreichste Abschnitt des Buches befasst sich mit diagnostischen Tests. Dies sind insbesondere die t-, Wilcoxon- und Chi-Quadrat-Tests der Stichprobe. Es gibt auch Methoden zum Testen von Proben zu unterschiedlichen Zeitpunkten (z. B. ANOVA) und für Unterschiede zwischen Gruppen. Die anderen beiden Kapitel befassen sich mit der Korrelationsanalyse (für ungerichtete Beziehungen) und der Regressionsanalyse (für gerichtete Beziehungen).

R ist ein sehr mächtiges Werkzeug, das natürlich nicht umfassend auf mehr als 300 Seiten behandelt werden kann. Dieser Band ist jedoch gut geeignet, um eine schnelle Einführung in grundlegende statistische Techniken mit R zu geben.