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Grafiken Datum: 11.12.06 Referentin: Maria Arzberger Seminar: Statistische Software in der Lehre Professor: Unwin Lehrstuhl:für Rechnerorientierte Statistik.

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1 Grafiken Datum: Referentin: Maria Arzberger Seminar: Statistische Software in der Lehre Professor: Unwin Lehrstuhl:für Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse Was sind die Vor- und Nachteile der Programme Excel, Mondrian und R beim Einsatz von Grafiken im Unterricht?

2 Gliederung 1. Lehrplan 2. Datensätze 3. Erstellen von Grafiken in Excel 4. Arbeiten mit Grafiken in Mondrian 5. Einsatz von Grafiken aus R im Unterricht 6. Didaktischer Vergleich der drei Programme

3 1. Lehrplan 6.Klasse: Relative Häufigkeit (6Std.) 6.Klasse: Relative Häufigkeit (6Std.) 7.Klasse: Mathematik im Alltag: Daten, Diagramme und Prozentrechnung (11Std.) 7.Klasse: Mathematik im Alltag: Daten, Diagramme und Prozentrechnung (11Std.) 8. Klasse: Stochastik: Laplace-Experimente (12Std.) 8. Klasse: Stochastik: Laplace-Experimente (12Std.) 9.Klasse: Stochastik: Zusammengesetzte Zufallsexperimente (11Std.) 9.Klasse: Stochastik: Zusammengesetzte Zufallsexperimente (11Std.) 10Klasse: Stochastik: Zusammengesetzte Zufallsexperimente (10Std.) 10Klasse: Stochastik: Zusammengesetzte Zufallsexperimente (10Std.) 11.Klasse: Wahrscheinlichkeitsbegriff (13Std.) 11.Klasse: Wahrscheinlichkeitsbegriff (13Std.) 12.Klasse: Stochastik: Binomialverteilung und ihre Anwendung in der beurteilenden Statistik (23Std.) 12.Klasse: Stochastik: Binomialverteilung und ihre Anwendung in der beurteilenden Statistik (23Std.)

4 2.1. Datensatz der DNNB-Umfrage Amerikanische DNNB – Umfrage von 1998 Amerikanische DNNB – Umfrage von 1998 Religiosität von Personen verschiedener Schichten Religiosität von Personen verschiedener Schichten Kategorien: Kategorien: Häufigkeit der Kirchenbesuche Häufigkeit der Kirchenbesuche Fundamentalismus als größere Gefahr heute Fundamentalismus als größere Gefahr heute Bedeutung von Religion im eigenen Leben Bedeutung von Religion im eigenen Leben Alter Alter Kinder Kinder Stadt – Land Stadt – Land Bildung Bildung Bildung des Ehepartners Bildung des Ehepartners Region der Umfrage Region der Umfrage Einkommen Einkommen

5 2.2. SMSA Datensatz Stadt Stadt Sterberate Sterberate Bevölkerungsdichte Bevölkerungsdichte Nichtweisse in % Nichtweisse in % Einkommen Einkommen Stickoxidbelastung Stickoxidbelastung Niederschlag Niederschlag SMSA Erhebung in Amerika: Kategorien:

6 3. Erstellen von Grafiken in Excel

7 3.1. Säulendiagramme in Excel

8 Arbeitslose in Österreich nach Altersgruppen Vorteile: liefert Legende mit Leicht zu beschriften Sehr anschaulich Nachteile: Achsenbeschriftung Beschriftung muss man von Hand erstellen nimmt ansonsten automatisch y-Achse als Überschrift

9 Säulendiagramm von AGE Nachteil: zu viele Daten unübersichtlich X-Achsen- beschriftung unpassend teilt Alter nicht automatisch in Klassen ein, sondern plottet jeden Eintrag

10 Lösung: man müsste eine Häufigkeitstabelle von Excel erstellen lassen des weiteren eine neue Tabelle mit Intervallgrenzen anfertigen diese in ein neues Format bringen -> Klassen kompliziert

11 3.2. Liniendiagramm in Excel

12 Liniendiagramm vom Durchschnittseinkommen im Jahr in den verschiedenen Städten Vorteile: viele Vorführeffekte wie in Word und Power Point gleiche Handhabung anschaulich Schülerfreundlich

13 3.3. Kreisdiagramm in Excel

14 Kreisdiagramm von der Häufigkeit der Kirchenbesuche Vorteile: bunt anschaulich Nachteile: Excel schafft es nicht alle in Klasse 1 sich befindenden Daten in einem Kreissegment anzuordnen und prozentual darzustellen!

15 3.4. Punktdiagramm in Excel

16 Punktdiagramm Sterberate/Stickoxid- belastung (SMSA) Problem: Vertauschung der Achsen

17 Punktdiagramm AGE/PERINCOM (DNNB-Umfrage) Punktdiagramm City/Einkommen (SMSA) ???

18 4. Arbeiten mit Grafiken in MONDRIAN

19 Bei der DNNB- Umfrage wurde das Einkommen bereits im Datensatz in Klassen eingeteilt.

20 4.1. Daten in Mondrian Kategorieelle, qualitative Daten Nominaldaten: Verschiedenartigkeit; z.B. Farben Ordinaldaten: Rangordnung; z.B. die Sterne bei den Hotels Stetige, metrische, quantitative Daten (gleichmäßige Abstände)

21 Stetige DatenKategorieelle Daten

22 4.2. Missing value plot

23 4.3. Barcharts Vorteil: Reihenfolge der Barcharts lässt sich sehr einfach ändern

24 4.4. Histogramme Vorteil: X-Achse der Histogramm e leicht verschiebbar

25 Klassenbreite der Histogramme ändern

26 Interaktion zwischen Histogrammen und Barcharts: In welchem Alter gehen die Leute am Wenigsten in die Kirche?

27 4.5. Spinogram Vorteil: Man sieht die Proportionen

28 4.6. Bloxplot Nachteil: Median sowohl als auch Quantile erhält man lediglich durch ungefähren Mausklick auf die Striche Wer verdient zwischen 86, ,000 $ im Jahr?

29 4.7. Parallel Boxplot

30 4.8. Mosaic Plot Level of education completed Education level of respondents spouse

31 Level of education completed

32 Mosaic Plot with Fluctuation Level of education completed Education level of respondents spouse

33 4.9. Scatterplot

34 4.10. Boxplot Y by X Ergebnis: Steigt wenig

35 5. Einsatz von Grafiken aus R im Unterricht

36 JGR Plot (a)

37 5.1. Erstellen von Boxplots mit R

38 Parallel Boxplots: boxplot(SMSA) Nachteil: Gleiche Skalierung für alle Boxplots erkennt Daten nicht und plottet folglich auch kategorielle Daten

39 Vergleich mit Mondrian Vorteil: Mondrian plottet nur stetige Daten in einem Boxplot Mondrian skaliert jede Kategorie automatisch individuell

40 Vergleich mit Mondrian

41 c<-Bevoelkerungsdichteboxplot(c) names(a) [1] "city" "Mortalitaetsrate" "Bevoelkerungsdichte" [4] "X.Nichtweisse" "Einkommen" "Stickoxidbelastung" [7] "Niederschlag"

42 Beschriftung der Boxplots boxplot(Niederschlag,main="Niederschlag")

43 5.2. Erstellen von Histogrammen mit R

44 hist(AGE)

45 hist(AGE,xlim=c(0,100)) Änderung der Grenzen der X-Achse

46 hist(AGE,breaks=seq(0,100,10)) Festsetzen der Klassenbreiten hist(AGE,breaks=c(0,5,15,25,30,55,65,75,85,95,100)) Vorteil: man kann die Klassen manuell auch in verschiedenen Breiten eingeben

47 hist(CHURCH)

48 5.3. Balkendiagramme in R

49 c<-as.factor(CHURCH) plot(c )

50 barplot(Stickoxidbelastung)In Excel Lancaster, PA Nachteil: Es ist nicht mehr nachvollziehbar welcher Balken was ist

51 5.4. Streudiagramme in R

52 plot(CHURCH,RELIGION)

53 b<-Mortalitaetsrate c<-Bevölkerungsdichte plot(b,c)

54 5.5. Kreisdiagramme in R

55 pie(Stickoxidbelastung)

56 pie(CHURCH) Nachteil: R nimmt keine lückenhaften Daten an, man muss no answer in eine positive Zahl umschreiben Grafik ist Unsinn

57 5.6. Mosaic Plots in R

58 t<-(table(EDUC,CHURCH)) plot(t)

59 6. Didaktischer Vergleich der drei Programme

60 Didaktischer Vergleich der drei Programme EigenschaftenExcelMondrianR Animation/Farben/ Pfeile/Interaktion mit anderen Programmen Sehr einfach wie in Word Sehr kompliziert Leicht zu kopieren; jedoch ohne Vorführeffekte Datenerkennung nein Unterscheidet kategorieelle von stetigen Daten nein KeineKeine Sehr gut Interaktion zwischen verschiedenen Plots

61 Didaktischer Vergleich der drei Programme EigenschaftenExcelMondrianR Neues Fenster Fensterbeschriftung Achsenbeschriftung Reihenfolge der Barcharts ändern mit dem Befehl mit dem Befehl auf Eingabe automatisch JavaGD() oder JavaGD(300,400) auf Eingabe automatisch JavaGD() oder JavaGD(300,400) automatisch automatisch keine Keine, außer beim Keine, außer beim Ja Säulendiagramm Nicht Immer umschreiben Leicht änderbar auf kompliziert umschreiben Leicht änderbar auf kompliziert Mausklick Mausklick

62 Didaktischer Vergleich der drei Programme EigenschaftenExcelMondrianR Englischkenntnisse Fazit der Vorteile Fächerübergreifender Unterricht mit Erdkunde, Biologie usw. leicht möglich Nicht erforderlich Geht auch durch Absolut erforderlich Nicht erforderlich Geht auch durch Absolut erforderlich rumprobierenum Befehle zu finden Vorkenntnisse vorhanden Spielerisches Entdecken leicht möglich auch ohne Lehrer Für wissenschaftliches Arbeiten geeignet Zusammenhänge werden grafisch sehr anschaulich dargestellt durch Interaktionen

63 Church Education Children


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