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2026-07-04T06:36:36Z

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= Einleitung =

'''[[Schaubilder bewerten]]''' bedeutet, ein [[Diagramm]], eine [[Statistik]] oder eine [[Infografik]] nicht nur zu betrachten, sondern ihre Aussage, ihre Gestaltung, ihre [[Datenbasis]] und ihre mögliche Wirkung kritisch zu prüfen. In der [[Statistik]] werden [[Daten]] gesammelt, geordnet, dargestellt und ausgewertet. Schaubilder helfen dabei, Muster sichtbar zu machen: Entwicklungen über die [[Zeit]], Unterschiede zwischen [[Gruppe|Gruppen]], Anteile an einem Ganzen oder Zusammenhänge zwischen [[Merkmal|Merkmalen]]. Gleichzeitig können Schaubilder täuschen, wenn Achsen unklar beschriftet sind, Werte fehlen, der [[Maßstab]] verzerrt ist oder die Darstellung eine bestimmte Meinung unterstützen soll.

In diesem aiMOOC lernst Du, Schaubilder systematisch zu lesen, zu beschreiben, zu analysieren und zu bewerten. Du übst, welche Fragen Du an ein Schaubild stellen solltest: Wer hat die Daten erhoben? Welche [[Quelle]] wird genannt? Was wird gemessen? Welche [[Einheit]] wird verwendet? Wie groß ist die [[Stichprobe]]? Wird mit [[Absolute Häufigkeit|absoluten]] oder [[Relative Häufigkeit|relativen Häufigkeiten]] gearbeitet? Beginnt die [[Achse]] sinnvoll bei null? Passt die Diagrammart zur Aussage? Und ist die Schlussfolgerung aus den Daten wirklich gerechtfertigt?

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== Lernziele ==

Nach diesem aiMOOC kannst Du:
# [[Diagramm|Diagramme]] und [[Schaubild|Schaubilder]] sachlich beschreiben.
# [[Säulendiagramm]], [[Balkendiagramm]], [[Liniendiagramm]], [[Kreisdiagramm]] und [[Streudiagramm]] unterscheiden.
# [[Achse|Achsen]], [[Skala|Skalen]], [[Legende|Legenden]], [[Titel]], [[Einheit|Einheiten]] und [[Quelle|Quellen]] prüfen.
# [[Mittelwert]], [[Median]], [[Spannweite]] und [[Ausreißer]] bei der Bewertung von Daten berücksichtigen.
# irreführende Darstellungen erkennen, zum Beispiel abgeschnittene Achsen, unpassende Prozentangaben oder fehlende Bezugsgrößen.
# zwischen [[Beschreibung]], [[Deutung]] und [[Bewertung]] unterscheiden.
# eigene begründete Urteile zu statistischen Aussagen formulieren.

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== Was ist ein Schaubild? ==

Ein '''[[Schaubild]]''' ist eine grafische Darstellung von Informationen. In der [[Statistik]] zeigt ein Schaubild meist [[Daten]] in einer vereinfachten und übersichtlichen Form. Dazu gehören [[Diagramm|Diagramme]], Tabellen, Karten, Zeitleisten und Infografiken. Ein gutes Schaubild macht Informationen schneller verständlich, ohne wichtige Zusammenhänge zu verfälschen.

Ein Schaubild besteht häufig aus folgenden Bestandteilen:
# [[Titel]]: Er nennt das Thema der Darstellung.
# [[Achse]]: Sie zeigt, welche Werte oder Kategorien dargestellt werden.
# [[Skala]]: Sie legt fest, in welchen Abständen die Werte angezeigt werden.
# [[Einheit]]: Sie erklärt, ob es zum Beispiel um Personen, Euro, Prozent, Kilometer oder Jahre geht.
# [[Legende]]: Sie erklärt Farben, Linien, Symbole oder Gruppen.
# [[Quelle]]: Sie zeigt, woher die Daten stammen.
# [[Zeitraum]]: Er gibt an, auf welches Jahr, welchen Monat oder welche Entwicklung sich die Daten beziehen.

[[Datei:Charts SVG Example 1 - Simple Bar Chart.svg|500px|rahmenlos|center]]

Ein [[Säulendiagramm]] eignet sich besonders gut, wenn Du verschiedene Kategorien vergleichen möchtest. Wichtig ist, dass Du die Höhe der Säulen nicht nur ungefähr vergleichst, sondern die Werte an der Achse genau prüfst.

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== Statistik: Daten verstehen, bevor Du urteilst ==

In der [[Statistik]] werden Daten nicht zufällig dargestellt. Jede Darstellung folgt Entscheidungen: Welche Daten werden aufgenommen? Welche werden weggelassen? Welche Diagrammart wird gewählt? Welche Werte werden hervorgehoben? Deshalb beginnt eine gute Bewertung nicht mit einer schnellen Meinung, sondern mit einer sorgfältigen Prüfung.

Wichtige Begriffe:
# [[Grundgesamtheit]]: Die Menge aller Personen, Dinge oder Fälle, über die eine Aussage gemacht werden soll.
# [[Stichprobe]]: Ein ausgewählter Teil der Grundgesamtheit, der untersucht wird.
# [[Merkmal]]: Eine Eigenschaft, die erhoben wird, zum Beispiel Alter, Größe, Lieblingsfach oder Einkommen.
# [[Datenwert]]: Ein einzelner gemessener oder gezählter Wert.
# [[Absolute Häufigkeit]]: Die Anzahl, wie oft ein Wert vorkommt.
# [[Relative Häufigkeit]]: Der Anteil eines Werts an der Gesamtmenge, oft in Prozent.
# [[Mittelwert]]: Die Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl der Werte.
# [[Median]]: Der mittlere Wert einer geordneten Datenreihe.
# [[Ausreißer]]: Ein ungewöhnlich hoher oder niedriger Wert, der die Auswertung beeinflussen kann.

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== Diagrammarten und ihre Aussagekraft ==

Nicht jede [[Diagrammart]] passt zu jeder Fragestellung. Ein zentrales Kriterium beim Bewerten von Schaubildern ist deshalb: Passt die gewählte Darstellung zu den Daten?

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=== Säulen- und Balkendiagramm ===

Ein [[Säulendiagramm]] oder [[Balkendiagramm]] zeigt Unterschiede zwischen Kategorien. Es eignet sich zum Beispiel für die Frage, welches Verkehrsmittel Schülerinnen und Schüler für den Schulweg nutzen. Beim Bewerten prüfst Du, ob die Achse bei null beginnt, ob die Abstände gleichmäßig sind und ob die Kategorien sinnvoll geordnet wurden.

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=== Liniendiagramm ===

Ein [[Liniendiagramm]] zeigt Entwicklungen über die Zeit. Es eignet sich für Temperaturverläufe, Bevölkerungsentwicklung, Umsatzentwicklung oder Wahlergebnisse über mehrere Jahre. Beim Bewerten prüfst Du, ob die Zeitabstände gleich groß sind und ob die Linie nicht eine Genauigkeit vorgibt, die die Daten gar nicht haben.

[[Datei:Charts SVG Example 2 - Simple Line Chart.svg|500px|rahmenlos|center]]

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=== Kreisdiagramm ===

Ein [[Kreisdiagramm]] zeigt Anteile an einem Ganzen. Es ist nur sinnvoll, wenn alle Teile zusammen wirklich ein Ganzes ergeben. Beim Bewerten prüfst Du, ob die Prozentwerte zusammen ungefähr 100 Prozent ergeben und ob nicht zu viele kleine Segmente dargestellt werden.

[[Datei:Piechart.svg|500px|rahmenlos|center]]

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=== Streudiagramm ===

Ein [[Streudiagramm]] zeigt den Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen. Jeder Punkt steht für einen Fall. Ein Streudiagramm kann zeigen, ob zwei Größen gemeinsam steigen oder fallen. Wichtig ist aber: Ein sichtbarer Zusammenhang bedeutet nicht automatisch, dass das eine das andere verursacht. Das nennt man den Unterschied zwischen [[Korrelation]] und [[Kausalität]].

[[Datei:Iris dataset scatterplot.svg|500px|rahmenlos|center]]

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== Schaubilder systematisch auswerten ==

Du kannst Schaubilder mit einer klaren Methode bewerten. Eine gute Reihenfolge ist: '''Lesen, Beschreiben, Analysieren, Prüfen, Bewerten'''.

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=== Schritt 1: Lesen ===

Lies zuerst alle sichtbaren Informationen. Achte auf [[Titel]], [[Achse|Achsen]], [[Skala]], [[Einheit]], [[Legende]], [[Quelle]] und [[Zeitraum]]. Ohne diese Informationen kann ein Schaubild leicht falsch verstanden werden. Prüfe besonders, ob klar ist, was genau gemessen wurde und auf welche Gruppe sich die Darstellung bezieht.

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=== Schritt 2: Beschreiben ===

Beschreibe zunächst neutral, was Du siehst. Nenne keine vorschnelle Meinung. Formulierungen können sein: „Das Schaubild zeigt ...“, „Der höchste Wert liegt bei ...“, „Zwischen ... und ... steigt der Wert ...“, „Auffällig ist ...“. Eine Beschreibung bleibt nah an den Daten.

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=== Schritt 3: Analysieren ===

Beim Analysieren suchst Du nach Mustern. Gibt es einen [[Trend]]? Gibt es starke Unterschiede? Gibt es Ausreißer? Gibt es Gruppen, die besonders auffallen? Passen absolute und relative Werte zusammen? Ein Anstieg von 10 auf 20 Personen ist eine Verdopplung, aber in einer großen Grundgesamtheit vielleicht trotzdem klein.

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=== Schritt 4: Prüfen ===

Beim Prüfen fragst Du kritisch nach der Qualität der Darstellung. Ist die Skala gleichmäßig? Beginnt die Wertachse bei null, wenn Säulen verglichen werden? Ist die Quelle glaubwürdig? Fehlen wichtige Informationen? Wird ein kurzer Zeitraum so gezeigt, als sei es ein langfristiger Trend? Werden Prozentwerte ohne Grundmenge genannt?

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=== Schritt 5: Bewerten ===

Beim Bewerten formulierst Du ein begründetes Urteil. Du erklärst, ob die Aussage des Schaubilds durch die Daten gestützt wird, welche Grenzen die Darstellung hat und welche zusätzlichen Informationen hilfreich wären. Eine gute Bewertung nennt Belege aus dem Schaubild und bleibt vorsichtig, wenn Informationen fehlen.

{{#ev:youtube| https://www.youtube.com/watch?v=hY_XiaT-3PI |500|center}}

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== Typische Fehler und Manipulationen ==

Schaubilder können unbeabsichtigt ungenau oder absichtlich irreführend sein. Besonders häufig sind folgende Probleme:

# [[Abgeschnittene Achse]]: Wenn eine Achse nicht bei null beginnt, wirken Unterschiede größer, als sie sind.
# [[Unklare Skala]]: Wenn Abstände auf der Achse nicht gleich groß sind, kann ein Trend verzerrt erscheinen.
# [[Fehlende Quelle]]: Ohne Quelle ist unklar, ob die Daten zuverlässig sind.
# [[Fehlender Zeitraum]]: Ohne Zeitraum weißt Du nicht, wann die Daten erhoben wurden.
# [[Prozentangabe]] ohne Grundwert: 50 Prozent klingt viel, kann aber bei einer kleinen Stichprobe nur wenige Personen bedeuten.
# [[Unpassende Diagrammart]]: Ein Kreisdiagramm ist ungeeignet, wenn die Werte keine Teile eines Ganzen sind.
# [[Auswahl der Daten]]: Wenn nur bestimmte Werte gezeigt werden, kann ein falscher Eindruck entstehen.
# [[Farbwirkung]]: Farben können Aufmerksamkeit lenken und Bewertungen beeinflussen.
# [[Dreidimensionales Diagramm]]: 3D-Effekte können Größen optisch verzerren.
# [[Korrelation]] als [[Kausalität]]: Ein Zusammenhang wird fälschlich als Ursache-Wirkung-Beziehung dargestellt.

[[Datei:Truncated Bar Graph.svg|500px|rahmenlos|center]]

Dieses Beispiel zeigt, warum Du die [[Achse]] und den [[Nullpunkt]] genau prüfen musst. Bei abgeschnittenen Achsen können Unterschiede optisch viel größer erscheinen, als sie im Verhältnis tatsächlich sind.

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== Mittelwert, Median und Ausreißer in Schaubildern ==

Viele Schaubilder enthalten Durchschnittswerte. Der [[Mittelwert]] kann hilfreich sein, aber er kann durch [[Ausreißer]] stark beeinflusst werden. Wenn in einer kleinen Gruppe eine Person ein sehr hohes Einkommen hat, steigt der Mittelwert deutlich, obwohl die meisten Personen vielleicht viel weniger verdienen. In solchen Fällen kann der [[Median]] die typische Lage besser zeigen.

Beim Bewerten solltest Du fragen:
# Wird nur ein Durchschnitt gezeigt oder auch die Verteilung?
# Gibt es Ausreißer, die das Ergebnis beeinflussen?
# Wird die Streuung der Werte sichtbar?
# Würde ein anderer Kennwert zu einer anderen Deutung führen?

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== Warum Visualisierung wichtig ist: Anscombes Quartett ==

Das bekannte [[Anscombe-Quartett]] zeigt, dass verschiedene Datensätze nahezu gleiche statistische Kennwerte haben können, aber völlig unterschiedliche grafische Muster besitzen. Deshalb reicht es nicht aus, nur Zahlen wie Mittelwert oder Korrelation zu betrachten. Ein Schaubild kann Muster sichtbar machen, die in einer reinen Tabelle verborgen bleiben.

[[Datei:Anscombe's quartet.svg|500px|rahmenlos|center]]

Für die Bewertung bedeutet das: Gute Statistik verbindet [[Kennzahl|Kennzahlen]] und [[Visualisierung]]. Du solltest sowohl die Zahlen als auch die grafische Form prüfen.

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== Beschreibung, Deutung und Bewertung unterscheiden ==

Beim Arbeiten mit Schaubildern werden drei Ebenen oft vermischt:

# [[Beschreibung]]: Du sagst, was im Schaubild zu sehen ist. Beispiel: „Der Wert steigt von 20 auf 30 Prozent.“
# [[Deutung]]: Du erklärst, was das bedeuten könnte. Beispiel: „Das Interesse an diesem Angebot hat zugenommen.“
# [[Bewertung]]: Du beurteilst, ob die Darstellung überzeugend ist. Beispiel: „Die Aussage ist nur eingeschränkt belastbar, weil die Stichprobengröße fehlt.“

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil eine Bewertung ohne genaue Beschreibung unsicher ist. Ebenso ist eine Deutung ohne Prüfung der Datenquelle oft zu schnell.

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== Checkliste zur Bewertung von Schaubildern ==

# [[Thema]]: Ist klar, worum es geht?
# [[Quelle]]: Ist angegeben, woher die Daten stammen?
# [[Zeitraum]]: Ist klar, wann die Daten erhoben wurden?
# [[Grundgesamtheit]]: Ist klar, auf wen oder was sich die Daten beziehen?
# [[Stichprobe]]: Ist bekannt, wie viele Fälle untersucht wurden?
# [[Diagrammart]]: Passt die Darstellung zur Fragestellung?
# [[Achse]]: Sind Achsen vollständig und sinnvoll beschriftet?
# [[Skala]]: Sind die Abstände gleichmäßig und nachvollziehbar?
# [[Einheit]]: Sind Zahlenwerte eindeutig verständlich?
# [[Prozentangabe]]: Ist der Grundwert bekannt?
# [[Vergleichbarkeit]]: Werden gleiche Bezugsgrößen verglichen?
# [[Aussage]]: Wird die Schlussfolgerung durch die Daten gestützt?

{{#ev:youtube| https://www.youtube.com/watch?v=mDI2yeh8q14 |500|center}}

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== Beispiel einer begründeten Bewertung ==

Stell Dir ein [[Säulendiagramm]] vor, das die Beliebtheit zweier Schulangebote zeigt. Angebot A hat 52 Prozent Zustimmung, Angebot B hat 48 Prozent Zustimmung. Die Wertachse beginnt aber erst bei 45 Prozent. Dadurch wirkt der Unterschied im Diagramm sehr groß, obwohl er nur 4 Prozentpunkte beträgt. Eine gute Bewertung könnte lauten:

'''Das Schaubild zeigt einen kleinen Unterschied zwischen Angebot A und Angebot B. Die Darstellung wirkt jedoch übertrieben, weil die Wertachse abgeschnitten ist. Ohne den Nullpunkt erscheinen die Säulen sehr unterschiedlich, obwohl die Werte nah beieinander liegen. Die Aussage, Angebot A sei deutlich beliebter, ist deshalb nur eingeschränkt gerechtfertigt. Für eine bessere Bewertung müsste außerdem bekannt sein, wie viele Personen befragt wurden und wie die Stichprobe ausgewählt wurde.'''

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= Interaktive Aufgaben =

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== Quiz: Teste Dein Wissen ==

{{MC}}
'''Was ist beim Bewerten eines Schaubilds besonders wichtig?'''
(Die Aussage des Schaubilds mit Daten, Quelle und Darstellung zu prüfen)
(!Nur die Farben des Schaubilds zu beurteilen)
(!Nur den höchsten Wert zu nennen)
(!Das Schaubild möglichst schnell zu überfliegen)
{{E}}
<br>

{{MC}}
'''Welche Information hilft besonders, die Zuverlässigkeit einer Statistik einzuschätzen?'''
(Die Quelle der Daten)
(!Die Schriftart des Titels)
(!Die Länge der Überschrift)
(!Die Anzahl der Farben)
{{E}}
<br>

{{MC}}
'''Wofür eignet sich ein Liniendiagramm besonders gut?'''
(Für Entwicklungen über die Zeit)
(!Für die Darstellung von Anteilen an einem Ganzen)
(!Für die Beschriftung einer Landkarte)
(!Für eine Liste ohne Zahlenwerte)
{{E}}
<br>

{{MC}}
'''Was zeigt ein Kreisdiagramm am besten?'''
(Anteile an einem Ganzen)
(!Messwerte über viele Zeitpunkte)
(!Zusammenhänge zwischen zwei Merkmalen)
(!Einzelne Ausreißer in einer Datenreihe)
{{E}}
<br>

{{MC}}
'''Warum kann eine abgeschnittene Achse problematisch sein?'''
(Sie kann Unterschiede größer wirken lassen)
(!Sie macht alle Werte automatisch falsch)
(!Sie verhindert jede Prozentrechnung)
(!Sie zeigt immer eine Kausalität)
{{E}}
<br>

{{MC}}
'''Was bedeutet relative Häufigkeit?'''
(Der Anteil eines Werts an der Gesamtmenge)
(!Die größte Zahl in einer Datenreihe)
(!Der mittlere Wert einer geordneten Liste)
(!Die Quelle einer Statistik)
{{E}}
<br>

{{MC}}
'''Welche Aussage zu Korrelation und Kausalität ist richtig?'''
(Ein Zusammenhang beweist nicht automatisch eine Ursache)
(!Jede Korrelation ist eine Ursache)
(!Kausalität bedeutet immer Zufall)
(!Korrelation gibt es nur in Kreisdiagrammen)
{{E}}
<br>

{{MC}}
'''Was ist der Median?'''
(Der mittlere Wert einer geordneten Datenreihe)
(!Die Summe aller Werte)
(!Die häufigste Farbe im Diagramm)
(!Der Abstand zwischen Titel und Legende)
{{E}}
<br>

{{MC}}
'''Welche Frage gehört zur kritischen Bewertung eines Schaubilds?'''
(Passt die Diagrammart zur Aussage?)
(!Ist das Schaubild möglichst bunt?)
(!Sind alle Wörter in Großbuchstaben geschrieben?)
(!Steht die richtige Antwort immer im Titel?)
{{E}}
<br>

{{MC}}
'''Was ist eine sachliche Beschreibung eines Schaubilds?'''
(Der Wert steigt zwischen zwei Zeitpunkten)
(!Das Diagramm ist bestimmt absichtlich falsch)
(!Die Quelle ist mir egal)
(!Die Farben sind schöner als die Daten)
{{E}}
<br>

{{BR}}
== Memory ==

<div class="memo-quiz">
{|
|-
| Diagrammtitel || nennt das Thema
|-
| Achse || zeigt Werte oder Kategorien
|-
| Skala || legt Zahlenabstände fest
|-
| Legende || erklärt Farben und Symbole
|-
| Quelle || nennt die Herkunft der Daten
|-
| Median || beschreibt den mittleren Wert
|-
| Ausreißer || bezeichnet einen ungewöhnlichen Datenwert
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== Drag and Drop ==

<div class="lueckentext-quiz">

{| class="wikitable"
! Ordne die richtigen Begriffe zu.
! Prüfschritt
|-
| '''Thema erkennen'''
| Titel lesen
|-
| '''Daten verstehen'''
| Achsen und Einheiten prüfen
|-
| '''Muster finden'''
| Trends und Unterschiede beschreiben
|-
| '''Darstellung prüfen'''
| Skala und Diagrammart bewerten
|-
| '''Urteil formulieren'''
| Aussage mit Belegen begründen

|}
{{E}}

<br>

{{BR}}
== Kreuzworträtsel ==

<div class="kreuzwort-quiz">
{|
|-
| Quelle || Welche Angabe zeigt, woher die Daten stammen?
|-
| Skala || Was legt die Abstände der Zahlenwerte fest?
|-
| Median || Welcher Kennwert liegt in der Mitte einer geordneten Datenreihe?
|-
| Legende || Was erklärt Farben, Linien oder Symbole im Schaubild?
|-
| Achse || Welcher Teil eines Diagramms zeigt Werte oder Kategorien?
|-
| Ausreisser || Wie nennt man einen ungewöhnlich hohen oder niedrigen Datenwert?
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== LearningApps ==

<iframe> https://learningapps.org/index.php?s=Schaubilder+bewerten+Statistik </iframe>

{{BR}}
== Lückentext ==

<quiz display=simple>
{'''Vervollständige den Text.'''<br>
|type="{}"}
Ein Schaubild sollte immer eine klare { Überschrift } haben. Die { Quelle } zeigt, woher die Daten stammen. Die { Achse } hilft Dir, Werte oder Kategorien richtig zu lesen. Eine gleichmäßige { Skala } ist wichtig, damit Unterschiede nicht verzerrt werden. Bei Prozentangaben brauchst Du den { Grundwert }, um die Aussage einschätzen zu können. Ein { Liniendiagramm } eignet sich besonders für Entwicklungen über die Zeit. Ein { Kreisdiagramm } zeigt Anteile an einem Ganzen. Ein { Streudiagramm } kann Zusammenhänge zwischen zwei Merkmalen sichtbar machen. Eine { Korrelation } beweist aber nicht automatisch eine Ursache. Der { Median } kann bei Ausreißern aussagekräftiger sein als der Mittelwert. Eine gute Bewertung nennt konkrete { Belege } aus dem Schaubild und weist auf mögliche Grenzen der Darstellung hin.
}
</quiz>

<br>

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= Offene Aufgaben =

{{BR}}
=== Leicht ===
# [[Diagramm beschreiben]]: Suche ein einfaches Säulendiagramm aus einem Schulbuch, einer Zeitung oder einer Internetquelle und beschreibe in fünf Sätzen, was Du siehst.
# [[Achsen prüfen]]: Untersuche ein Schaubild und notiere, ob Titel, Achsen, Einheiten, Legende und Quelle vorhanden sind.
# [[Diagrammarten sammeln]]: Erstelle eine Übersicht mit je einem Beispiel für Säulendiagramm, Liniendiagramm, Kreisdiagramm und Streudiagramm.
# [[Prozentwerte verstehen]]: Erkläre an einem eigenen Beispiel, warum eine Prozentangabe ohne Grundwert missverständlich sein kann.

{{BR}}
=== Standard ===
# [[Schaubild bewerten]]: Wähle ein Diagramm aus einer Nachrichtenseite und bewerte, ob die Darstellung zur Aussage passt.
# [[Statistische Aussage prüfen]]: Formuliere zu einem Schaubild drei Aussagen und markiere, welche davon direkt durch die Daten belegt sind.
# [[Manipulation erkennen]]: Gestalte zwei Versionen desselben Balkendiagramms, einmal mit sinnvoller Achse und einmal mit abgeschnittener Achse, und vergleiche die Wirkung.
# [[Datenquelle untersuchen]]: Recherchiere zu einem veröffentlichten Schaubild, wer die Daten erhoben hat, wann sie erhoben wurden und welches Interesse die Quelle haben könnte.

{{BR}}
=== Schwer ===
# [[Eigene Umfrage]]: Plane eine kleine Umfrage in Deiner Klasse, erhebe Daten, stelle sie in zwei verschiedenen Diagrammarten dar und begründe, welche Darstellung besser geeignet ist.
# [[Korrelation und Kausalität]]: Suche ein Beispiel für einen statistischen Zusammenhang und erkläre, warum daraus nicht automatisch eine Ursache folgt.
# [[Infografik kritisieren]]: Analysiere eine komplexe Infografik und schreibe eine begründete Kritik zu Datenbasis, Gestaltung, Aussage und möglicher Wirkung.
# [[Datenjournalismus]]: Erstelle einen kurzen datenjournalistischen Beitrag mit eigenem Schaubild, Quellenangabe, Auswertung und kritischer Reflexion der Grenzen Deiner Daten.

{{:Offene Aufgabe - MOOC erstellen}}

{{BR}}
= Lernkontrolle =

# [[Transferaufgabe Diagrammwahl]]: Du erhältst Daten zu Schulwegen, Lieblingsfächern und täglichen Bildschirmzeiten. Entscheide für jeden Datensatz eine passende Diagrammart und begründe Deine Wahl.
# [[Bewertung einer Aussage]]: Ein Werbeplakat behauptet, ein Produkt sei „doppelt so beliebt wie früher“. Erkläre, welche Informationen Du brauchst, um diese Aussage statistisch zu prüfen.
# [[Achsenanalyse]]: Vergleiche zwei Diagramme mit denselben Daten, aber unterschiedlichen Achsenskalierungen. Erläutere, welches Diagramm fairer wirkt und warum.
# [[Datenquelle und Interesse]]: Beurteile, wie sich die Glaubwürdigkeit eines Schaubilds verändert, wenn die Daten von einer unabhängigen Forschungseinrichtung oder von einem betroffenen Unternehmen stammen.
# [[Prozent und Grundwert]]: Entwickle ein Beispiel, in dem dieselbe Prozentangabe einmal beeindruckend und einmal wenig aussagekräftig wirkt, weil sich der Grundwert unterscheidet.
# [[Korrelation prüfen]]: Erkläre an einem selbst gewählten Beispiel, warum zwei gleichzeitig steigende Werte nicht automatisch eine Ursache-Wirkung-Beziehung beweisen.

<br>
<br>
{{BR}}
= Lernnachweis =

Für einen Lernnachweis zum Thema '''[[Schaubilder bewerten - Statistik]]''' solltest Du zeigen, dass Du ein unbekanntes Schaubild selbstständig untersuchen und beurteilen kannst. Wichtig sind:
# [[Fachbegriffe]]: Du verwendest Begriffe wie Achse, Skala, Einheit, Quelle, Stichprobe, Grundwert, Mittelwert, Median, Trend und Ausreißer korrekt.
# [[Beschreibung]]: Du beschreibst die sichtbaren Daten sachlich und belegst Aussagen mit konkreten Werten.
# [[Analyse]]: Du erkennst Muster, Unterschiede, Entwicklungen und Auffälligkeiten.
# [[Kritische Prüfung]]: Du prüfst Quelle, Zeitraum, Diagrammart, Achsenskalierung und Bezugsgrößen.
# [[Bewertung]]: Du formulierst ein begründetes Urteil über Aussagekraft, Grenzen und mögliche Verzerrungen des Schaubilds.
# [[Transfer]]: Du kannst erklären, wie eine andere Darstellung oder zusätzliche Daten die Aussage verändern könnten.

<br>
<br>
{{BR}}
= OERs zum Thema =

<iframe> https://de.m.wikipedia.org/wiki/Statistik </iframe>

<br>

<iframe> https://de.m.wikipedia.org/wiki/Diagramm </iframe>

<br>

{{BR}}
= Links =

{| align=center
{{:D-Tab}}
'''[[Schaubilder bewerten - Statistik]]'''
# [[Statistik]]
# [[Diagramm]]
# [[Schaubild]]
# [[Daten]]
# [[Datenanalyse]]
# [[Deskriptive Statistik]]
# [[Säulendiagramm]]
# [[Balkendiagramm]]
# [[Liniendiagramm]]
# [[Kreisdiagramm]]
# [[Streudiagramm]]
# [[Achse]]
# [[Skala]]
# [[Quelle]]
# [[Stichprobe]]
# [[Mittelwert]]
# [[Median]]
# [[Ausreißer]]
# [[Korrelation]]
# [[Kausalität]]
|}

[[Kategorie:Mathematik]]
[[Kategorie:Statistik]]
[[Kategorie:Datenkompetenz]]
[[Kategorie:Medienbildung]]
[[Kategorie:Deutsch]]
[[Kategorie:Politische Bildung]]
[[Kategorie:Klasse 7-8]]
[[Kategorie:Klasse 9-10]]
[[Kategorie:Schule]]

{{BR}}
= aiMOOC-Projekte =
[[Kategorie:AI_MOOC]] [[Kategorie:GPT aiMOOC]]
{{MT}}

Schaubilder bewerten - Statistik - Versionsgeschichte

Glanz: aiMOOC über GPT aiMOOC Action erstellt