Erstellung und Interpretation von grafischen Daten

Computerunterstütztes
Wissenschaftliches Arbeiten 1
NBI-Track
NBI
NBI-Track
Prof.DI.Dr.
Prof.DI.Dr. Andrea Berghold, IMI,
DI.Dr.
DI.Dr. Josef Haas, Geburtshilfl.gynäkol.Univ.Klinik
Prof.DI.Dr.
Prof.DI.Dr. Ernst Hofer, Med. Physik
DI.Dr.Gernot Plank, Med.Physik
DI.Dr.
DI.Dr. Markus Puchinger, Chir.Univ.Klinik
Mag. Gerold Schwantzer,
Schwantzer, IMI
Zahlen, Daten, Fakten, …
Visualisierung von Daten(mengen):
a) Datenlisten & Tabellen
b) Auswahl spezifischer Daten
c) Aggregieren zu Kennzahlen (syn. Statistik
Mean age = 25)
d) Grafik
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Sex
m
f
f
m
m
f
Age BMI
23 25,5
32 19,7
27 31,3
19 21,4
- 24,0
24 26,3
Hb NSpHa
12,345
18,224
33,217
8,123
21,217
24,887
Josef Haas
2
GrafiksoftwareGrafiksoftware-Kategorien
•
•
•
•
•
•
•
Präsentation Poster, Folien, Dias für Vorträge
Visualisierung Daten Æ Bilder
Diagramme vorgegebene Diagrammtypen
Statistik-Diagramme
CAD Computer Aided Design
Bildbearbeitung Foto, Film, Bildmanipulation
Dienstprogramme Konvertierung, OCR,
Archivierung, …
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Josef Haas
3
1
Präsentationsgrafik
• für Poster, Folien, Dias, Präsentationen
• mit MS Powerpoint bzw. MS Excel, WordPerfect
Presentations, QuattroPro, ConceptDraw
• Office-Pakete: MS-Office, StarOffice, OpenOffice,
WordPerfectSuite
• Typische Merkmale:
Anzahl der Geburten
– (eher) geringe Datenmenge
5000
– einfach zu bedienen
4000
3000
– plakativ
2000
1000
– multipurpose, multimedia
0
1991
1992
weiblich
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1993
1994
männlich
Josef Haas
4
Visualisierung
•
•
Daten werden modelliert und in Bildern dargestellt
Anwendungen: Medical Imaging
– gerätespezifisch (MR, CT, Ultraschall)
– Modellspezifisch (= zweckorientiert, z.B. Mathematik, Animation,
Film,….
– große Datenmengen und/oder komplexe Darstellungen
Software-Beispiele:
• IDL – Interactive Data Presentation Language
• Mathematica, Maple, Matlab
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Josef Haas
5
GrafiksoftwareGrafiksoftware-Diagramme
• Wissenschaftliche Diagramme
– SigmaPlot, DeltaGraph, Origin, Axum
• Statistikprogramme
– SPSS, NCSS, Systat
• Spezifische Diagramme
– MS Visio, Flowcharter,…
• Bildbearbeitung (Fotos, Filme,…)
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Josef Haas
6
2
Beispiele (SigmaPlot
(SigmaPlot))
3D Smoother - Inverse Square
Alterspyramide
1904-1908
0,8
1909-1913
1914-1918
0,7
1919-1923
1924-1928
0,6
1929-1933
1934-1938
1939-1943
Geburtsjahr
Z Data
0,5
0,4
0,3
1944-1948
1949-1953
1954-1958
1959-1963
1964-1968
1969-1973
0,2
1974-1978
1979-1983
0,1
1984-1988
1989-1993
10
1994-1998
5
0
YD
ata
10
5
70
60
50
0
-5
-10
-5
X Dat
-10
40
30
20
10
0
Männlich
10
20
30
40
50
60
70
Weiblich
a
Josef Haas
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7
Beispiele
Violin Plot
Lyceum Layer Distribution of Theropods
200,0
2
Filter Trapping Density (µg/cm )
10
Sun spot
133,3
66,7
1
0,1
0,01
0,0
SPOTS_1995
SPOTS_1999
Lycosia
Year
Mucosia
Johncosia
Josef Haas
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8
Beispiel Visio
QUALITY-OF-LIFE-Erhebung: Zeitplan und Erhebungszeitpunkte
primäre
Therapie
Aufnahme
Entlassung
Neuerkrankung
Station I
Station II
1.-6. Kurs
Chemotherapie
Station III
Nachsorgeuntersuchungen
Nachsorge
Nachsorge
QOL-Erhebung bestehend aus:
Soziodemographische Daten
Medizinische Daten
EORTC-QLQ-30
Spitzer-Test
(Hamilton-Depressions-Score)
Nachsorge
Nachsorge
durchgeführt von:
Patientin
Arzt
Schwester
Angehörigen
(Psychologe)
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9
3
Beispiel Diacos
Kodierhilfe für med.
Diagnosen und
Leistungen Kodierung an einer
Symbolgrafik
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10
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Josef Haas
11
Manipulation
bewusst oder unbewusst ?
Grafiken & Irrtümer
4
Möglichkeiten der Manipulation
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Wahl der Bezugsgröße
Darstellung der Achsen
Inhomogenität – nicht vergleichbare Gruppen
Prozentwerte ……
Hervorhebungen, Farben
Gruppenbildung
Manipulation von objektiven Zahlen
……
?
Was wird unterdrückt, was wird hervorgehoben?
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13
Falsche Bezugsgröße =
unsinnige Schlußfolgerungen
? Die meisten Verkehrsunfälle ereignen sich
unweit von zu Hause
? Die meisten Personen sterben im
Krankenhaus
? Die Mehrheit der Kinder mit ADS liebt
Computerspiele
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14
Falle #1: Bezugsgröße
• Die Wahl der Bezugsgröße kann eine Grafik
drastisch verändern
• Beispiel: Selbstmordstatistik (Daten der
Statistik Austria, 2000)
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15
5
Selbstmord in Raten (I)
30
Traurige Jugend
20
10
0
10-20
20-30
30-40
40-50
50-60
60-70
70-80
80-90
>90
von 100 Todesfällen einer Altersklasse entfielen auf Selbstmord
Josef Haas
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16
Selbstmord in Raten (II)
30
Midlife Crisis
20
10
0
10-20
20-30
30-40
40-50
50-60
60-70
70-80
80-90
>90
von 100 Selbstmördern entfielen auf die betroffene Altersklasse
Josef Haas
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17
Selbstmord in Raten (III)
30
Elendes Alter
20
10
0
10-20
20-30
30-40
40-50
50-60
60-70
70-80
80-90
>90
Selbstmorde pro 100000 Lebende gleicher Altersklasse
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Josef Haas
18
6
Selbstmord in Raten (IV)
30
20
10
0
10-20
20-30
30-40
40-50
50-60
60-70
70-80
80-90
>90
Bezugspopulation: alle Selbstmörder
Bezugspopulation: Todesfälle einer Altersklasse
Bezugspopulation: Gesamtbevölkerung
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Josef Haas
19
Falle #2: Achsen
• Effekte können durch „geeignete“
Darstellung der Achsen verstärkt oder
abgeschwächt werden
• Beispiel: Dieselverbrauch (cave: hier könnten
auch andere Einflüsse z.B. Inhomogenität
versteckt sein)
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Josef Haas
20
Die ganze Wahrheit ???
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Josef Haas
21
7
7,0
6,6
6,5
6,4
6,3
6,2
6,1
6,0
5,9
5,8
5,7
5,6
5,5
Liter/ 100km
Liter/ 100km
Achsen
6,0
5,0
4,0
3,0
2,0
1,0
0,0
83
84
85
86
87
ECE-Durchschnitt
88
89
90
91
83
84
Firma X
85
86
87
88
ECE-Durchschnitt
89
90
91
Firma X
• Achsenskalierung
• Lineare / logarithmische Skalen (lin-log, loglog)
Josef Haas
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22
Falle #3: Inhomogenität
• Der Unterschied im letzten Beispiel könnte auch
durch Inhomogenität entstehen.
Der Hersteller hat als einer der ersten in der Branche
Dieselmotoren für Klein-PKW auf den Markt gebracht
• Sinnvoll wäre ein Vergleich des gewichtsspezifischen
Verbrauchs, allerdings wäre eine derartige Grafik
nicht so plakativ (=kundennahe)
Josef Haas
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23
Falle #4: Prozentwerte
80
5
4
3
2
1
0
60
40
20
0
alt
neu
alt
neu
Vergleich von alter und neuer Therapie:
• Links: die Wirksamkeit steigt von 2% auf 4%
(absolute Steigerung 2%, relative Steigerung 100%)
• Rechts: die Wirksamkeit steigt von 60% auf 70%
(absolute Steigerung 10%, relative Steigerung 16,7%)
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24
8
Falle #5: Manche mögens bunt …
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Josef Haas
25
Falle #6: Gruppenbildung
Harvard Alumni Studie (oder die Mutter
aller Bewegungsstudien):
•
•
•
•
Bewegungsmangel und Mortalität
Befragung von ca. 30.000 Harvard-Alumni
Ca. 20.000 Fragebögen
Körperliche Aktivität wurde durch
Kalorienverbrauch bewertet
• Beachten Sie die Gruppenbildung!
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Josef Haas
26
Bewegung verlängert Leben !
Gesamtsterblichkeit
r elatives Risiko
1
0,8
2 Gruppen
0,6
0,4
0,2
0
unter 2000
über 2000
kcal/Woche
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Josef Haas
27
9
Bewegung verlängert Leben ?
Gesamtsterblichkeit
r elatives Risiko
1
8 Gruppen
0,8
0,6
0,4
0,2
0
-500
500- 1000- 1500- 2000- 2500- 3000- 3500+
1000 1500 2000 2500 3000 3500
kcal/Woche
28
Josef Haas
Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte
????
Gesamtster blichkeit
Gesamtster blichkeit
1
0,8
0,8
relatives Risiko .
r elatives Risiko .
1
0,6
0,4
0,2
0
0,6
0,4
0,2
unter 2000
0
über 2000
kcal/woche
- 5 0 0 5 0 0 - 1 0 0 0 -1 5 0 0 -2 0 0 0 -2 5 0 0 -3 0 0 0 -3 5 0 0 +
1000 1500 2000 2500 3000 3500
kcal/woche
29
Josef Haas
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Lebenserwartung (1)
Die mittlere Lebenserwartung von männlichen Lebendgeburten hat von 44,6 im Jahre 1900 auf 66,2 im Jahre
1970 zugenommen. Das heißt doch, dass die Menschen
im Mittel um 21,6 Jahre älter werden, oder?
Alter
0-1
1-5
5-10
10-30
30-50
50-60
60-70
70-80
1900
200
55
15
60
120
110
170
180
90
1970
35
5
5
25
60
100
230
310
230
Jahr
1900:
1970:
Differenz:
alle
44,6
66,2
21,6
-PNM
55,6
68,6
13,0
Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte
80-90
-(Kinder <5)
59,5
68,9
9,4
Josef Haas
30
10
Lebenserwartung (2)
350
300
250
200
150
100
50
0
0-1 1-5 5-10 1030
3050
1970
5060
1970
6070
7080
8090
1900
31
Josef Haas
Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte
Lebenserwartung (3)
nicht so spektakulär, aber korrekt
50
0
0
10
20
30
40
50
1970
1900
60
70
80
90
-50
-100
-150
-200
Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte
Josef Haas
32
Fliegen ist am sichersten
Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte
Josef Haas
33
11
Tote pro Milliarde PersonenPersonen-km
• PKW
• Bahn
• Flugzeug
19,6
2,35
1,3
Jupiterreise: ca.1260 Mio
km eine Richtung
Annahme: 1 von 3 Reisen
endet fatal
• Jupiter
0,25
9
Verkehrstote
Verkehrstotepro
pro10109Personen-km
Personen-km
Jupiter0,25
Flugzeug 1,3
Flugzeug 1,3
Bahn 2,35
Bahn 2,35
PKW
PKW
19,6
19,6
00
55
1010
1515
2020
AnzahlTote
Tote
Anzahl
Und womit reisen Sie ?
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Josef Haas
34
12