Violin-Plot aus CSV- oder Excel-Daten erstellen

• Breite als Stichprobengröße interpretieren: Die Breite repräsentiert in der Regel die geschätzte Wahrscheinlichkeitsdichte (Kernel Density Estimation, KDE), nicht die Anzahl der Beobachtungen.
• Einsatz bei winzigen Stichproben: Zeigen Sie bei wenigen Beobachtungen die Rohdatenpunkte und weichen Sie gegebenenfalls auf ein Dot-Plot oder Box-Plot aus.
• Verschweigen der Bandbreite: Die Glättung (Bandbreite) steuert maßgeblich, wie viele Peaks sichtbar sind und wo diese liegen.
• Vergleich unterschiedlicher Skalen: Alle Gruppen sollten dieselbe Messskala und dieselbe Transformation teilen.
• Reine Darstellung der Dichte: Ein Median, Quartile, ein integriertes Box-Plot oder die Rohdatenpunkte helfen dem Leser, die Form korrekt zu interpretieren.

Welche Datenstruktur wird benötigt?

Verwenden Sie genau eine Zeile pro Beobachtung (Long-Format). Eine einfache Tabelle im Langformat enthält:

Laden Sie die CSV-Beispieldatei für eine einzelne Violine oder die CSV-Beispieldatei für gruppierte Violinen herunter, um die exakte Struktur zu sehen. Einheiten gehören in die Achsenbeschriftung oder den Spaltenkopf, nicht in die numerischen Datenzellen.

Schritt 1: Vergleichstyp wählen

Öffnen Sie den Violin-Plot-Maker. Beginnen Sie mit einer einzelnen Verteilung, wenn Sie eine einzelne Messung überprüfen möchten. Nutzen Sie gruppierte Violinen für Behandlungsarme, Kohorten, Gewebe, Zeitpunkte oder experimentelle Bedingungen. Ein Split-Violin-Plot (geteilte Violine) ist nur dann sinnvoll, wenn sich zwei Untergruppen eine logische Kategorie teilen und ein direkter Hälften-Vergleich biologisch oder physikalisch aussagekräftig ist.

Schritt 2: CSV- oder Excel-Daten hochladen

Laden Sie eine CSV-, TSV-, TXT-, XLSX- oder XLS-Datei hoch. Bei Excel-Dateien wird das erste Arbeitsblatt importiert. Entfernen Sie vor dem Upload verbundene Zellen, Summenzeilen, Notizen und dekorative Kopfzeilen. Fehlende Messwerte sollten als Leerzellen verbleiben und nicht in Nullen umgewandelt werden.

Schritt 3: Abbildung generieren und prüfen

Überprüfen Sie, ob alle Kategorien korrekt erfasst wurden und ob der dargestellte Wertebereich mit Ihren Rohdaten übereinstimmt. Die breiteste Stelle einer Violine zeigt an, wo die geschätzte Dichte am höchsten ist. Ein schmaler Ausläufer (Tail) deutet auf relativ wenige Beobachtungen in diesem Bereich hin – er beweist nicht automatisch die Existenz einer seltenen biologischen Subpopulation.

Hängt Ihre wissenschaftliche Schlussfolgerung von einer Schulter, einem sekundären Peak oder einem langen Ausläufer ab, sollten Sie die Violine unbedingt mit den Rohwerten abgleichen. Geringfügige Änderungen der Bandbreite können diese Merkmale stark verändern.

Schritt 4: Rohdatenpunkte und Zusammenfassungen hinzufügen

Fügen Sie in SciVis gestreute Rohdatenpunkte (Jitter), ein internes Box-Plot, eine Median-Markierung oder dezente Annotationen hinzu. Rohdatenpunkte sind bei kleinen oder ungleich großen Gruppen besonders wertvoll, da sie die Stichprobengröße und Clusterbildung direkt offenlegen.

Nutzen Sie Farben zur Kennzeichnung biologischer oder experimenteller Gruppen, nicht als reine Dekoration. Wählen Sie die Deckkraft (Opacity) so, dass die Kontur der Violine klar erkennbar bleibt, sich überlagernde Punkte aber dennoch sichtbar sind. Handelt es sich um gepaarte Daten, nutzen Sie den Paired-Dot-Plot-Maker, um keine Unabhängigkeit der Daten vorzutäuschen.

Interpretation eines Violin-Plots

Analysieren Sie die Abbildung in Schichten:

1. Vergleichen Sie die Lage des Medians oder des Zentrums der Verteilung.
2. Vergleichen Sie die Streuung und das Verhalten der Ausläufer auf einer gemeinsamen Skala.
3. Achten Sie auf Schiefe (Skewness) oder mehrere dichte Regionen (Multimodalität).
4. Prüfen Sie die Anzahl und Verteilung der Rohdatenpunkte.
5. Untermauern Sie statistische Aussagen stets durch die mathematische Analyse, nicht allein durch die visuelle Form.

Ein Violin-Plot ist rein deskriptiv. Er beweist weder signifikante Gruppenunterschiede noch das Vorliegen einer Normalverteilung.

Violin-Plot, Box-Plot oder Dichtediagramm?

• Nutzen Sie einen Violin-Plot für den direkten Vergleich von Verteilungsformen bei gleichzeitiger kompakter Zusammenfassung der Gruppen.
• Nutzen Sie ein Box-Plot, wenn Quartile und Ausreißer wichtiger sind als der exakte Verlauf der Dichtekurve.
• Nutzen Sie ein Dichtediagramm (Density Plot), wenn sich überlagernde, geglättete Kurven den Vergleich verschiedener Gruppen übersichtlicher machen.
• Nutzen Sie ein Beeswarm-Plot, wenn jede einzelne Beobachtung ohne Dichteschätzung voll sichtbar bleiben soll.

FAQ

Kann ich einen Violin-Plot ohne Python oder R erstellen?

Ja. Laden Sie Ihre Datendatei einfach im Violin-Plot-Maker hoch, generieren Sie das Diagramm und bearbeiten Sie das Ergebnis direkt in SciVis – ganz ohne Programmieraufwand.

Wie viele Beobachtungen sollte eine Violine mindestens enthalten?

Es gibt keinen universellen Schwellenwert. Da die Dichteschätzung bei kleinen Fallzahlen instabil wird, sollten Sie bei dünner Datenlage stets die Rohdatenpunkte einblenden und vorsichtig mit der Interpretation feiner Formunterschiede sein.

Kann ich ungleiche Gruppengrößen vergleichen?

Ja, aber Sie sollten die jeweilige Stichprobengröße (n) angeben. Standardmäßige Violin-Plots passen ihre Breite meist normiert an und vermitteln die absolute Anzahl der Beobachtungen pro Gruppe nicht automatisch.

Beweist ein Violin-Plot, dass eine Verteilung bimodal ist?

Nein. Ein zweiter Peak kann ein Artefakt der gewählten Bandbreite oder der Stichprobengröße sein. Prüfen Sie die Rohdatenpunkte und nutzen Sie geeignete statistische Testverfahren, bevor Sie eine Multimodalität postulieren.

Abbildung erstellen

Starten Sie mit dem Violin-Plot-Maker, gleichen Sie die Dichtekurve mit den Rohwerten ab und nutzen Sie unseren Leitfaden zur wissenschaftlichen Datenvisualisierung, wenn Sie alternative Diagrammtypen vergleichen möchten.