Diagrammtypen bei Umfragen – ein umfassender Überblick

Welche Diagrammtypen gibt es
Inhaltsverzeichnis

In der heutigen datengetriebenen Gesellschaft sind Umfragen ein zentrales Mittel zur Gewinnung von Erkenntnissen – sei es in der Meinungsforschung, Marktforschung oder in wissenschaftlichen Studien.

Doch Zahlen allein erzählen noch keine Geschichte: Erst durch eine gelungene Visualisierung werden Daten verständlich, interpretierbar und überzeugend.

Diagramme spielen dabei eine Schlüsselrolle. Sie machen Zusammenhänge sichtbar, zeigen Trends auf und ermöglichen einen schnellen Überblick über komplexe Sachverhalte.

Doch nicht jedes Diagramm eignet sich gleichermaßen für jede Art von Umfrageergebnis.

Dieser Artikel stellt die wichtigsten Diagrammtypen vor und zeigt, wann welcher Typ besonders sinnvoll ist.

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Kreisdiagramm (Tortendiagramm)

Ein Kreisdiagramm – auch Tortendiagramm genannt – ist eine grafische Darstellung, die Anteile eines Ganzen in einem Kreis zeigt.

Der Kreis steht dabei für 100 %, und jede „Tortenstück“-Fläche stellt einen bestimmten Anteil oder eine Kategorie dar.

Kreisdiagramm
  • Vorteil: Leicht verständlich, anschauliche Verhältnisdarstellung
  • Nachteil: Unübersichtlich bei mehr als 4–5 Kategorien

Balkendiagramm

Ein Balkendiagramm ist eine grafische Darstellungsform, bei der Datenwerte durch horizontale oder vertikale Balken veranschaulicht werden.

Die Länge der Balken steht dabei für den jeweiligen Wert einer Kategorie.

  • Vorteil: Vergleich von Kategorien, auch bei vielen Werten
  • Nachteil: Kleine Unterschiede schwer zu erkennen

Säulendiagramm

Ein Säulendiagramm ist die vertikale Variante des Balkendiagramms: Statt horizontaler Balken werden hier senkrechte Säulen verwendet, um Daten darzustellen.

Die Höhe jeder Säule entspricht dem jeweiligen Wert einer Kategorie.

Säulendiagramm
  • Vorteil: Klarer Aufbau, geeignet für Zeitvergleiche
  • Nachteil: Begrenzte Übersicht bei vielen Gruppen

Liniendiagramm

Ein Liniendiagramm stellt Daten als Punkte dar, die durch Linien miteinander verbunden sind.

So entsteht eine Kurve oder Linie, die Veränderungen oder Entwicklungen über eine bestimmte Zeitachse oder einen kontinuierlichen Verlauf sichtbar macht.

  • Vorteil: Deutliche Visualisierung von Trends
  • Nachteil: Nicht geeignet für einmalige Umfragen

Punktdiagramm (Scatterplot)

Ein Punktdiagramm, auch Streudiagramm genannt, zeigt Daten als einzelne Punkte in einem Koordinatensystem.

Jeder Punkt steht dabei für ein Wertepaar aus zwei Variablen – z. B. Einkommen und Alter oder Größe und Gewicht.

  • Vorteil: Ideal für Korrelationsanalysen
  • Nachteil: Statistikkenntnisse erforderlich

Histogramm

Ein Histogramm ist ein spezielles Säulendiagramm, das verwendet wird, um die Häufigkeitsverteilung von metrischen (numerischen) Daten darzustellen.

Die Werte werden dabei in Intervalle (Klassen) eingeteilt, und für jedes Intervall wird die Häufigkeit (Anzahl der Werte) als Säule dargestellt.

  • Vorteil: Klare Analyse von Verteilungen
  • Nachteil: Nicht für kategorische Daten geeignet

Gestapeltes Balken- oder Säulendiagramm

Ein gestapeltes Balken- oder Säulendiagramm ist eine Erweiterung des klassischen Balken- oder Säulendiagramms.

Dabei werden mehrere Datenreihen übereinander (gestapelt) in einem einzelnen Balken oder einer Säule dargestellt.

Jede „Schicht“ im Stapel steht für einen Teilwert – zusammen ergeben sie den Gesamtwert.

Gestapeltes Balken oder Säulendiagramm
  • Vorteil: Darstellung von Zusammensetzungen
  • Nachteil: Schnell unübersichtlich bei vielen Segmenten

Flächendiagramm

Ein Flächendiagramm ist eine Variante des Liniendiagramms, bei dem die Fläche unter der Linie ausgefüllt wird.

So werden nicht nur die Verläufe der Daten sichtbar, sondern auch die Mengenanteile über die Zeit oder Kategorien hinweg betont.

  • Vorteil: Zeigt Gesamtentwicklung und deren Zusammensetzung
  • Nachteil: Überlagerung kann verwirrend sein

Boxplot (Box-and-Whisker-Plot)

Ein Boxplot (auch Box-and-Whisker-Plot) ist eine statistische Grafik zur Darstellung der Verteilung von metrischen Daten. Es zeigt auf einen Blick:

  • Zentrale Tendenz (Median),
  • Streuung (Quartile),
  • sowie Ausreißer.

Die Darstellung besteht aus einer Box und zwei „Whiskers“ (Linienarme), die die Datenverteilung zusammenfassen.

  • Vorteil: Statistisch aussagekräftig, zeigt Streuung
  • Nachteil: Für Laien erklärungsbedürftig

Radar- oder Netzdiagramm

Ein Radar- oder Netzdiagramm (auch Spinnennetzdiagramm genannt) ist eine grafische Darstellung, bei der mehrere Variablen auf Achsen dargestellt werden, die strahlenförmig von einem gemeinsamen Mittelpunkt ausgehen.

Die Werte werden entlang dieser Achsen aufgetragen und anschließend miteinander verbunden – es entsteht eine mehrseitige Fläche im Netz.

Netzdiagramm
  • Vorteil: Vergleich mehrerer Merkmale auf einen Blick
  • Nachteil: Unübersichtlich bei vielen Achsen

Wortwolke (Word Cloud)

Die Wortwolke ist eine grafische Darstellung von Wörtern, bei der die Häufigkeit eines Begriffs durch seine Schriftgröße visualisiert wird: Je öfter ein Wort genannt wurde, desto größer erscheint es.

  • Vorteile: Erleichtert das Erkennen von Mustern in Freitextantworten
  • Nachteile: Eher qualitativ als quantitativ – keine exakten Werte erkennbar

Likert-Diagramm

Ein Likert-Diagramm stellt die Ergebnisse von Skalenfragen in Umfragen dar, bei denen Teilnehmende ihre Zustimmung oder Ablehnung zu Aussagen angeben – meist auf einer 5- oder 7-stufigen Skala (z. B. von „Stimme gar nicht zu“ bis „Stimme voll zu“).

  • Vorteil: Zeigt auf einen Blick die Verteilung der Meinungen
  • Nachteil: Die Abstände zwischen den Skalenpunkten werden oft als gleich angenommen, obwohl sie das nicht unbedingt sind.

Fazit

Die Auswahl des richtigen Diagrammtyps richtet sich nach der Art der Daten und dem Ziel der Visualisierung. Während Balken-, Säulen- und Kreisdiagramme bei geschlossenen Fragen dominieren, bieten Liniendiagramme Einblicke in Entwicklungen über Zeit. 

Likert-Diagramme sind ideal für Meinungsbilder, und die Wortwolke ergänzt das Bild bei offenen Fragen um eine kreative, visuelle Ebene.

Ein klug gewähltes Diagramm macht komplexe Daten nicht nur verständlich – es erzählt auch eine überzeugende Geschichte.


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