Autor:
Roger Morrison
Erstelldatum:
4 September 2021
Aktualisierungsdatum:
1 Juli 2024
Inhalt
Die meisten Menschen sind mit dem Lesen von Zahlen in einer Zahlenreihe oder dem Lesen von Daten aus einem Diagramm vertraut. Eine Standardskala ist jedoch unter bestimmten Umständen nicht sinnvoll. Wenn die Daten exponentiell wachsen oder abnehmen, müssen Sie eine sogenannte logarithmische Skala verwenden. Ein Diagramm zum Beispiel der Anzahl der im Laufe der Zeit verkauften McDonald's-Burger würde 1955 bei 1 Million beginnen. nur ein Jahr später als 5 Millionen, dann 400 Millionen, 1 Milliarde (in weniger als 10 Jahren) und bis zu 80 Milliarden im Jahr 1990. Diese Daten wären zu viel für ein Standarddiagramm, können aber leicht auf einer logarithmischen Skala dargestellt werden. Beachten Sie, dass eine logarithmische Skala ein anderes System zur Darstellung von Zahlen hat, die nicht wie bei einer Standardskala gleichmäßig verteilt sind. Wenn Sie wissen, wie eine logarithmische Skala gelesen wird, können Sie die Daten effektiver lesen und grafisch anzeigen.
Schreiten
Methode 1 von 2: Lesen Sie die Achsen des Diagramms
Bestimmen Sie, ob eine oder beide Achsen eine Protokollskala verwenden. Diagramme mit schnell wachsenden Daten können Achsen mit einer oder zwei Protokollskalen verwenden. Der Unterschied besteht darin, ob sowohl die x- als auch die y-Achse logarithmische Skalen verwenden oder nur eine. Die Auswahl hängt davon ab, wie viele Details Sie mit dem Diagramm anzeigen möchten. Wenn die Zahlen auf der einen oder anderen Achse exponentiell zunehmen oder abnehmen, möchten Sie möglicherweise eine logarithmische Skala für diese Achse verwenden. - Eine logarithmische (oder nur "logarithmische") Skala weist unregelmäßige Gitterlinien auf. Eine Standardskala hat gleichmäßig verteilte Gitterlinien. Einige Daten sollten nur auf Standardpapier, andere auf Semi-Log-Diagrammen und andere auf Log-Log-Diagrammen gezeichnet werden.
- Zum Beispiel: Der Graph von
Lesen Sie die Skala der Hauptklassifikation. In einem logarithmischen Skalendiagramm repräsentieren die gleichmäßig verteilten Markierungen die Potenzen der Basis, mit der Sie arbeiten. Die Standardprotokolle verwenden entweder die Basis 10 oder das natürliche Protokoll mit 
Beachten Sie, dass kleine Intervalle nicht gleichmäßig verteilt sind. Wenn Sie logarithmisches Millimeterpapier verwenden, werden Sie feststellen, dass die Intervalle zwischen den Hauptgeräten nicht gleichmäßig verteilt sind. Das heißt, zum Beispiel würde die Markierung für 20 tatsächlich ungefähr 1/3 des Abstands zwischen 10 und 100 platziert. - Die Nebenintervalle basieren auf dem Logarithmus jeder Zahl. Wenn also 10 als erste Hauptmarke auf der Skala und 100 als zweite dargestellt wird, liegen die anderen Zahlen wie folgt dazwischen:
Bestimmen Sie den Skalentyp, den Sie verwenden möchten. Für die folgende Erklärung liegt der Fokus auf einem Semi-Log-Diagramm, das eine Standardskala für die x-Achse und eine Log-Skala für die y-Achse verwendet. Sie können diese jedoch umkehren, je nachdem, wie Sie die Daten anzeigen möchten. Durch Umkehren der Achsen verschiebt sich der Graph um neunzig Grad und die Daten können leichter in die eine oder andere Richtung interpretiert werden. Darüber hinaus können Sie möglicherweise eine Protokollskala verwenden, um bestimmte Datenwerte zu verteilen und deren Details besser sichtbar zu machen. 
Markieren Sie den Maßstab der x-Achse. Die x-Achse ist die unabhängige Variable. Die unabhängige Variable ist die Variable, die Sie im Allgemeinen in einer Messung oder einem Experiment steuern. Die unabhängige Variable wird von der anderen Variablen in der Studie nicht beeinflusst. Einige Beispiele für unabhängige Variablen sind: - Datum
- Zeit
- Alter
- Medikamente gegeben
Stellen Sie fest, dass Sie eine logarithmische Skala für die y-Achse benötigen. Sie verwenden einen logarithmischen Maßstab, um Daten abzubilden, die sich extrem schnell ändern. Ein Standarddiagramm ist nützlich für Daten, die linear wachsen oder fallen. Ein logarithmischer Graph ist für Daten, die sich exponentiell ändern. Beispiele für solche Daten sind: - Bevölkerungswachstum
- Verbrauch
- Zinseszins
Beschriften Sie die logarithmische Skala. Überprüfen Sie Ihre Daten und entscheiden Sie, wie die y-Achse markiert werden soll. Wenn Ihre Daten beispielsweise nur Zahlen innerhalb von Millionen und Milliarden messen, müssen Sie das Diagramm wahrscheinlich nicht bei Null beginnen. Sie können den niedrigsten Zyklus im Diagramm als kennzeichnen 
Suchen Sie die Position auf der x-Achse für einen Datenpunkt. Um den ersten (oder einen beliebigen) Datenpunkt grafisch darzustellen, positionieren Sie zunächst seine Position entlang der x-Achse. Dies kann eine aufsteigende Skala sein, z. B. eine reguläre Zahlenreihe 1, 2, 3 usw. Es kann sich um eine Skala von Beschriftungen handeln, die Sie zuweisen, z. B. Datumsangaben oder Monate des Jahres, in denen Sie bestimmte Messungen durchführen. 
Finden Sie die Position entlang der logarithmischen y-Achse. Sie müssen die entsprechende Position entlang der y-Achse für die Daten finden, die Sie zeichnen möchten. Denken Sie daran, da Sie mit einer logarithmischen Skala arbeiten, sind die Hauptmarkierungen Zehnerpotenzen und die Nebenskalenmarkierungen zwischen ihnen die Unterteilungen. Zum Beispiel: zwischen 
Fahren Sie mit allen Daten fort. Wiederholen Sie die vorherigen Schritte für alle Daten, die Sie zum Erstellen eines Diagramms benötigen. Suchen Sie für jeden Datenpunkt zuerst seine Position entlang der x-Achse und dann seine entsprechende Position entlang der logarithmischen Skala der y-Achse.
- Die Nebenintervalle basieren auf dem Logarithmus jeder Zahl. Wenn also 10 als erste Hauptmarke auf der Skala und 100 als zweite dargestellt wird, liegen die anderen Zahlen wie folgt dazwischen:
Warnungen
- Wenn Sie Daten von einer logarithmischen Skala lesen, stellen Sie sicher, dass Sie wissen, welche Basis für den Logarithmus verwendet wird. Die in der Basis 10 gemessenen Daten unterscheiden sich stark von den Daten, die auf einer natürlichen logarithmischen Skala mit der Basis e gemessen wurden.
