11. klass – 2. tund (Aprill)

Andmete analüüs ja tõlgendamine MS Exceli ja Wordi abil

📍 Sissejuhatus

Tänapäeval, kui info- ja andmerohkus kasvab iga päevaga, muutub järjest olulisemaks oskus andmeid analüüsida, tõlgendada ja esitada arusaadavalt. See oskus on vajalik mitte ainult uurimistöös, vaid ka igapäevaelus ja tulevases karjääris. Hea uurimistöö ei põhine ainult faktide kogumisel, vaid ka nende mõtestamisel ja järelduste tegemisel.

Selles tunnis keskendume sellele, kuidas kasutada Microsoft Excelit andmete analüüsimiseks ja Wordi nende tulemuste esitamiseks. Rõhku pannakse ka korrektsusele – õigesti vormistatud tabelid, sisukord ja viitamised aitavad muuta töö professionaalseks ning arusaadavaks ka teistele lugejatele.

🎯 Tunni eesmärgid

Rakendada eelmisel tunnil õpitud oskusi oma uurimistöös (sisukord, tabelite vormistus, joonised).
Õppida koguma ja korrastama andmeid.
Arvutada sagedusi ja protsente Excelis.
Luua sobivaid graafikuid andmete esitamiseks.
Kirjutada selgeid ja sisukaid tõlgendusi Wordis.
Teha järeldusi ja anda oma tööle kriitiline hinnang.

Test> AVA TEST

📋 Tunni plaan

1. Eelmise tunni teadmiste rakendamine uurimistöös

Ava oma uurimistöö fail.
Lisa automaatne sisukord (kasutades Wordi tiitlitasemeid: Heading 1, Heading 2).
Kontrolli ja paranda kõigi tabelite ja jooniste vormistus:
- Lisa pealkirjad ja allkirjad (nt „Tabel 1. Õpilaste eelistatud spordialad“).
- Lisa viited tekstis: „vt joonis 2“, „vt tabel 3“.
- Selgita iga joonist ja tabelit töö tekstiosas loogiliselt ja lühidalt.

2. Sissejuhatus uude teemasse

Mis on andmete analüüs ja miks see on oluline?
Milline on tulemuste esitamise roll uurimistöös?
Kuidas tõlgendada tulemusi nii, et neist tekiks lugejal selge arusaam?

3. Andmete kogumine ja sisestamine

Vii läbi lihtne küsitlus vähemalt 10 inimesega.
Sisesta andmed Excelisse:
- Küsimus veergu (nt “Mis on sinu lemmik spordiala?”).
- Vastused reahaaval.
Korrasta andmestik – eemalda tühjad või ebaolulised kirjed.

4. Sagedus- ja protsenditabeli koostamine

Loo liigendtabel (Pivot Table), et näha, mitu korda iga vastusevariant esines.
Arvuta käsitsi iga vastuse protsentuaalne osakaal.
Koosta tabel järgmise struktuuriga:

Vastusevariant	Vastajate arv	Protsent (%)
Jalgpall	5	33%
Korvpall	3	20%
Võrkpall	4	27%
Ujumine	3	20%
Kokku	15	100%

5. Graafikute loomine Excelis

Loo tabeli põhjal tulpdiagramm.
Loo sektordiagramm, mis näitab protsentide jaotust.
Iga diagrammi juurde lisa:
- Pealkiri (nt „Õpilaste spordieelistused“)
- Andmesildid (nt protsendid)
- Legend (kui diagrammis on mitu kategooriat)

6. Tulemuste tõlgendamine Wordis

Ava Wordi dokument.
Lisa tabel ja graafikud (kopeeri Excelist või lisa kujutisena).
Kirjuta tulemuste kohta lühike tõlgendus (5–6 lauset):
- Milline valik domineerib?
- Kas tulemused olid ootuspärased?
- Milliseid tendentse võib välja tuua?

7. Seoste analüüs kahe muutuja vahel

Küsi lisaküsimus (nt vanus, klass, sportimise sagedus).
Koosta võrdlev tabel (nt „Kas vanemad õpilased eelistavad teist spordiala?“).
Loo uus graafik, mis näitab tulemusi kahe tunnuse lõikes.
Kirjuta Wordi 4–5 lausega analüüs: kas mingi seos on nähtav?

8. Järelduste ja hinnangu sõnastamine

Kirjuta Wordi lõppu vähemalt 3 sisulist järeldust, mis põhinevad sinu analüüsil.
Lisa hinnang:
- Kas tulemused kinnitasid sinu hüpoteesi?
- Milliseid vigu või piiranguid sa märkasid?
- Kuidas võiks edaspidi andmete kvaliteeti parandada?

📚 Teooria ja videoõpe

Tulemuste osa on soovitatav esitada liigendatuna alapeatükkideks. Paljudes töödes, eriti eksperimentaalsetes uurimustes, on õigustatud omaette peatükina või alapeatükina arutelu (diskussioon). See on töö üks vastutusrikkamaid ja suurimat mõttepinget nõudev osa. Autoril tuleb siin tema poolt uuritavale probleemile kõige lähedasemaid kirjanduse seisukohti võrrelda oma katsetulemustega ja samas kõrvutada teiste uurijate järeldusi enda omadega. Arutelus saab autor esitada ka oma hüpoteetilisi seisukohti ja arvamusi.

Andmete analüüsi saab läbi viia järgmiste etappidena:

uurimistöös kogutud ja töödeldud materjali korrastamine (täiendava materjali kogumise vajadus — täiendavad vaatlused, eksperimendid jne). Seejuures tuleb kogutud materjalidesse suhtuda kriitiliselt ja kõik ebaoluline välja jätta!
andmete statistiline analüüs (leitakse nähtuse esinemissagedus, varieerumine, keskmised, korrelatsioonid, usaldusväärsus jne).
analüüsimise käigus saadud kvantitatiivsed tulemused esitatakse tabelitena, graafikutena, diagrammidena.

NB! Uurimistöö tulemused esitada võimalikult kergesti tajutavalt ja lahtiseletatult!

Andmete tõlgendamiseks ehk interpreteerimiseks kasutatakse näit. klassifitseerimist, reastamist, võrdlemist, loogilist analüüsi, sünteesi, üldistamist

Järelduste formuleerimisel:

selgitatakse, mida saadud tulemused tähendavad uurimisprobleemi seisukohast — kas nad tõestavad algul püstitatud hüpoteesi või ei?
NB! Kui tulemused ei toeta hüpoteesi, ei tohi neid muuta ega nendega manipuleerida! Sel juhul tuleb selgitada, miks ei läinud nii, nagu oodati ja vajadusel sõnastada uus hüpotees.
tuuakse esile järeldused, mis lisavad uut võrreldes varasemate uurimustega (püütakse selgitada, millest vastuolud võivad olla tingitud)

Analüüsi käigus antakse hinnang:

kogu tööle;
valitud meetoditele;
tehtud vigadele (millest tingitud?);
täitmata jäetud ülesannetele (miks?).

NB! Tulemused mõtestatakse töös lahti keeleliselt korrektses ja arusaadavas vormis

Varasemate tööde põhjal tehtud tähelepanekud

Tulemuste tõlgendamisel püstitatud uurimisülesande seisukohalt tuleks osata mainida ka teisi tõlgendusvõimalusi.
Tulemuste interpreteerimise sagedaimaks veaks on olnud kas tulemusi käsitleva osa puudumine või tulemuste väga vähene analüüs.
Olulist informatsiooni on rõhutatud vähe ning seda pole eristatud kõrvalisest teabest.
Sagedasti on esinenud vigu, mis seostusid saadud andmete hulgaga. Uurimistöödes on saadud palju andmeid, kuid neid ei analüüsitud piisavalt, samuti ei tehtud nende põhjal korralike järeldusi.
Mitmetes töödes ei tõstnud tulemused esile töö sisukust ega teaduslikkust.
Paljudes töödes oli tulemuste analüüse tehtud liiga väheste andmete põhjal või selliste andmete põhjal, mis ei olnud usaldusväärsed või mille kohta üldistuste tegemine oli üldse lubamatu. Näiteks ei saa teha üldistust terve Eesti kohta, kui kasutatakse ainult Kuressaare kohta kogutud andmeid.
Uurimistöö peab kajastama õpilase enda uurimistulemusi ja seisukohti ega tohi piirduda vaid refereerimisega. Õpilase tekstiloomet ja arutlust on varasemates töödes olnud sageli vähe, kuigi seda peaks olema umbes kaks kolmandikku töö mahust.
Uurimistulemusi tuleb tõlgendada ja lahti seletada, tuleb arutleda tulemuste usaldusväärsuse ja võimalike vigade üle.
Jälgida tuleb, et järeldused põhineksid tulemuste analüüsil ning mõtted oleksid sõnastatud loogiliselt ning täpselt ilma uurija emotsioonideta.

Analüüs algab küsimuse sõnastamisest andmete kohta. Näiteks: „Kui suurel osal küsitlusele vastanutest on Facebooki konto?”, „Kuidas jagunevad spordipäeval saadud jooksutulemused?”, „Kas ja kui palju hommikul ja õhtul mõõdetud õhutemperatuurid erinevad?”, „Kas käitumise hinne on seotud hindega klassijuhataja õpetatud aines?” jne.

Analüüsi tuleks alustada lihtsamate ühte tunnust korraga puudutavate küsimustega, mis annavad andmetest esialgse üldise ülevaate. Pärast andmetest esialgsete kokkuvõtete ja ülevaadete tegemist on võimalik asuda uurima ka erinevusi ja seoseid.

Sammud andmete analüüsi läbiviimisel:
• Sõnastan konkreetsetest andmetest lähtuva küsimuse, millele tahan vastust saada.
• Valin püstitatud küsimusest lähtudes kasutada olevate andmete jaoks sobiva analüüsimeetodi.
• Tulemuste esitlemiseks valin andmete olemust ja tulemuste sisu parimal viisil välja toova ning sihtrühmale arusaadava ja esitluse kohale sobiva esitlusviisi ning kujunduse.

Statistilisi andmeid ja statistilise andmeanalüüsi arvulisi tulemusi saab esitada:

teksti sees toodud arvudena
tabelina
arvjoonise e diagrammina

Tulemuste esitlusviisi valik sõltub mitmest tegurist: nt, kas tulemusi esitatakse paberil või suulises ettekandes, kes on sihtrühm ja mis on nende eeldatavad teadmised uurimuse teemavaldkonnas ning statistiliste meetodite alal jms, kuid esmatähtis on, et esitlusviis toetaks parimal viisil tulemuste sisust kiiret ja õiget arusaamist ning oleks kompaktne.

Üldjuhul vali esitluseks:

diagramm, kui soovid eelkõige anda kiiret ülevaadet üldtendentsi(de)st ja suundumus(t)est
tabel, kui on vajalik anda edasi täpset arvulist infot või kui võrreldavate arvnäitajate suurusjärgud on väga erinevad
tekst, kui korraga on vaja esitada vaid üks-kaks arvulist näitajat

Jäta meelde:

Ühe või kahe arvulise näitaja esitamiseks kasuta teksti, mitte tabelit ega diagrammi.

Näide

sektordiagramm

Kui vastajaid on alla saja, kasuta tulemuste esitamisel sagedusi. Kui vastajaid on üle saja, kasuta protsente.

Näide

Uuringus osales 17 inimest, kellest 4 olid eelmise aasta jooksul teinud rahalisi annetusi. Soovi korral võib ülevaatlikkuse tõstmiseks sagedusele sulgudes lisada osakaalu: uuringus osales 17 inimest, kellest 4 (23%) olid eelmise aasta jooksul teinud rahalisi annetusi.

Suurte valimite korral (kui vastajaid on rohkem kui 100), võib tulemuste esitamisel kasutada ka ainult protsente. Näiteks: “Uuringus osales 350 õpilast, kellest 12% olid annetanud oma mänguasjad heategevuslikuks otstarbeks”.

Ühe tunnuse analüüs

“Kui palju?”

Sagedustabel

Isegi kui esmane küsimus eeldab ainult ühe vastusevariandi e väärtuse esinemissageduse leidmist, koostatakse arvuti abil analüüsi läbi viies mugavuse ja analüüsi kompaktsuse tõttu üldjuhul vastava tunnuse kõiki väärtusi kokkuvõttev sagedustabel (vt Tabel 1).

Jäta meelde:

Sagedustabel loendab tunnuse väärtuste esinemissagedused. Tunnuse väärtuste jaotumisest ülevaatlikuma pildi saamiseks lisatakse tabelisse ka protsendid.
Kui tunnuse väärtustel on sisuline järjestus, siis tabeli ridu sageduste järgi ei järjestata.
Excelis kasutatakse sagedustabeli loomiseks vahendit Pivot Table (liigendtabel).

Tabel 1. Facebooki külastuste sagedus.

	Vastajate arv	Osakaal
Mitu korda päevas	347	54,2%
Tavaliselt kord päevas	209	32,7%
Küllalt regulaarselt, aga mitte iga päev	24	3,7%
Üsna harva, ebaregulaarselt	25	3,9%
Ei kasuta üldse	35	5,5%
KOKKU	640	100%

Tabelis 1 on lisaks sagedustele (vastajate arv) välja toodud ka iga väärtuse esinemise osakaal protsentides, mis lihtsustab andmetest ülevaate saamist.

Tabeli loomisel ja vormistamisel tuleks meeles pidada järgmisi põhimõtteid:

Veerus esitatud arvud peavad loetavuse ja võrreldavuse huvides olema kohakuti — paremjoondus, mitte vasak- või keskjoondus.
Arvud peavad olema vajaliku täpsusega, mitte liiga täpsed. Lugejat ei ole vaja numbritesse uputada, kui ta vajab informatsiooni vaid nähtuse mastaabi ja mõõtmete kohta. Arvud, mis on suuremad kui 3-kohalised, tuleks kolmekaupa grupeerida, kasutades nn tuhande-eraldajat.
Õigem on tabeliandmeid esitada mingi järjestuspõhimõtte alusel, nt tähestikulises, arvude kasvavas või kahanevas järjestuses.
Tabelit on hea lugeda, kui võrreldavad andmed asuvad üksteise all (veerus).
Tabeleid koostades tuleb hoolikalt mõelda, millele tahetakse tähelepanu juhtida. Sellest lähtuvalt valitakse, kas esitada absoluutarvud või absoluutarvude põhjal arvutatud suhtarvud — osatähtsused, muutused, indeksid jmt, mis tihtipeale loovad olukorrast parema pildi.
On oluline teha vahet teksti illustreerival tabelil ja lisas esitatud tabelil. Teksti illustreerivas tabelis tuleb esitada andmeid nii palju kui vajalik ja nii vähe kui võimalik, ehk teisiti öeldes, teha tabel võimalikult lihtsaks. Lisas esitatud tabel võib olla suurem ja üksikasjalikum. Selle eesmärk on pakkuda asjasthuvitatuile rohkem infomatsiooni.

Tulemusi uurimistöö raportis kirjalikult esitledes tuleb arvestada, et igale lisatud tabelile, diagrammile ja joonisele tuleb tekstiosas viidata ning tabelis või diagrammil olev sisu seletatakse tekstiosas lahti. Lahtiseletuseks ei sobi tabelis või diagrammil oleva arvulise info üksühene tekstina üleskirjutamine. Nii ei sobi tabelis 4 toodud tulemuste lahtiseletamiseks näiteks järgmine tekst: “47 õpilast ei kasuta Facebooki portaali üldse, 184 õpilast kasutab küllaltki regulaarselt, kuid mitte iga päev. 84 õpilast kasutab portaali mitu korda päevas, 101 kasutab tavaliselt kord päevas ja 224 õpilast kasutab Facebooki üsna harva”. Tabelis või diagrammil olevate arvuliste tulemuste lahtiseletamisel uurimistöö tekstis tuleks välja tuua üldised tendentsid (nt üle poolte vastanutest kasutavad portaali mitu korda päevas või ligikaudu 85% vastanutest kasutab portaali vähemalt üks kord päevas) ning see, mis on töö sisulises kontekstis selle tulemi korral oluline ja mida tahetakse esile tõsta.

Sagedustabeli loomine (Lisa > PivotTable) Excel’is

Google vormi küsimustiku vastused: kuidas teada saada, kui palju vastajaid mingi vastusevariandi valis?

Võrdleva sagedustabeli loomine (Lisa > PivotTable)

Google vormi küsimustiku vastused: kuidas teada saada, kui suur osa vastajatest mingi vastusevariandi valis ja kuidas võrrelda gruppe omavahel?

Tulpdiagramm

Tulpdiagrammil väljendavad arvväärtusi erineva kõrgusega tulbad. Seda tüüpi diagramm sobib objektide omavaheliseks võrdlemiseks. Väärtused võib esitada absoluutarvudes või protsentidena. Kui terviku 100% jagunemist osadeks on ülevaatlikum väljendada sektordiagrammi abil, siis mitme valikuga vastuste esitamiseks sobib just tulpdiagramm.

Objektid järjestatakse kas ajaliselt või siis suuruse kasvamise/kahanemise järjekorras. Juhuslikku järjestust tuleks vältida, kuna see vähendab ülevaatlikkust. Mitme sarnase diagrammi esitamisel kasutatakse kõigil ühesugust järjestust.

Tabel 2. Sagedustabel tunnuse “Teleri vaatamise aeg päevas” kohta

sagedustbel

Joonisel 1 on tulpdiagramm, mis on koostatud tabeli 2 tulemuste visualiseerimiseks ja milles iga tulba kõrgus on proportsionaalne vastavasse kategooriasse kuuluvate õpilaste arvuga.

tulpdiagramm

Joonis 1. Tulpdiagramm

Joonis 2. Peamised diagrammidega seotud terminid. https://www.stat.ee/files/koolinurk/abiks/graafiline/komponendid.php

Kui tulpasid kirjedavad tekstid on pikad, siis paigutub tekst tavaliselt automaatselt nii, et seda on ebamugav lugeda, nt kaldu, üksteise alla (vt joonis 3). Et parem lugeda oleks, tuleks tulpdiagrammi teljed ära vahetada.

ebakorrektne tulpdiagramm.png

Joonis 3. Vaikimisi kujundusega, raskesti loetav tulpdiagramm

Lintdiagramm ehk ribadiagramm on sarnane tulpdiagrammiga, kus vertikaalsete tulpade asemel kirjeldavad suurusi horisontaalsed ribad (vt Joonis 4). Lintdiagrammi tuleb eelistada siis, kui objekte on palju ja/või objektide nimetused on pikad. Pikemat teksti on horisontaalsihis mugavam lugeda.

Lintdiagrammi objektid järjestatakse suuruse kahanemise või kasvamise järjekorras. Ajaliste suuruste järjestamisel tuleks eelistada siiski tulpdiagrammi.

Joonis 4. Korrektselt vormindatud tulpdiagramm

Üldisi nõuandeid tulpdiagrammide vormistamiseks

tulbad peaksid olema laiemad kui tulbavahed (MS Excel’is Format Data Series — Options — Gap Width = 50–70);
arvude esitamisse tulpade sees või kohal tuleks suhtuda ettevaatlikult — arve võiks äärmisel juhul ja vajaduse korral lisada vaid siis, kui arvud ei ole suured (kuni 3-kohalised) ja tulpasid ei ole väga palju. Ülejäänud juhtudel võiks arvude lisamist vältida, diagramm ei pea asendama tabelit;
abijooned ei tohi joosta tulpade pealt;
fontide valikul tuleks säilitada ühtsust;
värvide valikul tuleks eelistada ühe värvi erinevaid toone.

Histogramm

Histogramm on tulpdiagrammi spetsiifiline alamliik, ta annab ülevaate andmete jaotumisest sageduse järgi. Histogrammi saab koostada arvuliste väärtustega tunnuste korral, millel on palju erinevaid vastusevariante (vanused, pikkused, kehakaalud jne).

X-teljel on arvulistest väärtustest moodustatud vahemikud.
Y-telg (tulba kõrgus) näitab, mitu tulemust antud vahemikku jäi.

Histogramm kehamassiindeksite jagunemisest vahemikesse

Vahemikud on sellised:

kuni 19
19,1-22
22,1-25
25,1-28
üle 28

Histogrammi loomine Google vormi küsimustiku vastuste põhjal

“Kui suur osa?”

Sektordiagramm

Terviku jaotumist osadeks kirjeldatakse tihti sektordiagrammi abil, milles kõik kategooriad kokku moodustavad 100% ning mis toob selgelt välja iga kategooria osa tervikust. Ring jaotatakse sektoriteks, infot vahendab sektori pindala. (vt joonis 5).

sektordiagrammi_naide

Joonis 5. Sektordiagramm

Sektordiagrammi koostamisel tasub meelde jätta järgmised nõuanded:

Ära kasuta kujundusviisi, kus kõik sektorid on üksteisest “lahti lõigatud”, sest see vähendab diagrammi ülevaatlikkust! Sektori väljatõstmist kasutatakse siis, kui üks sektoritest on tulemuste kontekstis teistest olulisem või kesksem ning seda soovitakse seepärast rõhutada ning esile tõsta. Üldjuhul ei tõsteta siis välja kõige suuremat sektorit.
Soovituslikult võiks ühel sektordiagrammil olla 3–9 sektorit. Liiga paljude sektorite esitamine ühel diagrammil vähendab ülevaatlikkust. Vajadusel ühenda väiksemad sektorid ühiseks sektoriks „Muu”, mis paigutatakse diagrammil viimaseks.
Kolmemõõtmelisus loob olukorra, kus eespool asetsevad sektorid tunduvad visuaalselt suuremad kui tagumised, mistõttu on mõistlik seda kujundusviisi vältida.
Üldjuhul ei esitata ühel graafikul korraga sagedusi ja protsente, sest liigne numbrite rohkus võib segada andmetest kiire ja ülevaatliku ettekujutuse saamist.
Sektorite värvi muutmiseks vali sektorid ühe kaupa (vali sektorid ning seejärel klõpsa konkreetse sektori peal) ja muuda nende värvi.
Diagramm on arusaadav, kui seal on kuni kuus sektorit, liiga palju sektoreid muudab pildi kirjuks.
Sektordiagramm ei ole sobiv lahendus, kui sektorid on väga sarnase suurusega, inimsilm ei erista sektorite puhul väikseid erinevusi.

Sektorite arv

Sektoreid ei tohi olla liiga palju, nii on neid raske omavahel võrrelda. Suurim sektorite arv võiks olla kuus.

Sektorite paigutus

Sektorid paigutatakse kindla korra järgi. Tavaliselt tehakse seda suuruse järgi, alustades kella 12-st ja liikudes päripäeva. Olulisele sektorile võib tähelepanu juhtida nii, et see tõstetakse ringist välja. Väljatõstetud sektorit ei suurendata. Üle kahe sektori ei ole soovitatav ringist välja tõsta.

Sektori nimetus ja väärtus

Sektori nimetus tuleb paigutada sektori lähedale. Sektori nimetuse juurde pannakse tavaliselt ka arv (protsent). Sektorite nimetus ja arvud peavad olema paigutatud nii, et oleks arusaadav, milliste sektorite juurde nad kuuluvad. Võib kasutada ka suunavaid jooni. Nimetuste esitamine sektori kõrval lihtsustab ka värvide valikut — kõikidele sektoritele pole vaja erinevaid värvitoone leida. Piisab, kui kasutada kaht tooni vaheldumisi. Protsentide lisamine on ringdiagrammi puhul soovitatav — et ringdiagrammil abistavat skaalat pole ega saagi olla, on raske protsendilist väärtust hinnata. Legendi kasutamine ei ole hea lahendus, sest väheneb ülevaatlikkus.

Ebaõnnestunud kujundusega diagrammid: liiga vähe või palju kategooriaid, põhjendamatu ruumilisus, loetamatu värvikood, raskestiloetavad arvväärtuste sildid.

Summapüsttulpdiagramm

Püsttulpdiagrammis saab infot esitada ka terviku osade kohta. Sellist diagrammiliiki nimetatakse summatulpdiagrammiks. Summatulpdiagramm esitab osade ja koguhulga muutust. Koguhulgad on sellise diagrammitüübi puhul kergesti võrreldavad. Tähelepanu tuleb siinjuures aga pöörata osade paigutusele. Siin on võimalusi mitmeid:

paigutada tulbaosad suuruse järjekorras, alustades alt kõige suuremaga ja lõpetades kõige väiksemaga;
paigutada tulbaosad muutumise kiiruse järjekorras, s.t paigutada allapoole tulbaosad, mille muutus ajas pole nii märkimisväärne. Sel juhul on pealmiste tulbaosade muutust lihtsam märgata, sest need algavad enam-vähem samalt kõrguselt.

Et pilt ei muutuks liiga kirjuks, tuleks tulbaosade arvu piirata — optimaalne tulbaosade arv on 2–4.

Joonis 6. Töötud töötuse kestuse järgi, 1995–2002

Kui tahetakse rõhutada muutusi terviku koostises või esitada protsendilist jaotust, võib summapüsttulpdiagrammi tulbad teha ühepikkused. Y-telje skaala on sellisel juhul protsentides 0-st 100-ni. Selline diagramm on hea alternatiiv ringdiagrammile. Selle diagrammitüübi puhul on eriti oluline vältida järgmisi vigasid:

tulbas ei tohi olla liiga palju osasid;
tulba struktuur ei tohi liiga kiiresti muutuda, see muudab pildi hüplikuks.

Joonis 7. Töötud töötuse kestuse järgi, 1995–2002

Joondiagramm

Diagrammi vormistamine

Diagrammil peavad olema järgmised komponendid (vt ka Diagrammi komponendid MS Excel’i näitel):

Pealkiri — vastab küsimusele mis? ja millal? Vajaduse korral vastab ka küsimusele kus? (nt “suuremates linnades”, “maakondades” jms).
Skaala — ühtlaste intervallidega.
Telgede ja tähiste nimetused — tähise nimetus (arv või tekst) peab olema tähisele nii lähedal, et oleks selge, millise tähise juurde nimetus kuulub. Kui tähiste nimetused on piisavalt selged, nt 1997, 1998, 1999,…, pole telje nimetust “Aasta” skaala otsa vaja.
Abijooned ehk koordinaatvõrgustik.
Kui on rohkem kui üks näitaja, siis leppemärkide seletus ehk legend.

Diagrammid tehakse tasapinnalised. Diagrammidel olev tekst ja arvud vormindatakse Times New Roman kirjas suurusega 11 või 12 punkti, aga kõigil diagrammidel ühtemoodi.

Diagrammi alla tehakse joonise allkiri.

Andmete töötlemine

Kvantitatiivsete ehk arvuliste andmete töötlemiseks saab kasutada statistilisi meetodeid. Statistiline andmetöötlus on võimalik siis, kui andmeid on palju: uuritud palju samaväärseid objekte (näiteks küsitletavate arv on suur) või sama objekti uurimisel tehtud kordusmõõtmisi.

Enimkasutatavad lihtsamad statistilised andmetöötlused on