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Now, that was a waste of money. Don’t get me wrong. Dona Wong’s Guide to Information Graphics is a nicely designed little book with some valuable advice on how to present quantitative date. Why is it a waste of money? It does not go beyond very small data sets and few closely related time series. The data we talk about is so sparse that even the dreaded pie chart cannot distort the perception of the depicted quantities by much and consequently is discussed in this little book.

Though, book may be an overstatement; booklet seems more appropriate. And despite only being about 150 pages ‘thick’ there are some repetitions in its content. This is often a good didactic move. For a reference book not so much.

Since Dona Wong is a student of Edward Tufte it makes sense to rather refer to his work. So instead of looking into Guide to Information Graphics have a look at:

• Envisioning Information
• Visual Explanations
• The Visual Display of Quantitative Information
• Beautiful Evidence

all by Edward Tufte, and all are on effective and indeed beautiful ways to graphically present data.

Another “Old Master” is William S. Cleveland and his

• Visualizing Data
• The Elements of Graphing Data

come also highly recommended.

If you rather need an overview of different types of plots and ways to present data Information Graphics - A Comprehensive Illustrated Reference by Robert L. Harris is the reference you look for.

Not as nicely designed as Dona Wong’s Guide, yet with considerable more content is Naomi Robbins’ Creating More Effective Graphs.

And finally, I rather enjoyed reading Howard Wainer’s Picturing the Uncertain World. Though it is more a historic account of the development of good and effective graphical displays.

Reading statistics or econometrics textbooks cover to cover is certainly not something any “normal” person would do. So, I am not normal. And so ain’t Mostly Harmless Econometrics by Angrist and Pischke.

You cannot learn econometrics just by reading this book, you would need another textbook for the basic econometric theory. Yet, MHE offers something often not found in your standard textbook: an applied perspective. It addresses issues that may arise from empirical work in labor and micro-economics focusing on identification of causal effects, illustrating the methods and pitfalls using empirical field studies that either rely on natural experiments (happenstance data) or field experiments.

Their brief chapter on nonstandard (i.e. nonstandard according to the theoretical ideal, the real world looks different) standard errors is, for instance, astonishingly accessible and almost makes me revise my standpoint on modelling the error structure (using multilevel designs) vs adjusting standard errors.

I do not know whether science geeks are still attracted by Adams’ Hitchhiker’s Guide to the Galaxy. Angrist and Pischke, sure, are. Not only is the title of their textbook an obvious reference to Adams’ work, they start every chapter with a little Adams quote. Something I did, too, when I was still in graduate school. This gives their book a slightly brighter, less earnest tone. All in all, it is certainly not as dry as many other econometrics textbooks.

As an additional added value, Angrist and Pischke set up a companion website to their companion where they post corrections (there are already quite a number of erratas) and comments to MHE.

Rhetoric is a craft that seems to be the natural talent of some, most (including myself) have to train to achieve any level of proficiency. Williams and Colomb’s textbook The Craft of Argument is a wonderful complement to Williams’ Style – Lessons in Clarity and Grace and Booth, Colomb and Williams’ The Craft of Research.

While the Craft of Research shows how to structure, plan, and execute the more general task of pursuing one’s research, The Craft of Argument advises on how to structure, plan, and write one’s articles (or report, or books …), and Style, finally, advises on how structure, plan, and write single paragraphs and sentences.

Good, persuasive and ethical writing is a hard task. This task is somewhat alleviated by Williams and Friends. Their textbooks are always a pleasure to read adducing evidence that they master[ed] their craft.

Gerald van Belle, Prof. für Biostatistik, legt mit Statistical Rules of Thumb einen praktischen Ratgeber für die statistische Praxis in bereits der zweiten Auflage vor. Das Buch ist thematisch gegliedert und jede Regel wird nicht nur motiviert sondern auch theoretisch hergeleitet. Van Belle hat einen sehr angenehmen Stil und trotz der eher trockenen Natur des Stoffes ist man verleitet, das kleine Büchlein von Anfang bis Ende zu lesen.

Das Buch ist nicht für den Anfänger, sondern wirklich für den Praktiker gedacht, dessen Handwerk sich hauptsächlich um die Anwendung der statistischen Methoden dreht. Rules of Thumb ist kein Lehrbuch und definitiv nicht die letzte Instanz zu theoretischen Fragen. Es bietet jedoch einen interessanten Überblick über die typischen Fragen, die sich bei der täglichen Anwendung von statistischen Methoden ergibt.

Leider hat das Lektorat an einigen Stellen versagt. Bedauerlich, wenn man bedenkt, dass dies bereits die zweite Auflage ist. Nicht selten sind Sätze unvollständig (Worte fehlen) oder übervollständig (Worte sind zuviel/doppelt). Das Formelwerk ist jedoch korrekt.

Für mich war bezeichnet, dass ich es hier schon wieder mit einem Biostatistiker zu tun habe. Ich als Ökonom mit einem (Ausbildungs-)Schwerpunkt in der Ökonometrie wende mich in meiner Arbeit immer häufiger den Methoden der Biostatistik zu. Nun gut, als Verhaltensökonom sind die sonst typischen Zeitreihenmodelle der Ökonometrie eher unbrauchbar, aber auch die Mikroökonometrie hinkt ein wenige der Biostatistik hinterher.

Naomi Robbins liefert mit ihrem Buch Creating More Effective Graphs eine gelungene Übersicht über gute graphische Darstellungen von Zahlenmaterial. Hierbei bespricht sie jeweils auch kurz die üblichen Kardinalfehler und erläutert warum eine andere Darstellung besser ist. Didaktisch sinnvoll steigt der Komplexitätsgrad der Darstellungen nur langsam an.

Die Nähe zu Cleveland und Tufte ist deutlich und wird auch nicht verschwiegen. Bereits im Vorwort wird auf die beiden Größen der visuellen Datenaufbereitung verwiesen. Creating More Effective Graphs ist damit auch nicht als Ersatz, sondern als einführende Ergänzung zu den Standardwerken von Cleveland und Tufte zu verstehen.