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Bisherige Forschung zum Nutzen von Diagrammen bei der Lösung stochastischer Aufgaben mit zwei dichotomen Merkmalen konzentrierte sich hauptsächlich auf das Ablesen bereits vollständig ausgefüllter Visualisierungen im Spezialfall Bayesianischer Aufgaben. Diese Studie fokussiert hingegen das Eintragen vorgegebener Schnitt- und bedingter Wahrscheinlichkeiten in leere Diagrammstrukturen. Wie dabei die Performanz sowie typische Fehler der Versuchspersonen vom Informationsformat und der Art der gezeigten leeren Diagrammstruktur abhängen, wird im Vortrag vorgestellt.