Teil II - Deskriptive Statistik

(beschreibende Statistik)

Ziel: Darstellung und Aufbereitung von Datenmaterial

Einordnung:

Daten-Modell-Schluss.jpg


Zusammenhänge genau erkennen und statistische Schlüsse ziehen!
Beispiel: Kontinent auf dem keiner Schuhe trägt (=Daten)
These 1: Toller Markt für Schuhe; These 2: Schuhe würden nicht gekauft, also schlechter Markt für Schuhe.
(=Modelle)

Daten:

Def.: Daten sind ein "Haufen von Zahlen"

  • Untersuchungseinheiten
    • Patienten --> Personen
    • Unternehmen/Schrauben --> Objekte
  • Merkmale (Variablen)
    • Gewicht, Größe, Alter, Haarfarbe
    • Gewinn
  • Merkmalsausprägung (Daten)
    allgemein: viel/wenig; hell/dunkel; hoch/niedrig
    Bsp.: a) Alter: 20 Jahre/ 75 Jahre
    • b) Familienstand: ledig, verheiratet, geschieden, verwitwet

Klassifikationen:

  • nach Messkalenniveau
    • nominal (keine Rangfolge, ungeordnet; nur eine Beziehung)
      Bsp.: Geschlecht, Beruf
    • ordinal (geordnet)
      Bsp.: 1 bis 6
    • metrisch
      Intervallskala (Temperatur): Intervallskala ohne Nullpunkt - Differenzen sind sinnvoll
      Germany 10°C
      USA: 20°C
      In Amerika ist es doppelt so warm, wie in Deutschland.
      Germany: 50°F
      USA 70°F
      Da eine andere Einteilung gewählt wurde, ist das Verhältnis nicht mehr 2:1

    • Ratioskala (Gewicht): Intervallskala mit Nullpunkt - Differenzen und Verhältnisse sind sinnvoll
  • Art des Merkmals

Art_des_Merkmals.jpg

  • Art der Messung
    • analog (mechanisch)
    • digital (mit Ziffern)

Alle Daten lassen sich numerisch codieren.
Bsp.: männlich = 0
  • weiblich = 1