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Deskriptive Statistik
- 16. November 2016
- Posted by: Mika
Die beschreibende oder deskriptive Statistik kommt meist als erstes zum Einsatz wenn es um Datenanalyse geht. Sie liefert Dir umfangreiche Werkzeuge, mit denen Du aus oft unübersichtlichen Sätzen empirischer Daten aussagekräftige Informationen ziehen kannst. Du kannst mit deskritpiver Statistik also schon wertvolle Aussagen aus Deinen Daten herausarbeiten.
Gegenstand Deiner Analyse ist immer ein bestimmter Datensatz. Dies könnten zum Beispiel die Antworten einer Mitarbeiterbefragung, Umsatzzahlen eines Unternehmens, Ergebnisse aus medizinischen Laborversuchen und viele mehr sein. Es geht Dir bei der deskriptiven Analyse darum, Aussagen über diesen konkreten Datensatz zu machen. Das Ziel ist mittels einer oder ein paar weniger Zahlen oder einer anschaulichen Grafik sofort Eigenschaften und Trends in den Daten zu erfassen. Auch Fehler in den Daten fallen so natürlich schnell auf und können folglich frühzeitig behoben werden.
Instrumente der deskriptiven Statistik
- Häufigkeitstabellen für absolute, relative und kumulierte Häufigkeiten
- Maßzahlen für die Lage wie Mittelwert, Median und Modus
- Maßzahlen für die Streuung der Daten wie Varianz, Spannweite und Quartilsabstand
- Maße für den Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Merkmalen wie Korrelationskoeffizienten, empirische Kovarianz, etc.
- Grafiken für die visuelle Darstellung eines oder mehrerer Merkmale, die den Betrachter die Aussagen der Datensätze intuitiv erfassen lassen
Mit welchen Instrumenten Du die jeweiligen Daten behandelst, hängt von Deiner Fragestellung und von ihrem Skalenniveau ab.
Statistik – Ratgeber, Wiki, Lexikon
- Induktive Statistik
- Schätzen von Parametern
- Konfidenzintervall für Erwartungswert, Varianz und Median
- Hypothesentests / Signifikanztests
- Testtheorie
- Alphafehler-Kumulierung (Multiple Testing, Bonferroni-Korrektur)
- Nullhypothese, Alternativhypothese (Gegenhypothese), Gerichtete Hypothese, Ungerichtete Hypothese
- Alphafehler (Fehler 1. Art), Signifikanzniveau
- Teststatistik
- p-Wert, kritischer Wert
- Poweranalyse: Betafehler (Fehler 2. Art), Effekt, Teststärke, Optimaler Stichprobenumfang
- Prüfung auf Unabhängigkeit
- Anpassungstests / Prüfung auf Verteilung
- Prüfung auf Mitte
- Prüfung auf Streuung
- Prüfung von Zusammenhängen
- Verteilungsunabhängige Tests / nichtparametrische Tests
- Testtheorie
- Statistische Modelle und Methoden
- Deskriptive Statistik
- Versuchsplanung
- Wahrscheinlichkeitsrechnung / Stochastik
- Mehrdimensionale Zufallsvariablen
- Stochastische Prozesse
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Kombinatorik
- Zufall: Würfelwurf, Münzwurf un Co.
- Wahrscheinlichkeiten
- Konvergenzaussagen in der Wahrscheinlichkeitstheorie
- Stochastische Maßzahlen