Grundlagen der Statistik Teil I
Forderungen an empirische Daten
Forderungen an empirische Daten
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Forderung an empirische Daten.
Statistik benötigt quantifizierbare Daten, sie müssen in Zahlen (numerisch) vorliegen.
Drei Forderungen an Messverfahren
Objektivität
Das Kriterium der Objektivität
Das Messverfahren muss unabhängig vom Anwender sein, Stichwort "Versuchsleiterfehler"
Drei Forderungen an Messverfahren
Reliabilität
Reliabilität (Zuverlässigkeit)
Das Messverfahren muss reproduzierbar sein
Drei Forderungen an Messverfahren
Validität
Validität (Gültigkeit)
Das Messverfahren muss das messen, was es messen soll und vorgibt zu messen
Vorteile der Statistik
Präzision
Deskriptive Statistik beschreibt genau Beobachtungen und deren Zusammenfassung. Unüberschaubare Mengen an Daten werden anschaulich dargestellt und weiterverarbeitet.
Vorteile der Statistik
Verallgemeinerung
Durch schließende Statistik können Aussagen aus Stichproben auf die Grundgesamtheit verallgemeinert werden.
Vorteile der Statistik
Genauigkeit und Sicherheit
Mathematische Modelle geben uns die Möglichkeit selbst Aussagen über die Genauigkeit und Sicherheit der Feststellungen zu treffen.
Vorteile der Statistik
Überprüfbarkeit
Aussagen können sowohl theoretisch als auch empirisch überprüft werden.
Vorteile der Statistik
Exemplarische Modellrechnungen
Ohne weitere Konsequenzen können weitere Fallbeispiele exemplarisch durchgespielt werden
Kritische Betrachtung der Statistik
Inhaltliche Bedeutsamkeit
Die Statistik kann keine Aussage zur inhaltlichen Bedeutung einer Untersuchung geben.
Kritische Betrachtung der Statistik
Untersuchungsansatz
Die Statistik liefert keine Kriterien für den Untersuchungsansatz oder die Durchführung, auch nicht welche Beobachtungsgrößen verwendet wurden.
Kritische Betrachtung der Statistik
Einschätzung und Interpretation
Die Statisitk bietet keine Interpretation oder zeigt die Bedeutungauf, das obliegt dem Benutzer
Kritische Betrachtung der Statistik
Wahl der statistichen Verfahren
Der Anwender muss entscheiden welchen Test, welches Verfahren, welches Datenmaterial er wählt.
Datenarten
Was ist Messen
Messen ist die Zuordnung von Zahlen zu Beobachtungen durch den Vergleich mit einer Maßeinheit
Datenarten
Was ist eine physikalische Messung
Definierte Messvorschrift
objektives Messgerät
Festgelegte Maßeinheit
Es gibt einen absoluten Nullpunkt
Datenarten
Was ist klassifizieren
Beim Klassifizieren werden Beobachtungen oder Ereignisse einzelnen, genau definierten Klassen zugeordnet. Klassen heißen auch Kategorien.
Datenarten
Was ist eine Nominalskala
Meist werden qualitative Merkmale klassifiziert dargestellt.
Was ist das gemeinsame aller Elemente einer Klasse
Worin unterscheiden sich die Klassen voneinander
Nominalskalen enthalten nur die Information ob zwei Objekte gleich sind oder nicht.
Datenarten
Was ist eine dichotome Klasse
Eine dichotome Klasse kennt zwei Klassen.
Datenarten
Was ist eine Ordinalskala
Ordinalskalen erlauben das Ordnen der Beobachtung, dabei findet eine Klassifikation des Unterschiedes statt. Allerdings ist die Größe des Unterschiedes nicht definiert.
Dem Zahlencharakter der Ordinalskala entsprechen Rangplätze, die Folge ergibt dann eine Rangreihe.
Wir unterscheiden die Verschiedenheit und die Art der Verschiedenheit.
Datenarten
Was ist eine Intervallskala
Die Intervallskala mißt Merkmale, aber nur auf Skalen, die keinen absoluten Nullpunkt haben. Die Differenzen innerhalb der Skala sind immer gleich groß.
Aussage zur
Verschiedenheit
Art der Verschiedenheit und
Größe der Verschiedenheit
Datenarten
Was ist eine Absolut- oder Verhältnisskala
Bei Absoluskalen werden Messungen mit einem absoluten Nullpunkt verwendet. Somit können proportionen und Verhältnisse ausgedrückt werden
Verschiedenheit
Art der Verschiedenheit
Größe der Verschiedenheit
Verhältnis
Datenarten
Informationsgehalt der Daten
Nominalskala. Alternativ (zwei Klassen)
Nominalskala kategorial (mehrere Klassen)
Ordinalskala. Ordinal
Intervallskala. Metrisch
Absoluskala. Metrisch
Genauigkeiten der Datenarten
Singuläre Daten
Alle erfassten Daten unterscheiden sich prinzipiell voneinander. Dabei kann es sich um eine Datenreihe handeln, die jeweils nur einfach besetzT ist.
Genauigkeit der Datenarten
Gruppierte Daten
Es können gleiche Messwerte auftreten, oder durch Zusammenfassen in Klassen erzeugt werden. Es gibt Häufigkeiten in Kategorien (rot, gelb grün), Rangklassen ( leicht, mittel, schwer) und Messwertklassen (120 cm, 130cm, usw)
Arten der Daten
Was ist eine Urliste
Der Ausgangszustand der Daten ist eine Urliste
Arten der Daten
Was sind absolute Häufigkeiten
Treten Meßergebnisse mehrfach auf, so wird die Anzahl der einzelnen Beobachtungsergebnisse ausgezählt, daraus erfährt man die absolute Häufigkeiten.Auf diese Weise erhält man die Häufigkeitsverteilung.
Arten der Daten
Was ist eine Gruppierung
Bei Meßwerten die mehrfach auftreten können diese Gruppen zugeordnet werden.
Arten der Daten
Was sind relative Häufigkeiten
Wenn unterschiedliche Populationen miteinander verglichen werden sollen, die Anzahl der Objekte aber unterschiedlich ist, kann man die Häufigkeiten in Relation zur Population ausdrücken (Prozente) und die Populationen können verglichen werden. Die relative Häufigkeit entsteht wenn man die absolute Häufigkeit durch die Gesamtzahl der Population teilt.
Arten der Daten
Kritik an der relativen Häufigkeit
Die relative Häufigkeit läßt keinen Schluss mehr auf Veränderungen in der absoluten Häufigkeit mehr zu.
Arten der Daten
Was sind diskrete Variablen bei metrischen Daten
Bei diskreten zufälligen Variablen treten einige Meßwerte immer wieder auf. Wie bei nominalen Daten wird dann die Häufigkeit festgestellt.
Arten der Daten
Was sind stetige Variablen bei metrischen Skalen
Stetige Daten entstehen wenn beliebig genau gemessen werden kann.Da die Daten alle unterschiedlich sind, werden Messwertklassen gebildet und erzeugt somit Gruppierungen.So kann man absolute und relative Häufigkeiten der Daten erzeugen.
Kennwerte monovariabler Verteilung
Wann wird der Modalwert D verwendet?
Der Modalwert wird bei kategorialen, alternativen und metrischen Werten betrachtet.
Kennwerte monovariabler Verteilung
Was ist der Modalwert?
Der Modalwert ist der NAme der KAtegorie mit der größten Häufigkeit oder der am häufigsten auftretende Meßwert.
Kennworte monovariabler Verteilung
Wann wird der Median Z berechnet?
Der Median Z wird bei ordinären Daten berechnet.
Kennwerte monovariabler Verteilung
Wie wird der Median Z berechnet?
Bei ungeraden n ist der Median Z gleich dem Beobachtungsrangwert mit dem Rangplatz n+1/2. Bei geraden n ist der Median Z das arithmetische Mittel aus n/2 + n/2+1
Kennwerte monovariabler Verteilung
Vorteile des Median Z?
Der Median ist der angepasst Mitelwert bei qualitativen Merkmalen und wird gerne eingesetzt wenn n sehr gering ist oder Extremale Beobachtungswerte die Gefahr einer Verzerrung bilden. Er ist robust gegen Ausreißer.
Kennwerte monovariabler Verteilung
Was braucht man für das arithmetische Mittel x?
Um das arithmetische Mittel zu Berechnen braucht man metrische Daten.
Kennwerte monovariabler Verteilung
Wie berechnet sich das arithmetische Mittel x?
Das arithmetische Mittel errechnet sich in der Summe aller metrischen Daten durch die Anzahl der Daten.
Kennwerte monovariabler Verteilung
Wann benutzt man das arithmetische Mittel?
Das Arithmetische Mittel wird vor allem dann angewandt, wenn man es mit einer eingipfeligen und in etwa symmetrischen Häufigkeitsverteilung zu tun hat.
Kennwerte monovariabler Verteilung
Welchen Mittelwert nimmt man wann?
Meist verschieben sich die Mittelwerte voneinander, der Median Z liegt zwischen Dem arithmetischen Mittel x und dem Modalwert D. Bei größeren Abweichungen nimmt man in aller Regel den Median Z.