Statistik

Mermalausprägung die am meisten vorkommt, dichtester Wert. Muss nicht eindeutig sein. 

Datenwert der bei geordneter Reihenfolge in der Mitte steht. Zentralwert. Unterschiedlich berechnet je nach dem ob n gerade oder ungerade. 

Ungerade: an (n + 1) / 2 Stelle

Gerade: an n / 2  Stelle

• Quantitativ (Merkmalsausprägungen sind Zahlen)
• Qualitativ (Merkmalsausprägungen sind keine Zahlen)
• Diskret (abzählbar viele Merkmalsausprägungen; keine Zwischenwert möglich)
• Stetig (jeder Wert zwischen zwei Merkmalsausprägungen ist möglich; überabzählbar viele Merkmalsausprägungen)

• Datenbeschaffung/statistische Erhebung (Beobachtung, Experiment, Befragung)
• Informationsverdichtung (statistische Kennzahlen, speziell Lage- und Streuungsparameter)
• Grafische und tabellarische Aufbereitung (Scatter plot, Box-plot, Häufigkeits- und Verteilungsdiagramme)
• Zusammenhangs- und Abhängigkeitsanalyse (Korrelation und Regression)

...sachlich, räumlich und zeitlich abgegrenzt werden.

• Skalierung (Sachlogik hinter den Merkmalsausprägungen)
• Nominalskala (Zahlen sind Substitute, meist qualitative Merkmale)
• Ordinalskala (natürliche Rangordnung im Sinne grösser/kleiner; besser/schlechter)
• Intervallskala (Merkmalsausprägungen mit willkürlichem Nullpunkt) (Bsp: Kalender, Temperatur à Keine Verhältnisse bilden!)
• Verhältnisskala (Merkmalsausprägungen mit absolutem Nullpunkt, ohne natürliche Masseinheit)
• Absolutskala (Verhältnisskala mit natürlicher Masseinheit; reine Anzahlen) (Diskret & Verhältnismassig)

Anmerkung:
Intervall-, verhältnis- und absolut skalierte Merkmalen werden in der Literatur oft auch zusammenfassend als metrische oder kardinal skalierte Merkmale bezeichnet.

absolute Häufigkeit von a_j; Anzahl der a_j; j=1,...,k

relative Häufigkeit von a_j; mit