Statistische Datenanalyse

Die deskriptive Datenanalyse beschreibt die Daten einer ausgewählten Stichprobe oder bei Totalerhebung die Daten der Grundgesamtheit durch Kennzahlen oder grafische Darstellung. (z.B.: Durchschnitt, Median, Standardabweichung, Histogramme etc...)

Die mathematische oder inferenzielle Datenanalyse schließt von der erhobenen Stichprobe auf die Eigenschaften der nicht erhobenen Grundgesamtheit. Zusammen mit der Wahrscheinlichkeitstheorie bildet es die Stochastik als Teilgebiet der Mathematik

In der Wahrscheinlichkeitstheorie wird angenommen, dass eine komplette Beschreibung aller Parameter eines Zufallsexperiments vorhanden ist. Es wird dann gefragt, welcher Ausgang und mit welcher Wahrscheinlichkeit es beobachtet werden kann.

Bei einer statistischen Fragestellung ist der Ausgang eines Zufallsexperiments gegeben. Diesen Ausgang nennt man eine Stichprobe. Ausgehend von der Stichprobe versucht man Informationen über die Parameter des Experiments zu gewinnen.

Eine Münze, die mit Wahrscheinlichkeit p = 0,5 Kopf zeigt, wird n = 100 Mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass diese Münze k = 60 Mal Kopf zeigt?

Eine Münze wurde n = 100 Mal geworfen und hat dabei k = 60 Mal Kopf gezeigt. Man bestimme die Wahrscheinlichkeit p, mit der die Münze bei einem Wurf Kopf zeigt.

Die explorative Datenanalyse dient dem Entdecken von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Variablen. Es wird das Ziel verfolgt, in den Daten verborgene Strukturen, Interdependenzen, Muster oder Auffälligkeiten zu identifizieren. Die Datensätze werden auf Besonderheiten untersucht

Die kontextbasierte Datenanalyse dient dem Entdecken von Konstellationen in inhaltlich zusammenhängenden Daten . Daten werden als komplexes Gebilde gesammelt und betrachtet. Die Konstellation der Beziehungen zu einander ist ausschlaggebend für die Analyse