Einführung in die Statistik

Genau umschreibbarer Tatbestand, der zählbar ist. Für den Begriff  " statistische Einheit" verwendet man auch die Begriffe Elemente, Beobachtung und Daten.

Beispiele für statistische Einheiten:

• Personen, Beschäftigte, Fahrzeuge
• Ereignisse wie Unfälle, Geburten
• Ergebnisse wie Umsätze, Gewinn, Auslastung

Umschreibt die statistische Einheit eindeutig, damit kann die Masse der statistischen Einheiten von anderen Daten, Beobachtungen bzw. Massen abgegrenzt werden.

Beispiel: Sie erhalten den Auftrag eine Statistik der Vollzeitbeschäftigen für das Jahr 2013 der Feusi Angestellten darzustellen. Gehören die Lehrlinge auch dazu? Es muss abgeklährt werden ob diese auch dazu gehören oder nicht.

Spezifische "Ausprägung" der statistischen Einheit. Das statistische Merkmal wird auch als Variable bezeichnet.

Achtung: statistische Merkmal ist nicht das selbe wie Identifikationsmerkmal

Beispiel: Die statistische Einheit "Feusi Angestellter" kann nach den statistischen Merkmalen: Alter, Eintrittsjahr, Geburt, Geschlecht, Funktion, Lohnklasse gruppiert bzw. sortiert werden.

Statistische Merkmale lassen sich nach verschiedenen statistischen Gesichtspunkten unterteilen.

quantitativ oder qualitativ

• Quantitative (zahlenmässige) statistische Merkmale; z.B.: Umsatz, Absatz, Wohnfläche
• Qualitative (artmässige) statistische Merkmale; z.B.: Warengattung, Branchenzugehörigkeit, Alter zwischen 20-30, Zivilstand

Diskrete Merkmale sind zähl- aber nicht messbar; z.B.: Insassen pro Fahrzeug, Treffer pro Ziehung, Geburten pro Jahr.

(Qualitative  Merkmale sind immer diskrete Merkmale)

Stetige Merkmale sind zähl- und messbar; z.B.: Anzahl gebackene Pfünderli-Brote kann gezählt und auch gemessen bzw. gewogen werden (500g, 520g, 485g.)

Bestandesmasse: Erfolgt die Auswertung auf einen bestimmten Zeitpunkt bzw. Stichtag sprechen wir von Bestandesmasse.

Beispiel: Sämtliche Werte einer Bilanz bilden eine Bestandesmasse. Die Anzahl bzw. Zahl der Bevölkerung per Zähltag.

Bewegungsmasse: Wird die Entwicklung- meist in einer Zeitreihe- von Ergebnissen verglichen, so sprechen wir von Bewegungsmasse.

Beispiel: Die Bilanzen zwei aufeinanderfolgender Jahre werden verglichen. Die Veränderung der tödlichen Verkehrsunfälle in einer Zeitdauer von x Jahren wird erhoben.

Gesamtmasse: Ist die Gesamtheit des statistischen Merkmals einer statistischen Einheit.

Teilmasse: Ist ein Teil des statistischen Merkmals einer statistischen Einheit.

Beispiel: Die Gesammtmase Löhne der Angestellten der Feusi Abteilung Weiterbildung wird in die Teilmassen z.B. nach Altersklassen oder z.B. nach Geschlecht in Zwischntotalen summiert.

Statistische Masse ( Abgegrenzt durch die Identifikationsmerkmale der statistischen Einheit) z.B Angestellte

zerfällt in:

Statistische Einheit (Abgegrenzt durch das Identifikationsmerkmal "Angestellte der Abteilung Weiterbildung") Angestellte A,B,C

werden auf ein statistisches Merkmal untersucht. (auf den Lohn)

Der erste Schritt im Aufbereiten von Datenmassen ist, sie nach Merkmalen zu ordnen. So können Kunden eines Unternehmens nach den Merkmalen Umsatz, Absatzmenge, Branche, Region gegliedert werden.

• quantitative Merkmale
• qualitative Merkmale 

Diese sind zählbar und teilbar/messbar

• Umsatz
• Absatz
• Zeit
• Gewicht

Diese sind nur zählbar.

• Branche
• Zivielstand
• Geschlecht
• Beruf

Unendlich messbar, es gibt kleinere Einheiten.

• Gewicht (kg, g)
• Zeit (Std. Min.)
• Umsatz ( Fr. Rp.)

Endlich messbar, augedrückt in ganzen Einheiten.

• Absatz ( Stück)
• Haushaltsgrösse ( Personen)
•  Anzahl Mitarbeitende

Stammen Ergebnisse direkt aus einer für diesen Zweck angesetzten Ehebung, nennt man dies Primärstatistik.

Es gibt Primärstatistik und Sekundärstatistik.

Sekundärstatistik: Wenn auf Daten zurückgegriffen werden, die für einen anderen Zweck erfasst worden sind.

1. Problemdefinition

• Problem definieren
• Untersuchungsziel definieren
• Zeitliche und örtliche Begrenzung

2. Analyse des vorhandenen Materials

• Vorhandene Daten prüfen
• Quelle der Daten bewerten
• Datenlücken klären

3. Datenerfassung

• Sequndäre Beschaffung
• Primäre Beschaffung

4. Aufbereitung

• Datenverdichtung
• Datenaufbereitung

5. Auswertung

• Einsatz statistischer Methoden
• Analyse der Zusammenhänge

6. Interpretation

• Rückschlüsse für Entscheidungsgrundlage und -vorschlag