Statistik 2

Deskriptivstatistik für nominalskalierte Variablen

Deskriptivstatistik für nominalskalierte Variablen


A. S.
Flashcards
17
Students
4
Language
German
Category
Psychology
Level
University
Created / Updated
30.12.2015 / 12.12.2024

Flashcards

Merkmalsausprägungen für nominalskalierte Variablen:

Namen, Kategorien oder Zahlen, die weder eine Ordnung aufweisen, noch eine quantitative Bedeutung haben.

Häufigkeitsverteilung:

nicht jeder Merkmalsträger mit seiner spezifischen Merkmalsausprägung aufgeführt, sondern für jede mögliche Merkmalsausprägung die beobachtete Häufigkeit angegeben.

a = 

Platzhalter für mögliche Merkmalsausprägungen

j =

Index für Merkmalsausprägungen

absolute Häufigkeit:

Anzahl der Untersuchungsobjekte mit Merkmalsausprägung aj

relative Häufigkeit hj:

hj = nj/n

nj: Anzahl der Untersuchungsobjekte mit Merkmalsausprägung aj

n: Gesamtanzahl der Untersuchungsobjekte

Prozentwerte:

%j = hj \(\times 100%\)

hj = Relative Häufigkeit

Kennwert:

Masszahl, Parameter

Kennwerte einer zentralen Tendenz kennzeichnen...

das Zentrum einer Verteilung

bsp. durschnittlicher Messwert, mittlerer Messert oder typischer Messwert

zentrale Tendenz bei Nominalskalen:

Modus

Modus:

Merkmalsausprägung, die am häufigsten vorkommt

Mo, xmod

Kennwerte der Disperion kennzeichnen...

die Streuung einer Verteilung

Dispersion bei Nominalskalen:

Relativer Informationsgehalt H

\(H = {1 \over ln(k)} \times \displaystyle\sum_{j=1}^{k} h_j \times ln (h_j)\)

  • hj : relative Häufigkeit einer Merkmalsausprägung aj

  • ln: logarithmus naturalis (natürlicher Logarithmus)

  • k : Anzahl der Kategorien (Merkmalsausprägungen)

  • Im Falle hj = 0 wird gesetzt: 0·ln0 = 0 (da ln0 nicht definiert ist). 

Eigenschaften von H:

  • Nimmt Werte zwischen 


    0 und 1 an

  • Nimmt den Wert 1 an, wenn maximale Streuung vorliegt,
 d.h. wenn alle Kategorien gleich häufig besetzt sind (Gleichverteilung)

  •   Nimmt den Wert 0 an, wenn 
 minimale Streuung vorliegt, 
 d.h. wenn nur eine Kategorie besetzt ist 

maximale Dispersion:

wenn alle Kategorien gleich häufig besetzt sind

minimale Dispersion:

wenn die Merkmalsträger sich überhaupt nicht unterscheiden, also alle den gleichen Messwert tragen

relativer Informationsgehalt H egnet sich für:

die vielen Zwischenstufen von max und min Dispersion quantitativ ausdrücken

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