Deskriptive Statistik
Unterscheidung von VAR und Skalenniveaus
Unterscheidung von VAR und Skalenniveaus
Fichier Détails
| Cartes-fiches | 10 |
|---|---|
| Langue | Deutsch |
| Catégorie | Mathématiques |
| Niveau | Université |
| Crée / Actualisé | 09.07.2017 / 29.04.2024 |
| Lien de web |
https://card2brain.ch/box/20170709_deskriptive_statistik__0Es
|
| Intégrer |
<iframe src="https://card2brain.ch/box/20170709_deskriptive_statistik__0Es/embed" width="780" height="150" scrolling="no" frameborder="0"></iframe>
|
Kategoriale/ Qualitative vs. Metrische/ Quantitative VAR
Kategoriale/ Qual > inhaltiche Info bezieht sich auf best. EIGENSCHAFT
Metrische/ Quant > inhaltliche Info liegt in Zahlen vor
DICHOTOME vs POLYTOME VAR
Dichotome VAR hat 2 Ausprägungen
Polytome > VAR hat mehr als 2 Ausprägungen
STETIGE vs. DISKRETE VAR
bezieht sich auf Quant. VAR
STETIG > VAR kann jeden Zahlenwert innerhalb eines best. Bereiches annehmen
DISKRETE > VAR kann nur bestimmte Werte annehmen > HH-Mitglieder
ABER: Unterschied für STAT Auswertung kaum relevant > weil auch zB Mittelwerte von DISKRETEN VAR erzeugt werden können
MANIFESTE vs. LATENTE VAR
'Manifeste VAR > VAR kann direkt gemessen/ erhoben werden > Länge
Latente VAR > nicht direkt messbar > sondern über Indizes oder STAT Methoden erhebbar > zB Segmentierungen
ist aber v.a. inhaltliche UNterscheidung, statistisch weniger relevant
Skalenniveaus > Allgem > nach wem?, wozu? 4 Arten
nach STEVENS
Wozu > als Basis für statistische Berechnungen > Möglichkeiten der stat. Auswertung ergeben sich aus Skalenniveaus
Arten: Nominal, Ordinal, Intervall, Ratioskaliert
Nominales Skalenniveau (3)
Nominal
> Numerische Codierung > ist nur Platzhalter für inhaltliche Information
> daher Änderung der Codierung > zulässig
> ABER nur bei folgender REGEL
1gleich1 , 1 ungleich2
zB männlch/ weibl
ORDINAL (3)
ORDINAL > hat betimmte Reihenfolge innerhalb der Ausprägungen der VAR > aber Abstände zwischen den Rängen sind nicht def
> Änderung der Codierng ist zulässig >
NUR
> wenn Reihenfolge erhalten bleibt
> 1gleich1ungleich2, 1<2
> Zb Bildung
> ("Likert-Skala)
INTERVALL SKALIERTE VAR
Intervall > für Quant Daten
hier bestehen gleiche Abstände zwischen den Daten > daher klare Reihen/ Rangfolge
> meist keine Codierung > weil DAten meist ohnehin numerische Informationen sind
>ABER > gibt hier keinen ABSOLUTEN Nullpunkt > daher keine Multiplikation und Division
> zB Temperatur grad Celsius > erlaubt nicht zu sagen ob etw. Doppelt so warm ist > weil Unterschied zwischen Celsius und Fahrenheit
Regeln 1gleich1ungleich2, 1<2, 1+1=2 (gleich Abstände)
RATIOSKALA
RATIO > für Quant Var
> wie Intervall > nur hier gibt es einen absoltuen Nullpunkt > wenn das empirische Merkmal nicht vorhanden ist
>> daher können hier VERHÄLTNISSE hergestellt werden (Multipl/ Division)
zB Alter, Einkommen
>REgeln; 1=1ungleich2, 1+1=2, 2*2=4
Zusammenfassender ÜBERBLICK zu Skalenniveaus
> jedes höhere Skalenniveau enthält die Eigenschaften der unteren
> d.h. kann stat- Auswertungen der unteren auch machen > verliert dabei aber Information
Überblick Skalenniveaus:
Latent - Manifest
Qual/ Kategorial - Quant/ Metrisch
Qual: Nominal + Ordinal
Quant: Intervall + Ratioskala und Diskret - Stetig
