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Deskriptive Statistik und Explorative Datenanalyse TU-Dresden Institut fur Soziologie Lehrstuhl fur Methoden der empirischen Sozialforschung Forschungsseminar.
Deskriptive Statistik Die beschreibende (descriptive) Statistik versucht, gro?e und unubersichtliche, experimentell sowie durch Beobachtung oder Befragung gewonnene Datenmengen durch graphische Darstellung auf einen Blick verstandlich zu machen. Stacked-Dot-Plots Stacked-Dot-Plots Plotsymbole fur Beobachtungen mit identischen Auspragungen werden nebeneinander dargestellt Plotsymbole fur Beobachtungen mit identischen Auspragungen werden nebeneinander dargestellt dies verhindert Uberdrucken, schrankt aber die Anwendung fur den Bereich der Fallzahlen (ca. Im Tortendiagramm und Balkendiagramm wird das "Vertrauen in aus dem Fernsehen gewonnenen Informationen" gezeigt - getrennt nach dem Geschlecht. SPSS fur Windows Lehrveranstaltung SPSS nunterstutzende Medien: uAngewandte Statistik mit SPSS (Hatzinger 2004) uSkriptum (Otter 2001 bzw. SPSS fur Windows Lehrveranstaltung SPSS nweiterfuhrende Literatur: uLehrbuch der Statistik (Bortz 1977, S. SPSS fur Windows Erstellen eines Codeplanes noffene Fragen (numerisch) uje nach Anzahl der erwarteten Antworten (in der Regel sind zwei oder max.
Deskriptive Statistik ist ein Weg, gro?e Datens?tze quantitativer (numerischer) Informationen zusammen zu fassen.
In unserem Beispiel betr?gt die Spannweite 2,2 ? die Entfernung zwischen dem niedrigsten Wert (1,8) zum h?chsten (4,0). In unseren Beispiel betr?gt der Interperzentilbereich 0,9, weil die Quartile ungef?hr bei 2,45 und 3,35 geteilt sind. Im einfachsten Falle beschreiben zentrale Tendenz und Dispersionsma?e ein Rechteck, welches die Zusammenfassung des Datensatzes darstellt. Diese Kurve, die auch Glockenkurve genannt wird, repr?sentiert eine Verteilung, die bestimmte wahrscheinlichkeitsbezogene Ereignisse reflektiert, wenn sie auf eine unendliche Zahl an Messungen ausgedehnt ist. Wegen ihrer mathematischen Eigenschaften, insbesondere der engen Verbindungen zur Wahrscheinlichkeitstheorie, wird die Normalverteilung h?ufig unter der Annahme in der Statistik verwendet, dass Mittel und Standardabweichung eines Datensatzes die Verteilung definieren.
Um die Prasentation herunterzuladen, empfehlen Sie diese Ihren Freunden uber beliebiges soziales Netzwerk. Im Vordergrund stehen dabei Informationen uber die Im Vordergrund stehen dabei Informationen uber die Verteilung der Merkmalsauspragungen einzelner Merkmale – univariate Statistik – und der Kombinationen von Merkmalsauspragungen mehrerer Merkmale – bi- oder multivariate Statistik (Zusammenhange, Abhangigkeiten).
Schlie?ende Statistik (Induktive Statistik) Methoden, deren Anwendung Schlusse von Stichproben auf ubergeordnete Gesamtheiten erlauben.
6) Merkmal kann nur endlich viele Auspragungen annehmen Auspragungen sind exakt bestimmbar Abgrenzungsschwierigkeiten treten nicht auf Stetige Merkmale: (Beispiel Nr.


Oft wird fur diskrete Variablen in journalistischen Veroffentlichungen auch das Tortendiagramm verwendet. Dabei wurde das Vertrauen auf einer Skala von 1 bis 7 abgefragt, wobei 1 "kein Vertrauen" und 7 "gro?es Vertrauen" bedeutet. 139 – 154) ­Formulierung und Uberprufung von Hypothesen uStatistik fur Wirtschaftswissenschafter (Bleymuller et al. Wenn Sie eine gro?e Anzahl an Messergebnissen haben, ist es das Beste, eine Graphik mit all den m?glichen Messergebnissen auf der unteren Achse (x-Achse) und der H?ufigkeit jedes Ergebnisses auf der vertikalen Achse (y-Achse) in Form eines Balkens zu erstellen. F?r unsere Zwecke reichen sie von 0 (durchgefallen) bis 4 (eine Eins) und gehen aufw?rts in Schritten von 0,2.
Der Mittelwert ist das Messergebnis mit gr??ter H?ufigkeit, jenes, das Sie am h?ufigsten angetroffen haben. Die H?lfte der Leute erhielt schlechtere Noten und die andere H?lfte bessere (und eine Person exakt 3,0). Der Grund f?r die merkw?rdigen Trennlinien besteht darin, dass es 15 Datens?tze sind, die nat?rlich nicht sauber in Quartile aufzuteilen sind!
Auf anspruchsvollerer Ebene beschreiben diese Ma?e eine Kurve wie etwa die Normalverteilung, welche die Daten am effizientesten wider gibt. Es ist eine idealisierte Version dessen, was im Falle zahlreicher gro?er Datens?tze geschieht: Die meisten Messergebnisse fallen in den Mittelbereich, wenige entfallen auf weiter von der Mitte entfernte Punkte.
Die verwendeten Techniken hangen wesentlich vom Die verwendeten Techniken hangen wesentlich vom Skalenniveau der einbezogenen Merkmale (Variablen) ab.
Statistik ist das methodische Vorgehen bei der Beschaffung von Informationen, die man braucht, um vernunftige Entscheidungen treffen zu konnen. Fortschreibung: Bestandsmassen werden durch Bewegungsmassen fortgeschrieben (Zugangsmassen und Abgangs- massen). Merkmalstrager: Trager der Merkmale sind die statistische Einheiten, die gezahlt oder gemessen werden. Im Balkendiagramm wird der Unterschied zwischen den Geschlechtern deutlich sichtbar (Frauen vertrauen Informationen aus dem Fernsehen etwas mehr als Manner); im Tortendiagramm jedoch nicht. Bitte sag mir anhand der 5-stufigen Skala von 1="hat mir sehr gut gefallen" bis 5="hat mir uberhaupt nicht gefallen", wie gut Dir der Werbespot insgesamt gefallen hat. Doch ein solcher Graph ist einfach schwierig statistisch zu analysieren, also haben wir noch weitere numerische Wege, die Daten zusammen zu fassen.


Obwohl er nicht so oft verwendet wird, ist er n?tzlich, wenn Differenzen selten sind oder nicht numerisch ausfallen. Wenn Sie die Daten in Interquartilbereiche einteilen, was bedeutet, dass ein Viertel der Messungen in Quartil 1 liegen, ein Viertel in 2, ein Viertel in 3 und ein Viertel in 4, erhalten Sie eine Zahl, die 1 und 2 teilt und eine Zahl, die 3 und 4 teilt.
Pr?ziser formuliert berechnen Sie, wie weit all Ihre Messungen vom Mittel entfernt sind, quadrieren jeden Wert und addieren anschlie?end alle.
Die beste Darstellung Ihrer Messungen ist ein Diagramm, welches alle Messergebnisse beinhaltet, nicht nur ihr Mittel und ihre Standardabweichung! Merkmalsauspragungen: Es sind die verschiedenen Ergebnisse, die bei der Beobachtung oder Messung auftreten konnen. Neben der Rangordnung werden auch die Abstande zwischen den Merkmalsauspragungen verglichen. Dies ist wegen der mathematischen Qualit?t die am h?ufigsten verwendete Messung der zentralen Tendenz.
Dann messen Sie die Entfernung zwischen diesen beiden Zahlen, welche folglich die H?lfte der Daten betrifft. Unser obiges Beispiel ist ein deutliches Beispiel ? eine Normalverteilung mit einem Mittel von 2,92 und einer Standardabweichung von 0,58 unterschiedet sich betr?chtlich vom Muster der urspr?nglichen Daten.
Es funktioniert am besten, wenn die Daten sehr gleichm??ig ?ber die gesamte Bandbreite oder in Form einer Normal- oder Glockenkurve verteilt sind (vgl. In der Normalverteilung sind arithmetisches Mittel, Median und statistischer Mittelwert alle identisch.
Ein gutes lebensnahes Beispiel sind IQ und Intelligenz: IQ-Tests sind absichtlich so berechnet, dass sie eine Normalverteilung generieren, und weil wir eben mit IQ-Tests Intelligenz messen, gehen wir oft davon aus, dass Intelligenz normal verteilt ist, was ?berhaupt nicht notwendiger Weise zutreffen muss! Ein interessanter Punkt zum arithmetischen Mittel ist, dass es den erwarteten Wert repr?sentiert, wenn die Verteilung der Messungen zuf?llig gewesen w?re!



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