Statistik an der Hochschule Fulda

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik an der Hochschule Fulda

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Beispielhafte Karteikarten für Statistik an der Hochschule Fulda auf StudySmarter:

Nominalskala (nominalskalierte Daten)

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Ordinalskala

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Intervallskala

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metrisches Skalenniveau

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Verhältnisskala

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Absolutskala

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unabhängige vs. abhängige Variable 

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qualitative vs. quantitative Variable 

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stetige vs. diskrete Variable

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häufbar vs. nicht häufbar

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manifest vs. latent

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wichtige Entscheidungen bei klassierten (sekundären) Häufigkeitsverteilungen

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Beispielhafte Karteikarten für Statistik an der Hochschule Fulda auf StudySmarter:

Statistik

Nominalskala (nominalskalierte Daten)

- Daten, die in keine logische Reihenfolge gebracht werden können

- lediglich entscheidend, ob Ausprägung gleich oder unterschiedlich ist 

- jede Antwortmöglichkeit muss genau eine Zahl bekommen (Exhaustivität)

- z.B Geschlecht/Haarfarbe/Präferenz für etwas, Angaben des Alters Kinder/Jugendlicher/Erwachsener/Senior

Statistik

Ordinalskala

- Bildung einer Rangfolge möglich --> 1 ist besser als 2, 2 besser als 3, ABER 4 doppelt so schlecht wie 2

- Abstände lassen sich nicht interpretieren und sind nicht quantifizierbar (z.B Restaurant mit Bewertung "sehr lecker" nicht doppelt so gut wie "lecker"

- nur Aussagen über "größer/gleich" oder "kleiner/gleich"

- Bsp.: Rangfolge beim Sport, Fußballtabelle

Statistik

Intervallskala

- Werte besitzen eine Rangfolge ABER der Abstand zwischen den einzelnen Messwerten ist gleich groß

- es gibt keinen echten Startwert in Form des Nullpunktes (Nullpunkt und Einheit willkürlich vom Menschen gewählt) 

- Bsp.: Temperaturmessung in °C, Kalenderdaten, Angabe des Alters (Jahr)

Statistik

metrisches Skalenniveau

zusammenfassender Begriff für Intervall-, Verhältnis-, und Absolutskala 

Statistik

Verhältnisskala

- Rangfolge + gleich große Abstände + DEFINIERTER NULLPUNKT

- Bsp.: Größe (in m), Gewicht (in kg)

Statistik

Absolutskala

- es gelten alle verhältnisskalierten Merkmale ABER:  Merkmale, die NUR ganzzahlig erfasst werden können

- z.B Anzahl Kinobesucher, Anzahl Stühle in einem Raum 

Statistik

unabhängige vs. abhängige Variable 

unabhängige: diejenige Variable, mit deren Werten die Ausprägungen der abhängigen Variable erklärt werden soll 

abhängige: zeigt Reaktion auf Veränderungen der unabhängigen Variable


Bsp.: je größer das Körpergewicht und die Körpergröße, desto höhe ist der BMI

Statistik

qualitative vs. quantitative Variable 

qualitativ: Merkmal wird in Kategorien gemessen und diese lassen sich verbal beschreiben --> z.B Haarfarbe, Geschlecht, Familienstand


quantitativ: Merkmal/Variable kann beliebig genau gemessen oder gezählt werden, zählbar, Beschreibung durch reelle Zahlen --> z.B Körpergröße, Körpergewicht, Temperatur

Statistik

stetige vs. diskrete Variable

stetig: kontinuierlich, unendlich viele Merkmalsausprägungen , Werte liegen in bestimmten Intervall vor z.B Gewicht, Größe, Zeit, länge, Füllmenge

Bsp: Analoguhr


diskrete: diskontinuierlich, endlich, abzählbar z.B Haushaltsgröße, Zuschauerzahlen, Kinderzahl 

Bsp.: Digitaluhr

Statistik

häufbar vs. nicht häufbar

häufbar: Merkmalsträger kann gleichzeitig mehrere Ausprägungen annehmen 

z.B Studiengänge, Jobs, Mitgliedschaft in Vereinen


nicht häufbar: jeder Merkmalsträger kann nur genau eine Ausprägung annehmen 

z.B Geschlecht, Geburtsort, Alter 

Statistik

manifest vs. latent

manifest: direkt beobachtbar/messbar

z.B Gewicht, Alter, Blutdruck


latent: nicht direkt beobachtbar/messbar

Erfassung mittels geeigneter Indikatoren möglich 

z.B Einstellungsfragen, Gesundheitszustand 

Statistik

wichtige Entscheidungen bei klassierten (sekundären) Häufigkeitsverteilungen

- Festlegung Klassenzahl: = gleichzeitig Anzahl der Balken 

Anzahl Messungen < 50 --> 5-7 

                             50-100 --> 6-10

                            100-250 --> 7-12

                               > 250 --> 10-20


- Klassenbreite:

Klassenbreite = (Max.wert - Min.wert)                           

                               Klassenzahl 


- Reduktionslage (wo liegt der kleinste, wo endet der größte Datenwert)


- keine Vorgabe, entweder kleinster Wert auch Startwert 

oder 

Startpunkt beginnt nicht mit dem kleinsten Wert --> beides möglich 

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