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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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