r studio an der ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa

Karteikarten und Zusammenfassungen für r studio an der ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa

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Descriptive Statistic

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Variable

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Quartils

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Lurking variable

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Label

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Categorical Variable(qualititativ)

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Quantitative Variable

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Nominal Scale

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Ordinal Scale

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Inferential statistics

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r studio

Descriptive Statistic

summary description of data by means of tables, graphs and characteristic measures 

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Variable
Characteristic of a case
- for example: Gender, IQ, Age, Reaction time, SES(socioeconomic score)
- Different cases can have different values of the variables

r studio

Quartils
- describe spread by giving several percentiles
  • median is the 50th percentile
  • upper quartile is the median of the upper half of the data
  • lower quartile is the median of the lower half of the data
  • The first quartile Q1 is the median of one half of the distribution
    The third quartile Q3 is the median of the other half of the distribution

r studio

Lurking variable
- variable that is not among the explanatory or response variables
- may influence the interpretation of relationships among those variables
e.g. time of year (when looking at gas and electricity bill)

r studio

Label
special variable used in some data sets to distinguish the different cases

r studio

Categorical Variable(qualititativ)
places a case into one of several groups or categories(e.g. gender)
- nominal, ordinal

r studio

Quantitative Variable

takes numerical values for which arithemetic operations such as adding and averaging make sense

- interval scale

r studio

Nominal Scale
- equal categories e.g. gender(f/m)- mode

- one cat. NOT better/longer/bigger/… than another

- no natural rank order


r studio

Ordinal Scale
- ordered categories e.g. education level(low/middle/high)- median
- rank numbers (better/bigger/…)

- distance between meaningless

- if numbers they are connect to a meaning

r studio

Inferential statistics

conclusions about population based on limited number of elements (= sample) from that population

 

r studio

Cases
objects described by a set of data (customers, companies, subjects in study, …)

r studio

Intervall Scale

- meaningful numbers (the distance between consecutive units is always equally large) e.g. Height- Mean

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