Lernmaterialien für Statistik für Geographie an der Universität Göttingen

Verteilungsfunktion, die jedem Ergebnis eines Zufallsexperiments seine Wahrscheinlichkeit zuordnet

• durchschnittliche Abweichung um den Mittelwert in der Einheit des Datensatzes
• Vergleiche nur bei gleichen Größeneinheiten und (annähernd) gleichem Mittelwert
• Beispiele: Spannweite, Interquartilsabstand, Mittlere Abweichung, Varianz, Standardabweichung

• Ziel: Quantifizierung des Zusammenhangs zw. Variablen X und Y
• nur eine abhängige Variable X (mehrere Variablen -> multivariate Regressionanalyse)
• zuvor Trennung der abhängigen und unabhängigen Variablen auf inhaltlicher Ebene
• Modellierung durch linearen Zusammenhang -> Beschreibung durch lineare Funktion
• Bestimmung der Regressionsgerade, die in der Summe den kleinsten quadratischen Abstand zu den Punkten aus der Stichprobe hat (Methoden der kleinsten Quadrate)

Eine Grundgesamtheit. Aus der Grundgesamtheit kann eine Stichprobe entnommen werden.

• durchschnittliche relative Streuung (am jeweiligen Mittelwert nominiert) in Prozent
• Streuung verschiedener Datensätze miteinander vergleichbar, auch bei abweichenden Einheiten oder Mittelwerten
• Beispiele: Relative Variabilität, Variationskoeffizient

• in der Geographie meist 5%, alternativ 1%, 10% oder beliebige Prozentzahl
• bei PSPP nur 5%

• Analysieren -> Mittelwerte vergleichen -> T-Test bei gepaarten Stichproben
• Sig. (2-seitig) für zweiseitigen Test!!!
• Sig. (1-seitig) = Sig. (2-seitig)/2
• Sig. gibt auch die Wahrscheinlichkeit an, einen alpha-Fehler zu begehen
• Wenn Sig. (1-stg) > H0 bei alpha = 5%, H0 beibehalten
• Wenn Sig. (1-stg) < H0 bei alpha = 5%, H0 ablehnen

• Analysieren -> Mittelwerte vergleichen -> T-Test bei unabhängigen Stichproben
• erster Sig. nicht durch 2 teilen! Wenn <5% H0 ablehnen, Varianzen werden als "nicht gleich" betrachtet.
• Sig (2-seitig): unterer Wert bei Welch-Test, oberer Wert bei t-Test

• Ziel: Quantifizierung des Zusammenhangs zwischen Variable X und Variable Y
• Zusammenhang durch Gleichung y = f(x) + e beschrieben
• e = Zufallsfehler bzw. Störgröße
• Werte der abhängigen Variable werden über die Werte der unabhängigen Variable geschätzt
• Regressionsanalyse nur, wenn Korrelationsanalyse erst einen signifikanten Zusammenhang feststellt
• Verwendung sämtlicher Stichprobenelemente
• präzise mathematische Aussagen (gilt für jedes Objekt der Stichprobe) 
  

Sie ordnet jedem Merkmalsträger (z.B. Steffen Möller) eine Merkmalsausprägung (z.B. Wohnort Göttingen) zu.