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Sta tistik Lernz ett el Zusammen fassung Grundbegriff e der st atisti schen Analyse Merkmalstr äg er Sta tistische Einheit die wich tige Inf orma tionen tra gen, die für das Unt ersu chungsziel r eleva nt sind Grundgesam theit Menge a ller Merkmalstr äger a ls sta tistische Mas se Best andsmassen W er den zu einem bes timmt en Zeitpunk t erhoben und besitz en eine bestimm te V erweildauer in der Masse Er eignismassen W er den über einen bes timmt en Zeitr aum erhoben z.
So ist die Haarfarbe ein Merkmal qualitativer Ausprägung, da zwei Personen jedeglich unterschiedliche Haarfarben haben können, allerdings neben der Wertung als gleiche oder ungleiche Haarfarbe keine weiteren Wertungen vorgenommen werden können. Die Haarfarbe Blond ist nicht besser als Schwarz (zumindest aus mathematischer Sicht). Ebenfalls kann die Stärke der Unterschiedlichkeit zwar grob geschätzt werden, allerdings nicht wirklich exakt quantifiziert werden. Aus diesem Grund sind qualitative Merkmale jedeglich verbal fassbar. Beschreibende Statistik/Grundbegriffe – ZUM-Unterrichten. Würden sie als Zahlen vorliegen, so könnte man sie zumindest der Größe nach ordnen. Komparative Ausprägung: Ein Merkmal mit komparativer Ausprägung ist eine Merkmal mit qualitativer Ausprägung mit dem Unterschied, dass bei einer komparative Merkmalsausprägung Werte der Größe nach geordnet werden können. Klassisches Beispiel für ein Merkmal komparativem Formats sind Schulnoten. Schulnoten können sowohl einen verbalen als auch einen quantitativen Wert annehmen ( 1 ist äquivalent zu der verbalen Beschreibung Sehr gut).
Ska lierung): Äquiva lenzrela tion Gleiche Eigenscha ften sollen gle iche Zahlen erhalten, ungle iche Eigenscha ften ver schiedene Za hlen (=/≠) Ordnungsr elation Höher e/ Bessere Eig enschaften so llen höhere Zahl en zuge wiesen bek ommen als klein e/ schlechter e (<, >) Abst andsr elation W enn z wischen den Eig enschaften Abst ände sinn voll sind sollen sich das in den zuge wiesenen Zahlen nieder schlagen ( +, -) V erhältnisrelation W enn man z wischen den Eig enschaften V erhältnisse (z. "dreima l so viel") inte rpretier en k ann, soll sich das auch in zuge wiesenen Zahlen nieder schlagen (., /)
Statistiken sollen im besten Fall Phänomene aufdecken und erklären. Um Statistiken selbst besser zu verstehen, bedarf es einer Handvoll relevanter Begriffe, mit denen man sich vertraut machen sollte. Wir stellen Ihnen nun die wichtigsten Definitionen vor, erläutert anhand eingängiger Beispiele. Seien Sie beruhigt: Sie müssen kein Statistikstudium nachholen, um die Erläuterungen nachvollziehen zu können. Alles ist im einfachen Umfeld der vier Grundrechenarten gehalten. Natürlich enthält diese Einführung Vereinfachungen und lässt Ding beiseite, die zwar für den Fachmann interessant, für den interessierten Neu-Statistiker aber erst einmal nicht relevant sind. Wenn Sie mehr Details erfahren wollen, finden Sie ausführlichere Informationen auch in unserem Statistik-Lexikon. Statistik Lernzettel Zusammenfassung - Statistik Lernzettel Zusammenfassung Grundbegriffe der - StuDocu. Grundgesamtheit Die Grundgesamtheit steht für die Menge an Personen (oder Gegenständen), über die man etwas herausfinden möchte. Das klingt auf den ersten Blick einfacher als es ist. Wenn es etwa heißt "alle Deutschen" sind in der Regel nicht "alle Deutschen" gemeint.
Eine wunderbare Zusammenfassung findet sich auf: Herzlichen DANK an Gut Jutta!!! Grundbegriffe der Statistik In der Statistik haben wir es mit Stichproben zu tun, die aus einer Grundgesamtheit (alle Einwohner eines Landes, alle Äpfel aus einer Lieferung... ) entnommen werden. Die Elemente der Stichprobe werden auf ein bestimmtes Merkmal untersucht, das in verschiedenen Ausprägungen auftreten kann. Statistik für Anfänger - Grundlagen der Statistik | Statista. n: Umfang der Stichprobe x 1, x 2,..., x n: gemessene Werte (Ausprägungen des untersuchten Merkmals) H 1, H 2,... : absolute Häufigkeit h 1, h 2,... :relative Häufigkeit (h i = H i /n) Je nach Art eines Merkmals unterscheidet man verschiedene Skalenniveaus: Nominalskala: verschiedene Eigenschaften, keine vorgegebene Reihenfolge (z. B. Geschlecht, Wohnort) Ordinalskala: die Werte können geordnet werden, man kann aber keine Abstände zwischen ihnen angeben (z. Rangplätze, Schulnoten) Intervallskala: der Abstand zwischen zwei Werten lässt sich messen, der Nullpunkt ist willkürlich festgelegt (z. Jahreszahlen, Temperatur in °C) Verhältnisskala: es gibt einen natürlichen Nullpunkt, man kann also sowohl die Differenz als auch das Verhältnis zweier Werte angeben (z.
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