Zusammenfassung der Ressource
Datenanalyseverfahren
- Univariate deskriptive Verfahren
- 1. Ermittlung von Häuftigkeiten
- 2. Lageparameter
Anmerkungen:
- Position der Häufigkeitsverteilung der Merkmalsskala
- Arithmetisches
Mittel
- addierte
Werte /
Anzahl
Teilnehmer
- Median
- Nach Größe geordnete
Merkmalsausprägungen
-> Wert in der Mitte
Anmerkungen:
- Bsp.:
A B C D E F G - Teilnehmer
1 2 3 4 5 6 7 - Alter
Median = 4
- Modus
- Merkmal d.
am
häuftigsten
vorkommt
Anmerkungen:
- Teilnehmer hatten Alter:
15, 18, 23, 24, 23., 27. 25,23
Modus = 23
- Quantile
- unterteilt in 4 Gruppen
- 25% sond so &
so alt, 50%,
75%, 100%
- 3. Streuungsparameter
Anmerkungen:
- Wie stark streuen Werte um den Mittelwert/ wie stark ist die Verteilung
- Varianz
- Jeden Wert
vom Mittelwert
² abziehen
- Standardabweichung
- Wurzel aus d. Varianz
- Variationskoeffizient
- arithm. Mittel der
Standardabweichung
- Spannweite
- Differenz größter & kleinster Wert
- 4. Formatparameter/ Konzentrationsparam.
Anmerkungen:
- Schiefe
- Symmetrie einer Verteilung
- Wölbung
- Steilheit einer Verteilung
- Konzentration
- Ausmaß d-
Ungleichverteilung
d. Merkmalssummen
auf Merkmalsträger
d. Grundgesamtheit
- Bivariate deskriptive Verfahren
- 1. Kreuztabellierung
- Matrix mit Häufigkeiten aller
mögl. Kombinat. d.
Merkmalsausprägung zweier Variablen
mit NOMINALEM o. ORDINALEM Skalenniveau
Anmerkungen:
- Bsp.: Kundensegm. 1 2
Marke A 34 56
Marke B 14 26
- 2. Korrelationskoeffizient
Anmerkungen:
- wird dargestellt in einem Koordinatensystem, die Werte werden als Punkte eingetragen
Liegen alle Punkte in etwa auf einer Geraden oder tendieren sehr dazu nahe beinander zu sein, haben sie eine hohe Korrelation zueinenader. Ob positiv oder negativ (1; -1)
- nur bei Intervall- o. Ratioskallierung
- Maß für den Grad d.
gemeinsamen
Variation d. Variablen x
und y
- zwischen
-1 bis 1
- 3. Bivariate Regression
- definiert eine Variable als
abhängig, andere als
unabhängig
Anmerkungen:
- 1. Ermittlung einer lineraren Schätzfunktion
2. Ermittlung Koeffizienten a & b zur möglichst gute Anapssung d. Regressionsgeraden an d. empirischen Daten
3. Schätzung mit Methode der kleinsten Fehlerquadratsumme
R²
- Univariate induktive Verfahren
- Mittelwerttest
- Vergleich eines
Stichprobenmittelwerts
mit einem Wert d.
Grundgesamtheit
- z.B. Stichprobe Alter
Viadrinastudenten,
Vergleich Alter aller
Stundenten Deutschlands
- x²-Anpassungstest
- Vergleicht
Merkmalverteilung einer
Stichprobe mit
Merkmalsverteilung in
Grundgesamtheit
- z.B. Geschlechtsverteilung
BWL Studenten Viadrina im
Vergleich zu gesamten
BWL'ern Deutschlands
- DESKRIPTIV
Anmerkungen:
- beschreibend
Nur Aussagen über vorliegende Daten
- DESKRIPTIV
Anmerkungen:
- beschreibend
nur Aussagen über vorliegende Daten
- INDUKTIV
Anmerkungen:
- Rückschlüsse von einer Stichprobe auf Gegebenheiten in der Grundgesamtheit
- Bivariate induktive Verfahren
- t-Test
- Vergleich zweier
Stichprobenmittelwerte
- z.B. Mittelwert Alter
Frauen Viadrina, "
Männer Viadrina
- Einzelfakrorielle Varianzanalyse
- vergleich von zwei o.
mehr
Stichrpbenmittelwerten
- x² - Unabhängigkeitstest
- Test auf Unabhängigkeit zweier
nominalskalierter Veriablen
- INDUKTIV