Veröffentlicht am
6. April 2020
von
Valerie Benning.
Aktualisiert am
23. Mai 2023.
Lageparameter werden in der deskriptiven Statistik verwendet, um die zentrale Lage einer Verteilung von Daten anzugeben, also zum Beispiel den Mittelwert oder den Zentralwert.
Veröffentlicht am
17. März 2020
von
Valerie Benning.
Aktualisiert am
2. Mai 2023.
Der Modus ist der Wert, der in einem Datensatz am häufigsten vorkommt.
Unter all deinen Beobachtungsdaten ist der Modus also die Beobachtung, die du am häufigsten gemacht hast.
Eine andere Bezeichnung für den Modus ist auch der Modalwert.
Beispiel
Note
sehr gut
gut
befriedigend
ausreichend
mangelhaft
ungenügend
Häufigkeit
3
7
5
5
1
0
Modus: gut
Der Modus in dem Beispiel ist die Note gut. Diese wurde sieben Mal vergeben und ist damit die Note, die am häufigsten vorkommt.
Den Modus können wir bereits bestimmen, wenn wir nominale Daten haben, zum Beispiel die Haarfarbe, das Geschlecht, der Geburtsort oder die Postleitzahl.
Nominale Daten können wir nicht in eine Rangreihenfolge bringen. Dies bedeutet, dass wir nicht sagen können, dass ein Wert besser oder schlechter als ein anderer ist, sondern nur, ob es einen Unterschied gibt.
Veröffentlicht am
6. März 2020
von
Valerie Benning.
Aktualisiert am
2. Mai 2023.
Das arithmetische Mittel beschreibt den statistischen Durchschnittswert. Daher wird das arithmetische Mittel häufig auch Mittelwert oder Durchschnittswert genannt.
Veröffentlicht am
4. März 2020
von
Valerie Benning.
Aktualisiert am
2. Mai 2023.
Der Median ist der Wert, der genau in der Mitte einer Datenreihe liegt, die nach der Größe geordnet ist. Aufgrund dieser zentralen Lage wird er auch Zentralwert genannt.
Veröffentlicht am
19. Februar 2020
von
Valerie Benning.
Aktualisiert am
1. Februar 2024.
Die Standardnormalverteilung ist eine besondere Form der Normalverteilung und wird daher ebenfalls verwendet, um Häufigkeiten von Daten und Beobachtungen darzustellen.
Eine Standardnormalverteilung liegt immer dann vor, wenn wir eine Normalverteilung mit einem Mittelwert von = 0 und einer Standardabweichung von = 1 haben.
Hier siehst du den Graphen zur Standardnormalverteilung. Wir können direkt den Mittelwert von = 0 erkennen.
Veröffentlicht am
18. Februar 2020
von
Valerie Benning.
Aktualisiert am
9. Oktober 2023.
Die Normalverteilung wird verwendet, um Häufigkeiten von Daten und Beobachtungen darzustellen.
Andere Bezeichnungen für die Normalverteilung sind Gauß-Verteilung (nach dem deutschen Mathematiker Carl Friedrich Gauß) und aufgrund des Verlaufs des Graphen auch Glockenkurve.
In der Abbildung kannst du am glockenförmigen Verlauf der roten Linie direkt sehen, woher dieser Name stammt.
Veröffentlicht am
30. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
17. Januar 2023.
Cronbachs Alpha wird verwendet, um den Grad an Übereinstimmung (interne Konsistenz) zwischen mehreren Fragen in einem Fragebogen zu messen.
BeispieleDu möchtest die Kundenzufriedenheit anhand von drei Fragen messen: „Wie sauber finden Sie das Geschäft?“, „Sind Sie mit dem Warenangebot zufrieden?“ und „Wie bewerten Sie die Hilfsbereitschaft des Personals?“.
Cronbachs Alpha hilft dir, herauszufinden, ob diese Fragen die Kundenzufriedenheit auch tatsächlich messen können.
Du testest Cronbachs Alpha mithilfe von Daten aus einem sogenannten Pretest, also einem Probetest.
Während eines Pretests werden mithilfe einer relativ kleinen Gruppe an Befragten die Fragen im Fragebogen getestet, bevor dieser von vielen Befragten ausgefüllt wird.
Veröffentlicht am
19. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
23. Mai 2023.
Für statistische Tests wie die Regressionsanalyse, den t-Test oder die ANOVA werden bestimmte Annahmen vorausgesetzt.
Es ist wichtig, diese Annahmen zu überprüfen. Du kannst nur richtige Schlüsse aus den Ergebnissen deiner statistischen Analysen ziehen, wenn diese Annahmen eingehalten werden.
Veröffentlicht am
16. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
30. Januar 2023.
ANOVA steht für Varianzanalyse (engl. Analysis of Variance) und wird verwendet um die Mittelwerte von mehr als 2 Gruppen zu vergleichen.
Sie ist eine Erweiterung des t-Tests, der die Mittelwerte von maximal 2 Gruppen vergleicht.
BeispielDu möchtest herausfinden, ob es einen Unterschied in der Größe zwischen Fußballspielern, Turnern und Volleyballspielern gibt. Du misst die Größe der Athleten und Athletinnen deiner Stichprobe und verwendest eine ANOVA, um zu ermitteln, ob sich die durchschnittliche Größe dieser Gruppen voneinander unterscheidet.