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Statistische Datenauswertung

WebinarTerminankündigung:
 Am 19.01.2017 (ab 18:00 Uhr) findet unser nächstes Webinar statt.
Gratis-Webinar Statistik: Konfidenzintervalle und Testtheorie
- In diesem 60-minütigen Gratis-Webinar gibt Daniel Lambert einen Überblick über die Stichprobentheorie: was sind Konfidenzintervalle, wie testet man?
[weitere Informationen] [Terminübersicht]

Bevor wir uns mit der statistischen Datenauswertung befassen, müssen wir wissen, um welche Daten es sich handelt. Dieses Kapitel wird häufig etwas „stiefmütterlich” behandelt, sollte aber trotz allem gerade im Hinblick auf die Bearbeitung, Auswertung und Interpretation der Daten in den anschließenden Kapiteln beachtet werden. So ist es z.B. nicht möglich bzw. führt zu einer Fehlinterpretation, von jedem Merkmal jeden beliebigen Mittelwert zu berechnen – Was ist der Mittelwert aus „männlich” und „weiblich”, bzw. was sollte er mir sagen?

Häufig wird in Klausuraufgaben auch „nur” gefordert, einen geeigneten Mittelwert oder ein geeignetes Zusammenhangsmaß zu berechnen. Geeignet heißt hierbei, sich über die Qualität der vorliegenden Daten bewusst zu sein (meist, welche Skalierung vorliegt), um dann die hierfür angebrachte statistische Maßzahl zu bestimmen.

Ein weiterer Grund, dieses Kapitel nicht zu vernachlässigen, wird uns in der Praxis begegnen, wenn wir selber, sei es im Studium im Rahmen eines Seminars bzw. der Diplom-/ Masterarbeit oder im Beruf (z.B. bei Marketinganalysen, als Berater in volkswirtschaftlichen Fragestellungen oder im Controlling etc.) mit der statistischen Datenauswertung in Berührung kommen. Schon einmal (für viele erfreulicherweise) vorweg: „Per Hand” wird in der Paxis (fast) nichts mehr berechnet. Dies überlässt man dem Computer, der einem alles (und wirklich alles!) ausgibt. Hier liegt aber auch das größte Problem: Ein Computer ist DUMM! Er erkennt nicht, um was für Daten es sich handelt und berechnet uns alle möglichen statistischen Kennzahlen, egal ob sinnvoll oder nicht. Meist werden diese sogar ohne unser Zutun automatisch mit ausgegeben, ob sie sinnvoll sind, kann der Computer nicht entscheiden, das müssen wir mit unserem Wissen tun.

Wir müssen entscheiden, was wir mit dem angegebenen Mittelwert aus z.B. „männlich” und „weiblich” anfangen oder hoffentlich besser nicht anfangen. Die Sensibilität hierfür, als (wichtige) Voraussetzung, schaffen wir mit diesem Kapitel.

Bild von Autor Daniel Lambert

Autor: Daniel Lambert

Dieses Dokument Statistische Datenauswertung ist Teil eines interaktiven Online-Kurses zum Thema Deskriptive Statistik.

Dipl.-Math. Dipl.-Kfm. Daniel Lambert gibt seit vielen Jahren Kurse zur Prüfungsvorbereitung. Er unterrichtet stets orientiert an alten Prüfungen und weiß aus langjähriger Erfahrung, wie sich komplexe Sachverhalte am besten aufbereiten und vermitteln lassen. Daniel Lambert ist Repetitor aus Leidenschaft seit nunmehr 20 Jahren.
Vorstellung des Online-Kurses Deskriptive StatistikDeskriptive Statistik
Dieser Inhalt ist Bestandteil des Online-Kurses

Deskriptive Statistik

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Diese Themen werden im Kurs behandelt:

[Bitte auf Kapitelüberschriften klicken, um Unterthemen anzuzeigen]

  • Grundbegriffe der deskriptiven Statistik
    • Einleitung
      • Statistische Datenauswertung
      • Merkmal, Merkmalsausprägung und Merkmalsträger
    • Masse und Merkmal
      • Statistische Masse
      • Statistisches Merkmal
    • Skalierungen
      • Grundlagen Skalierung
      • Nominalskala
      • Ordinalskala
      • Metrische Skalen
      • Metrische Skalen - Intervallskala
      • Metrische Skalen - Verhältnisskala
      • Metrische Skalen - Absolutskala
      • Skalenniveau bestimmen
      • Aufgabe Skalierung
      • Lösung Aufgabe Skalierung
    • Skalentransformation
      • Grundlagen Skalentransformation
      • Skalentransformation auf der Nominalskala
      • Skalentransformation auf der Ordinalskala
      • Skalentransformation auf der Kardinalskala
    • Abzählbarkeit
      • Diskrete Merkmale
      • Stetige Merkmale
    • Quasistetige Merkmale und Klassierung
      • Gründe für quasistetige Merkmale
      • Quasistetige Merkmale
      • Klassierung
    • Selbstkontrollaufgabe zu den Grundbegriffen der deskriptiven Statistik
      • Aufgabe Merkmale
      • Lösung Aufgabe Merkmale
  • Häufigkeitsverteilungen
    • Unklassierte Daten und ihre Darstellung
      • Grundlagen der Häufigkeitsverteilung
      • Häufigkeiten
      • Absolute Häufigkeiten
      • Relative Häufigkeit
      • Graphische Darstellung
      • Stabdiagramm oder Säulendiagramm
      • Kreisdiagramm
    • Klassierte Daten und ihre Darstellung
      • Grundlagen Klassierung
      • Klassierung und ihre Darstellung
      • Histogramm
      • Aufgabe Histogramm
      • Lösung Aufgabe Histogramm
      • Häufigkeitspolygon
      • Regeln zur Klassenbildung in der Statistik
    • Empirische Verteilungsfunktion
      • Beispiel und Eigenschaften der Verteilungsfunktion
      • Beispielaufgabe empirische Verteilungsfunktion
    • Selbstkontrollaufgaben zu den Häufigkeitsverteilungen
      • Aufgabe Urliste und Median
      • Lösung Aufgabe Urliste und Median
  • Verteilungsmaße
    • Lagemaße
      • Modus
      • Fraktile
      • Median
      • Boxplot
      • Arithmetisches Mittel
      • Geometrisches Mittel
      • Harmonisches Mittel
      • Zusammenfassung Lagemaße
    • Streuungsmaße
      • Unterschiedliche Streuungsmaße
      • Streuungszerlegung
      • Mittlere quadratische Abweichung berechnen
    • Formmaße
      • Unterschiedliche Formmaße
      • Schiefe
      • Wölbung
  • Konzentrationsmessung
    • Einleitung
      • Konzentrationsmaße
    • Relative Konzentration
      • Übersicht relative Konzentration
      • Lorenzkurve
      • Gini-Koeffizient
      • Länge der Lorenzkurve
      • Concentration-Ratio
    • Absolute Konzentration
      • Übersicht absolute Konzentration
      • Absolute Konzentrationskurve
      • Herfindahl-Index
      • Exponentialindex
      • Rosenbluth-Index
  • Mehrdimensionale Verteilungen
    • Mehrdimensionale Verteilung - Einführung
    • Gemeinsame Verteilung
    • Randverteilungen
    • Bedingte Verteilungen
    • Unabhängigkeit
    • Beispiel mehrdimensionale Verteilung
  • Zusammenhangsmaße
    • Zusammenhangsmaße auf Nominal- und Ordinalskala
      • Korrelationsanalyse
      • Zusammenhangsmaße auf der Nominalskala
      • Zusammenhangsmaße auf der Ordinalskala
    • Zusammenhangsmaße auf metrischen Skalen
      • Übersicht Zusammenhangsmaße auf metrischen Skalen
      • Bravais-Pearsonscher Korrelationskoeffizient
      • Korrelationskoeffizient von Fechner
  • Zeitreihenanalyse
    • Einleitung
      • Längsschnittdaten und Querschnittdaten
    • Zeitreihenverfahren
      • Verfahren der Zeitreihenanalyse
      • Methode der gleitenden Durchschnitte
      • Exponentielle Glättung
      • Beispiel Methode der Kleinsten Quadrate
      • Methode der Kleinsten Quadrate
      • Exkurs: Linearisierung
      • Methode der Reihenhälften
    • Zeitreihenzerlegung
      • Zeitreihenzerlegung
  • Indexrechnung
    • Grundbegriffe
      • Verhältniszahlen
    • Preisindizes
      • Definition Preisindizes
      • Preisindizes nach Laspeyres und Paasche
      • Indexrechnung mit Preisindizes
    • Mengenindizes
      • Definition Mengenindizes
      • Mengenindizes nach Laspeyres und Paasche
    • Wertindizes
      • Der Wertindex
    • Weitere Indizes
      • Übersicht weitere Indizes
      • Index nach Lowe
      • Fisherscher Idealindex
      • Marshall-Edgeworth-Preisindex
    • Umbasierung und Verkettung von Indizes
      • Die Rundprobe
      • Umbasierung
      • Verkettung
  • 103
  • 27
  • 181
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Unsere Nutzer sagen:

  • Gute Bewertung für Deskriptive Statistik

    Ein Kursnutzer am 22.07.2015:
    "gut aufgebaut, gut verständlich"

  • Gute Bewertung für Deskriptive Statistik

    Ein Kursnutzer am 18.10.2014:
    "Man super. Mein Professor hat mich total mit seinen Ausführungen verwirrt, wo doch die Antwort so einfach ist. Vielen Dank Herr Lambert. Ich finde sowieso, dass Sie der Beste sind :o)"

  • Gute Bewertung für Deskriptive Statistik

    Ein Kursnutzer am 01.09.2014:
    "sehr gut erklärt, schnell verständlich. Gute Beispiele!"

  • Gute Bewertung für Deskriptive Statistik

    Ein Kursnutzer am 06.07.2014:
    "Locker flockig an anschaulichen Beispielen ausführlich erklärt."

  • Gute Bewertung für Deskriptive Statistik

    Ein Kursnutzer am 14.06.2014:
    "Perfekt erklärt, danke!!!"

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