Kategorie: Statistik

Die Datenerhebung ist die Voraussetzung für die Datenanalyse. Nach der Datenerhebung besteht der nächste Schritt darin, die Daten in geordneter und logischer Form darzustellen, um ihre wesentlichen Merkmale hervorzuheben. Die Notwendigkeit einer angemessenen Darstellung der Daten ergibt sich aus der Tatsache, dass die gesammelten Daten in ihrer Rohform oft so umfangreich sind, dass sie nicht leicht zu verstehen und zu analysieren sind. Nach der Datenerhebung ist es daher häufig erforderlich, die Daten zu klassifizieren und so darzustellen, dass Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den Daten deutlich werden.

Fiktives Fallbeispiel Datenanalyse I: Sie arbeiten in einer Unternehmensberatung. Aufgrund eines aktuellen Umsatzrückgangs wurde in Ihrem Unternehmen eine Kundenbefragung durchgeführt.

Mittelwertkennzahlen gelten in der Statistik als statistische Maßzahlen. Die Kategorie „Mittelwertkennzahl“ kann unterteilt werden in die Berechnung der Kennzahlen Modus, Median und arithmetisches bzw. geometrisches Mittel. Entscheidend für die Berechnung einer Kennzahl für ein Merkmal ist die Bestimmung des jeweiligen Skalenniveaus. Die nachfolgende Tabelle illustriert die Klassifizierung der Kennzahlen durch die Skalenniveaus:

Eine Verzerrung der Stichprobe liegt vor, wenn die Person oder die Gruppe, die die Personengruppe für die Analyse ausgewählt hat, dies nicht zufällig getan hat. Je wahrscheinlicher diese Art von Verzerrung ist, desto weniger zuverlässig sind unsere Schlussfolgerungen.

In der Statistik kann eine Interaktion auftreten, wenn die Beziehung zwischen drei oder mehr Variablen untersucht wird. Eine Interaktion ist eine Situation, in der die Wirkung einer Kausalvariablen auf ein Ergebnis vom Zustand einer zweiten Kausalvariablen abhängt. Wechselwirkungen können mit oder ohne Ursache auftreten. Ein Beispiel für eine nicht kausale Wechselwirkung wäre, wenn große Menschen mehr Limonade trinken als kleine Menschen.