Statistik angewandt: Datenanalyse ist (k)eine Kunst by Franz Kronthaler

By Franz Kronthaler

Informationen aus Daten zu gewinnen und einen Datensatz systematisch zu analysieren ist (k)eine Kunst. „Statistik Angewandt“ ist für all jene geschrieben, die mit Hilfe von Daten Informationen gewinnen wollen.
In diesem Buch werden die für eine Datenanalyse benötigten Methoden der Statistik anhand eines einzigen Datensatzes vorgestellt und diskutiert. Dadurch wird deutlich, wie die Methoden der Statistik aufeinander aufbauen. Aus dem Datensatz werden nach und nach immer mehr Informationen gezogen. Die systematische Vorgehensweise der examine eines Datensatzes wird durch den Aufbau des Buches eindrücklich illustriert.
Der nicht-mathematische Zugang zu den Konzepten der Statistik und der Fokus auf die Anwendung statistischer Methoden versetzen den Leser in die Lage, einen Datensatz ohne grossen Aufwand gründlich zu analysieren.

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Diese zeigt, wie häufig die Werte absolut und relativ vorkommen. Bei nominalen und ordinalen Daten treten in der Regel nur wenige bestimmte Werte auf und wir können die Werte direkt in die Tabelle eintragen. 1). Die beobachteten Werte reichen von 1 (sehr erfahren) bis 5 (nicht erfahren). xi ni fi Fi sind in diesem Fall die Werte die die Variable annehmen kann, ist die Anzahl des Auftretens des jeweiligen Wertes, = nni ist die Anzahl des jeweiligen Wertes zur Gesamtzahl an Beobachtungen und sind die aufaddierten relativen Anteile.

6% berechnet. 8 Prozentpunkten. Noch etwas Wichtiges müssen wir wissen. Wenn wir die Wurzel nicht ziehen, erhalten wir statt der Standardabweichung die Varianz. Ebenso können wir natürlich auch die Standardabweichung quadrieren: var = ∑ ( xi − x ) 2 n −1 Die Varianz, die quadrierte Standardabweichung, ist inhaltlich schwieriger zu interpretieren als die Standardabweichung. Wir quadrieren nicht nur die Werte, sondern auch die Einheiten. 64 Prozentpunkte2.  B. CHF2. Trotzdem ist die Varianz wichtig.

Das Histogramm berücksichtigt die unterschiedlichen Klassenbreiten, durch das Teilen der relativen Häufigkeit durch die Klassenbreite. Würden wir das nicht machen, so würde der Balken nur deswegen höher oder niedriger werden, weil die Klasse breiter oder schmäler ist. Wenn wir die absolute oder die relative Häufigkeitsdarstellung anwenden entsteht also bei unterschiedlichen Klassenbreiten ein verzerrtes Bild, während uns das Histogramm das unverzerrte, korrekte visuelle Bild wiedergibt. Unterschiedliche Klassenbreiten haben wir insbesondere dann, wenn unsere Spannweite durch Extremwerte beeinflusst wird.

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