Deskriptive Statistik: Grundlagen von Ute S. Hoffmann

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Deskriptive Statistik: Grundlagen“ von Ute S. Hoffmann ist Bestandteil des Kurses „Statistik I - Deskriptive Statistik“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:

  • Einführung
  • Grundbegriffe
  • Qualitative Daten
  • Welche Messgrundlage für welche Daten?
  • Skalenniveaus

Quiz zum Vortrag

  1. Die Grundgesamtheit besteht aus allen 11-jährigen Kindern, die lesen können.
  2. Die Grundgesamtheit besteht aus allen Kindern
  3. Die Grundgesamtheit besteht aus allen 11-jährigen Kindern
  4. Das zu untersuchende Merkmal ist automatisch die Merkmalsausprägung
  5. Die Lesegewohneit zählt nicht zu den Merkmalen.
  1. Die Grundgesamtheit bilden alle Alkoholkonsumierenden.
  2. Als Merkmal wird der Alkoholkonsum bezeichnet.
  3. Merkmalsträger, sind die befragten Studienteilnehmer, die legal Alkohol konsumieren dürfen.
  4. Unter der Merkmalsausprägung ist in dieser Studie die Menge (eventuell auch kein Konsum)oder die Häufigkeit des Alkoholkonsums zu verstehen.
  5. Die Strichprobe bilden zufällig befragte volljährige Bürger.
  1. Autokennzeichen
  2. Anzahl der Zigaretten pro Tag
  3. Körpergröße
  4. Reaktionszeit beim Aufmerksamkeitstest
  5. Schreibmaschinenkenntnisse (Angabe in Anschläge pro Minute)
  1. Quantitative Daten können stetig und diskret auftreten
  2. Quantitative Daten sind ausschließlich stetig
  3. Qualitative Daten sind auch messbar
  4. Stetige Daten können nicht beliebig fein gemessen werden
  5. Quantitative Daten werden typischerweise nicht-numerisch angegeben.
  1. Das untersuchte Merkmal bei diskreten Daten ist nur schrittweise größenveränderlich.
  2. Ein Beispiel für diskrete Daten ist das Körpergewicht.
  3. Stetige Daten sind abzählbar.
  4. Diskrete Daten stammen aus allen reellen Zahlen und sind eventuell realitätsfern.
  5. Ein Beispiel für stetige Daten ist die Anzahl der Arbeitsunfälle in einem Betrieb.
  1. Wassermenge in Liter gemessen
  2. Natürlicher Nullpunkt
  3. Division
  4. Multiplikation
  5. Stückzahlen
  1. Geschlecht der Studienteilnehmer - Nominalskala
  2. Schulnoten - Absolutskala
  3. Stückzahlen - Ordinalskala
  4. Temperatur in Celsius - Verhältnisskala
  5. Temperatur in Kelvin - Intervallskala
  1. Die Abstände zwischen den Werten sind nicht bewertbar.
  2. Die Abstände zwischen den Werten lassen sich mit viel Mühe bestimmen.
  3. Die Abstände zwischen den Werten können von erfahrenen Versuchsleitern bewertet werden.
  4. Es handelt sich ausschließlich um quantitativ Merkmale.
  5. Klassischerweise wird die Rangordnung vom Größten zum Kleinsten Wert angegeben (x > y > z).
  1. Die Ordinalskala unterscheidet Gleichheit und Ungleichheit und es ist keine Rangfolge möglich.
  2. Die Verhältnisskala zählt zu den Metrischen Skalen.
  3. Die Nominalskala beinhaltet ausschließlich qualitative Merkmale.
  4. Bei der Intervallskala ist die Reihenfolge der Merkmale festgelegt, allerdings ist kein natürlicher Nullpunkt vorhanden.
  5. Die Absolutskala besteht aus rein diskreten Daten.
  1. Man versteht unter der Transformation den Übergang von einem metrischen Merkmal zu einer bestimmten Funktion desselben, wodurch eine neue Variable entsteht.
  2. Man versteht unter der Transformation den Übergang von einem metrischen Merkmal zu einer bestimmten neuen Variable allein durch Multiplikation.
  3. Man versteht unter der Transformation den Übergang von einem metrischen Merkmal zu einer anderen Skala.
  4. Man versteht unter der Transformation den Übergang von einem Merkmal der Absolutskala zur Nominalskala.
  5. Man versteht unter der Transformation den Übergang von einem qualitativen Merkmal zu einer bestimmten Funktion desselben, wodurch eine quantitative Variable entsteht.
  1. Die Funktion der positiv linearen Transformation einer Verhältnisskala ist f(x) = mx.
  2. Die Funktion der Transformation einer Odinalskala ist f(x) = mx + b.
  3. Da die Verhältnisskala keinen Nullpunkt hat, fehlt die Konstante b im Vergleich zur Transformationsfunktion der Intervallskala.
  4. Die Konstante b in der Funktion f(x) = mx + b bewirkt eine Verschiebung auf der x-Achse.
  5. Die Absolutskala nutzt die Funktion f(x) = x + b zur Transformation.

Dozent des Vortrages Deskriptive Statistik: Grundlagen

 Ute S. Hoffmann

Ute S. Hoffmann

Ute S. Hoffmann studierte Mathematik und Deutsch (gymnasiales Lehramt) an der Eberhard-Karls Universität in Tübingen. Sie spezialisierte sich durch eine Weiterbildung im Bereich Lernblockaden, LRS und Dyskalkulie und ist damit im freiberuflichen Kontext für schulische und universitäre Träger tätig. Ein besonderer Schwerpunkt ihrer Arbeit ist es, gerade mathematische Themen so einfach wie möglich erscheinen zu lassen. Aktuell erweitert sie ihren Kompetenzen anhand eines Doppelstudiums der Psychologie (Fernuni Hagen) und der Statistik (LMU München).

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