Grundlagen der Statistik von Dipl.-Wirtsch.Inf. Leo Hamminger

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Grundlagen der Statistik“ von Dipl.-Wirtsch.Inf. Leo Hamminger ist Bestandteil des Kurses „Archiv Statistik“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:

Statistik Einführung
Skalen
Lagemaße

Quiz zum Vortrag

Für welches Skalenniveau treffend die folgenden Aussagen zu? - Die Daten lassen sich in Kategorien einordnen - Die Kategorien lassen sich in eine Rangfolge bringen - Der Unterschied zwischen den Kategorien ist nicht quantifizierbar - Es lässt sich kein Durchschnitt berechnen

Ordinalskala
Nominalskala
Intervallskala
Absolutskala

Welche der folgenden Merkmale stellen eine stetige Ausprägung dar?

Temperatur
Gewicht
Postleitzahlen
Stückzahlen

Ordnen Sie die folgenden Werte den entsprechenden Skalierungen zu! 1. Geschlecht 2. Postleitzahl 3. IQ 4. Bevölkerung

1. Nominal 2. Nominal 3. Ordinal 4. Metrisch
1. Metrisch 2. Ordinal 3. Ordinal 4. Metrisch
1. Nominal 2. Ordinal 3. Metrisch 4. Ordinal
1. Nominal 2. Nominal 3. Metrisch 4. Ordinal

Welche Aussagen zur Intervallskala sind zutreffend?

Die Abstände zwischen den Ausprägungen sind gleich groß.
Intervallskalierte Daten sind für Berechnungen geeignet.
Die Merkmalsausprägungen sind qualitativer Natur.
Intervallskalierte Daten können nicht in eine Reihenfolge eingeteilt werden.

Welche Aussagen zur Skalierung von Daten sind korrekt?

Alle metrischen Maßsysteme sind Verhältnisskalen.
Mit einer Intervallskala können keine Verhältnisse gebildet werden.
Stetige Merkmale werden idR. gemessen und können jeden beliebigen reellen Wert in einem Zahlenintervall annehmen.
Stetige Merkmale sind abzählbar und haben keine Zwischenwerte.

Nennen Sie die metrischen Skalen!

Absolutskala
Verhältnisskala
Intervallskala
Ordinalskala

Welche Aussagen zur Lagemaßen sind korrekt?

Lagemaße dienen der Beschreibung von Beobachtungswerten.
Um ein arithmetisches Mittel zu bilden müssen die Merkmale metrisch sein.
Der Median ist weniger sensibel gegenüber Ausreißern als das Arithmetische Mittel.
Das arithmetische Mittel kann auch bei nominalskalierten Daten angewandt werden.

Dozent des Vortrages Grundlagen der Statistik

Dipl.-Wirtsch.Inf. Leo Hamminger

Als Diplom Wirtschaftinformatiker hatte Leo Hamminger schon immer ein Faible für Zahlen. So ist es nicht verwunderlich, dass er sich bestens mit den Themen der Statistik auskennt und der richtige Kandidat für den Kurs ist. Leo Hamminger gehört zum Team des Fernstudium-Guide und kennt sich besonders mit den Anforderung der Fernuni Hagen aus. Mehr Informationen unter http://www.fernstudium-guide.de/

Kundenrezensionen

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Auszüge aus dem Begleitmaterial

... Inhalt dieses Kurses Einführung Deskriptive Statistik: Messen und Zählen, diskrete ...
... solche Merkmale sind Körpergröße, Kantenlänge, Fixkosten, … Abhängig von der Art der Merkmalsträger verwenden wir verschiedene Methoden, um Daten für die gewünschten Variablen zu erheben: wir fragen ...
... Merkmal annehmen kann, sind die Merkmalsausprägungen. Ausprägungen des Merkmals Haarfarbe sind beispielsweise blond, braun, schwarz, … Die Haarfarbe einer ganz bestimmten Person – z.B. blond – ...
... aber auch Einkommen ist ein solches. Obwohl es keine kleineren Einheiten als Cent gibt, sind doch Bruchteile davon vorstellbar – beispielsweise mein Einkommen pro Tausendstel Sekunde. Bei ...
... Messen und Abzählen Merkmalsträger: Weibliche Personen Merkmale Merkmalsausprägung Brustumfang reelle Zahl Taillenumfang reelle Zahl ...
... durch direkte Befragung, Messung oder Zählung durchgeführt wurden. So entstandene Werte sind empirisch, d.h. durch Beobachtung der Realität und darauf folgende Abbildung auf einer Skala, entstanden. Ein ...
... uns interessierenden Gesamtpopulation (auch: Grundgesamtheit) können wir nicht immer betrachten. Oft beschränken wir uns auf eine repräsentative Anzahl: die Stichprobe. Anstelle einer ...
... Messen und bei Messungen durch verschiedene Personen der Messwert gleich bleibt. Wie können wir das Merkmal Haarfarbe einer Gruppe von Personen auf einer Skala abbilden? Hier kommen uns vielleicht Ausprägungen in den Sinn wie blond, ...
... zutreffend?" müssen wir daher auf einer Skala eine geeignete Anzahl von Farbkategorien zur Abbildung aller Messwerte vorbereiten. Damit können wir auch eine Personengruppe hinsichtlich ihrer Haarfarben klassifizieren, indem wir die einzelnen Messwerte ...
... Merkmales miteinander verglichen werden können und man die zugehörigen Werte mit gleich, kleiner oder größer reihen kann, so verwenden wir die Ordinalskala (auch Rangskala genannt). Ein Beispiel dazu ist ...
... hinsichtlich ihres Ranges anordnen (z.B. nie < selten < häufig < oft). Keine Schlüsse dürfen wir aber ziehen hinsichtlich der Abstände der Kategorien: über die Unterschiede zwischen selten und häufig, und zwischen nie und selten wissen ...
... Merkmale auch qualitativ. Da ordinalskalierte Merkmale auch keine absolute Größe haben, werden sie manchmal ebenfalls qualitativ genannt. Merkmale, die nur zwei verschiedene Ausprägungen kennen, heißen dichotom ...
... dass die Abstände (Intervalle) zwischen den Ausprägungen gleich groß sind. Beispiele für solche Skalen sind Maßband, Waage, Thermometer und dergleichen. Der Temperaturunterschied zwischen 10 C und 15 C ist genauso ...
... < c Intervall Gleichheit? Ungleichheit Anordnung nach Größe Gleichheit der Differenzen ...
... abgebildet, sie werden daher auch quantitativ genannt. Wir haben bereits die Intervallskala kennen gelernt. Die Temperaturskala in Celsius ist eine Intervallskala: jedes Intervall (jedes Grad) ist gleich groß. Da jedoch der ...
... Alter in Jahren. Alle metrischen Maßsysteme sind ebenfalls Verhältnisskalen. Für Merkmale auf dieser Skala sind Verhältnisse erlaubt. Die Absolutskala ist der Verhältnisskala sehr ähnlich: sie beruht auf ...
... Gleichheit? Ungleichheit Anordnung nach Größe Gleichheit der Differenzen ...
... Alter 20 stetig Brustumfang 64 stetig Taillenumfang 52 stetig Haarfarbe schwarz diskret Anzahl Kinder 1 diskret Maria Merkmale Messwerte Alter ...
... beschreiben, deren Mitglieder 18 Jahre, 15 Jahre, 20 Jahre, 25 Jahre und 72 Jahre alt sind? Einmal, wie gerade getan: Durch die Messdaten 18, 15, 20, 25, 72 – nicht ...
... geteilt durch Anzahl der Werte: Für das Beispiel: (18+15+20+25+72)/5 = 150 /5. Ob der Wert 30 dieses Gruppenmerkmal gut beschreibt sei dahingestellt. Wir werden auch noch grafisch sehen, ...
... der die Messwerte in zwei Hälften teilt: genau die Hälfte liegt unter dem Median, bzw. darüber. Stellen wir uns zehn Personen vor, von denen einer 1 € Million hinlegt und die ...
... Haarfarbe dominiert?“). Das Geometrische Mittel wird verwendet wenn sich ein Wert aus dem anderen durch Multiplikation errechnet. Dies ist beispielsweise der Fall bei Zinsrechnungen ...