Deskriptive Statistik : eine Einführung in Methoden und by Helge Toutenburg

By Helge Toutenburg

Statistische Verfahren werden in der Wirtschaft, in den Natur- und Sozialwissenschaften eingesetzt. Die Statistik gilt trotzdem als schwierig. Um diese Hemmschwelle zu überwinden, geben die Autoren eine didaktisch ausgefeilte, anwendungsbezogene Einführung in die Methoden der deskriptiven Statistik und Datenanalyse. Anhand praxisnaher Beispiele werden die Ideen des Datenmanagements und der Datenauswertung unter Einsatz von SPSS beschrieben. Viele Übungsaufgaben (mit Lösungen) unterstützen das (Selbst-) Studium der Leser. Das Buch deckt den Stoff Statistik I an deutschsprachigen Universitäten vollständig ab. In dieser fünften Auflage neu und - für diesen Leserkreis - konkurrenzlos sind die Kurzeinführung in die praktische Handhabung von SPSS, die Einführung in die Methoden zur Behandlung fehlender bzw. unvollständiger Daten, Maße und Modelle für das Rater-Agreement sowie explorative Grafiken für mehrere Variablen.

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4 benutzt f¨ ur die Abst¨ ande auf der X-Achse die den Notenwerten zugrundeliegenden Punktezahlen (vgl. 3). Welche der beiden Unterteilungen gew¨ahlt wird, ist beliebig. Zum Vergleich zweier empirischer Verteilungsfunktionen – z. B. der Klausurergebnisse zweier Jahre – m¨ ussen nur jeweils die gleichen Einteilungen und Abst¨ ande gew¨ahlt werden. 30 2. H¨ aufigkeitsverteilungen Neben den relativen H¨ aufigkeiten f (aj ) der Auspr¨agungen aj eines Merkmals X und der empirischen Verteilungsfunktion ist man oft an der relativen H¨ aufigkeit von mehreren Auspr¨ agungen interessiert.

0 Abb. 2. 074 0 2 3 4 5 Abb. 3. Empirische Verteilungsfunktion des ordinalskalierten Merkmals ‘Klausurnote’ bei der Statistik I Klausur (Noten als X-Achsen-Skala) 0 1 2 3 4 5 Abb. 4. Empirische Verteilungsfunktion des ordinalskalierten Merkmals ‘Klausurnote’ bei der Statistik I Klausur (Punktewerte als X-AchsenSkala) Anmerkung. Bei der Darstellung der empirischen Verteilungsfunktion als Treppenfunktion ist zu beachten, dass f¨ ur die Anordnung der m¨oglichen Merkmalsauspr¨ agungen aj auf der X-Achse eine Ordnung der Merkmalsauspr¨ agungen gegeben sein muss.

Xn . Diese Daten enthalten zwar alle Information u ¨ber die Stichprobe, jedoch sind sie – insbesondere bei einer gr¨ oßeren Anzahl n von Beobachtungen – nicht sehr u ¨bersichtlich. Deshalb soll die in den Daten enthaltene Information durch Verdichtung m¨ oglichst kompakt dargestellt werden. Durch die dadurch ver¨ besserte Ubersicht fallen m¨ ogliche Strukturen in den Daten schneller auf. Dabei muss beachtet werden, dass die einzelnen Messniveaus von Merkmalen unterschiedliche M¨ oglichkeiten der Darstellung bieten.

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