Deskriptive Statistik

Präsentation zum Thema: "Deskriptive Statistik"—  Präsentation transkript:

1 Deskriptive Statistik
Winfried Zinn

2 Inhalte Statistik 1 1. Themenblock: Grundlagen der beschreibenden Statistik: Skalenniveaus Häufigkeitsverteilungen Mittelwerte (Lagemaße) Standardabweichung und Varianzen (Streuungsmaße) Korrelation (Zusammenhangsmaß)

3 Dateneingabe

4 ominal N rdinal O ntervall I R ational (Verhältniszahlen)
Skalenniveaus Skalenniveaus bestimmen den Informationsgehalt von Zahlen und Zahlenfolgen: ominal N rdinal O ntervall I R ational (Verhältniszahlen)

5 Übung

6 Häufigkeitsverteilung
Zur Frage: Die tägliche Unterstützung des Pflegepersonals ist ... 47 124 105 45 18 21 50 100 150 Anzahl der Nennungen das Beste sehr gut gut akzeptabel schlecht keine Angaben

7 Histogramm Histogramm Balkendiagramm Alter Alter Häufigkeit 20 40 60
20 40 60 80 100 Alter 10 30 Histogramm 18 20 24 27 29 31 33 35 37 40 42 44 46 49 52 54 57 62 64 69 72 77 80 83 Alter 2 4 6 8 Häufigkeit Balkendiagramm

8 Lagemaße Modalwert (Der häufigste Wert) Median (Der Wert, der die Merkmalsliste in 2 gleichgroße Hälften teilt Mittelwert Durchschnittswert

9 Lagemaße Häufigkeit - Modalwert Mo Median Md Mittelwert M verteilung
Nominal X X Ordinal X X (x) X (Histogramm) X Intervall Rational X

10 Median - Mittelwert 2501,5 2,5 2,5 2,5

11 Median – Mittelwert 2 Noten Noten Klasse A Klasse B geordnet geordnet
3 1 1. 1. 2. 3 2. 1 3. 3 3. 1 3 1 4. 4. 5. 3 5. 1 6. 3 6. 1 7. 3 7. 1 8. 3 8. 1 9. 3 9. 1 10. 3 10. 3 11. 6 11. 3 12. 6 12. 3 13. 6 13. 3 14. 6 14. 3 15. 6 15. 3 16. 6 16. 3 17. 6 17. 3 18. 6 18. 3 19. 6 19. 3 Mittelwert: 4,4 Mittelwert: 2,1 Median 3,0 Median 3,0

12 Standardabweichung Was ist der Unterschied?
Ergebnis der Übungsarbeit Statistik 1: Die Varianz ist die Standardabweichung mit sich selbst multipliziert

13 Varianz und Standardabweichung
Berechnen der Varianz: (Wert-Mittelwert)² aufsummiert, geteilt durch die Anzahl der Werte V= Berechnen der Standardabweichung: Wurzel der Varianz V

14 Korrelation Die Korrelation beschreibt den Zusammenhang zwischen 2 Merkmalen, die gleichzeitig bei einem Merkmalsträger gemessen werden. 1. Fall proportional: 60 70 80 90 KG 150 160 170 180 Größe Merkmal 1 Merkmal 1 Merkmal 2 Merkmal 2 Person Person (Körpergröße) (Körpergröße) ( ( Gewicht Gewicht ) ) Mayer 150 60 Müller 160 70 Schulze 170 80 Schmitt 180 90

15 Korrelation Die Korrelation beschreibt den Zusammenhang zwischen 2 Merkmalen, die gleichzeitig bei einem Merkmalsträger gemessen werden. 2. Fall gegenproportional: 60 70 80 90 KG 150 160 170 180 Größe Merkmal 1 Merkmal 1 Merkmal 2 Merkmal 2 Person Person (Körpergröße) (Körpergröße) ( ( Gewicht Gewicht ) ) Mayer 150 90 Müller 160 80 Schulze 170 70 Schmitt 180 60

16 Korrelation Die Korrelation beschreibt den Zusammenhang zwischen 2 Merkmalen, die gleichzeitig bei einem Merkmalsträger gemessen werden. 3. Fall kein Zusammenhang 60 70 80 90 KG 150 160 170 180 Größe Merkmal 1 Merkmal 1 Merkmal 2 Merkmal 2 Person Person (Körpergröße) (Körpergröße) ( ( Gewicht Gewicht ) ) Mayer 150 60 Müller 150 90 Schulze 180 60 Schmitt 180 80

17 Werte der Korrelation Die Korrelation wird mit „r“ abgekürzt
Korrelation sind nie ein Begründungszusammenhang Besondere Werte Maximaler Wert ist 1 (proportional) Minimale Wert ist –1 (gegenproportional) Wert: 0 (ohne Zusammenhang) In der Sozialwissenschaft werden bereits Werte mit r >0,4 interpretiert; ab r>0,6 hat spricht man von hohen Korrelationen Das Quadrat der Korrelation ist der Anteil der erklärten Varianz Z.B. r= 0,6 => Anteil der erklärten Varianz: 0,6 x 0,6 = 0,36 = 36 : 100 = 36%

18 Arten der Korrelationen