Statistik Peter Hackl Sprechstunde: Fr, 10:45-11:45 Tel.: 31336-4751 peter.hackl@wu-wien.ac.at Mo, Mi, 8:30-11:00

Die Presse 10.10.2002 ÖVP 38 % SPÖ 37 % Grüne 15 % FPÖ 6 % Bisher abgegebene Stimmen: 96172 ÖVP  38 % SPÖ  37 % Grüne  15 % FPÖ  6 % Sonstige o. Nichtwähler  4 % Die Umfrage läuft seit 08.09.2002 und endet am 23.11.2002. zurück 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Umfrage Endresultat   Ergebnis vom 7.10.2002 derStandard.at befragt die Community jeden Montag bis zu den Nationalratswahlen nach ihrem Stimmverhalten. Hier das Ergebnis vom 7.10.2002 SPÖ FPÖ ÖVP GRÜNE Der Standard 7.10.2002 23.3% 846 2.9% 106 14.7% 533 43.5 1583 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Kurier 10.10.2002 wem würden Sie dann Ihre Stimme geben? Sonntagsfrage Wenn am kommenden Sonntag NR-Wahlen wären, wem würden Sie dann Ihre Stimme geben? 100%                                                             80% 60% 40% 20% 12/00 02/01 06/01 09/01 12/01 03/02 06/02 09/02 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Krone, 10.10.2002 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Wahlbarometer SPÖ 42 37 23 FPÖ 11 6 3 ÖVP 21 36 38 15 GRÜ 26 44 Krone Kurier Die Presse Der Standard SPÖ 42 37 23 FPÖ 11 6 3 ÖVP 21 36 38 15 GRÜ 26 44 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

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Lehrziele Lösen von Aufgaben der Datenanalyse, Diskussion der statistischen Verfahren Verwenden von EXCEL bei der Analyse von Daten 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Lehrinhalte Kategoriale Daten: Graphiken, Beschreibung einer Datenmenge Metrische Daten: Verteilungen, Parameter Beurteilung von Unterschieden, Abhängigkeit Kontingenztafeln, Regression Kategoriale Daten (Revision: Anteil der Fehlerhaften Belege) Kategoriale Daten (Vergleich von Jahren, Branchen, etc.) Metrische Daten (Kreditkarten-Umsätze) Metrische Daten (Kreditkarten-Umsätze nach Alter) 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Unterlagen Website zum PI Statistik mit Arbeitsblättern P. Hackl, W. Katzenbeisser, Statistik für Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, 11. Aufl., Oldenburg, 2000 P. Hackl, J. Ledolter, Statistik I, Service Fachverlag learn@wu: Ressourcegruppen (Skripten, Übungen, Musterklausuren, u.a.) 258 Fragen (MC mit Lösungen, Lernfortschrittskontrolle) 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Website zum PI Statistik http://statistik.wu-wien.ac.at/stat4/hackl/ws02/psstatss02.htm -> Institut für Statistik -> Abt.Wirtschaftsstatistik -> Hackl -> PS Statistik I 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Bewertung Ihrer Leistungen Anwesenheit und aktive Teilnahme an Lehrveranstaltung Lösung der Hausübungen in Gruppen von 3 bis 5 Studierenden Jeden Gruppe sollte Spezialisten in EXCEL haben 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

EXCEL Spreadsheet-Programm mit guten Möglichkeiten zur Datenanalyse Auf allen Terminals der WU aufrufbar Graphiken: -> Diagramm-Assistent Stat. Verfahren: -> Analyse-Funktionen (Menü „Extras“) 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

EXCEL einrichten Add-Ins-Manager (Menü „Extras“) Aktivieren der Kontrollkästchen von Analyse-Funktionen Analyse-Funktionen – VBA 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

EXCEL: erste Schritte „EXCEL-Handout“ von Michaela Denk Abrufbar von „Statistische Links“ am PS-Website 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Datenanalyse Problemstellung Problemlösung Entscheidung Erhebung Interpre- tation Problemlösung Entscheidung 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Statistische Erhebung Erhebung: Gewinnen von Informationen über eine bestimmte, wohldefinierte Menge von Beobachtungseinheiten (Personen, Objekten, etc.). Beobachtungseinheiten, Fälle (engl. cases), Merkmalsträger: Personen, Objekte, Tiere, etc. , die ein bestimmtes Merkmal haben, das interessiert (Statistische) Population: Gesamtmenge aller Beobachtungseinheiten, z. B.: alle Österreicher, die wahlberechtigt sind, die Studenten einer bestimmten Universität, PKWs einer bestimmten Hubraumklasse Variable (Merkmale): Charakteristika von Beobachtungseinheiten, z. B.: Präferenz für bestimmte Partei, Alter, Benzinverbrauch auf 100km 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Statistische Erhebung, Forts. Vollerhebung: Daten werden von allen Elementen der Population erhoben Stichprobenerhebung: eine Stichprobe (nur ein Teil der Population) wird gewählt, Daten werden nur von dieser Teilmenge gesammelt Messen: Der Beobachtungseinheit wird ein Skalenwert zugeordnet 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Kriterien für gute Messung Objektivität: Das zu ermittelnde Merkmal wird eindeutig festgestellt, das Messergebnis hängt nicht von der Person ab, die misst. Z.B.: Körpergröße, Deutsch-Schularbeit; bei Problemen: formulieren von Beurteilungsrichtlinien mehrere Personen, die messen Validität (Gültigkeit): Ein Messinstrument misst das, was es messen soll (z.B.: Intelligenztest) Reliabilität (Zuverlässigkeit): Das Ergebnis der Messung wird exakt festgestellt, wiederholte Messung ergibt (zumindest approximativ) das gleiche 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Einteilungen von Variablen nach Wertebereich Qualitativ: Messen bedeutet Kategorisieren (z.B.: Berufe) Quantitativ: Messen bedeutet „Zählen“ (z.B.: Alter) Diskret: Messergebnis ist ganze Zahl (z.B.: Haushaltsgröße) Stetig: Messergebnis ist reelle Zahl (z.B.: Dauer eines Films) 19.2.04 PI Statistik , SS 2004

Einteilungen von Variablen nach Skalenniveau Skalierung = Abbildung der Merkmalsausprägungen in eine Zahlenmenge Nominalskala: Unterscheidung nach Namen (z.B.: Berufe) Ordinalskala (Rangskala): Rangordnung (z.B.: Schulnoten) Metrische Skala: Messung als Vielfaches einer Einheit (z.B.: Gewicht) 19.2.04 PI Statistik , SS 2004