PI Statistik Peter Hackl Sprechstunde: Fr, 10:45-11:45 Tel.: Di, Do, 9:00-11:30

PI Statistik, WS 2004/052 Bisher abgegebene Stimmen: ÖVP 38 % SPÖ 37 % Grüne 15 % FPÖ 6 % Sonstige o. Nichtwähler 4 % Die Umfrage läuft seit und endet am Die Presse

PI Statistik, WS 2004/053 Umfrage Endresultat Ergebnis vom derStandard.at befragt die Community jeden Montag bis zu den Nationalratswahlen nach ihrem Stimmverhalten. Hier das Ergebnis vom SPÖ FPÖ ÖVP GRÜNE 23.3% % % Der Standard

PI Statistik, WS 2004/054 Sonntagsfrage Wenn am kommenden Sonntag NR-Wahlen wären, wem würden Sie dann Ihre Stimme geben? 100% 80% 60% 40% 20% 12/0002/0106/0109/0112/0103/0206/0209/02 Kurier

PI Statistik, WS 2004/055 Krone,

PI Statistik, WS 2004/056 Wahlbarometer KroneKurier Die Presse Der Standard SPÖ FPÖ11 63 ÖVP GRÜ Parteienpräferenz von Lesern (Anteile in %)

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PI Statistik, WS 2004/0511 Lehrziele Lösen von Aufgaben der Datenanalyse, Diskussion der statistischen Verfahren Verwenden von EXCEL bei der Analyse von Daten

PI Statistik, WS 2004/0512 Lehrinhalte Kategoriale Daten: Graphiken, Beschreibung einer Datenmenge Metrische Daten: Verteilungen, Parameter Beurteilung von Unterschieden, Abhängigkeit Kontingenztafeln, Regression

PI Statistik, WS 2004/0513 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 Ressourcegruppen (Skripten, Übungen, Musterklausuren, u.a.) 310 Kontrollfragen (MC mit Lösungen, Lernfortschrittskontrolle)

PI Statistik, WS 2004/0514 Website zum PI Statistik -> Institut für Statistik -> Abt.Wirtschaftsstatistik -> Hackl -> PS Statistik I

PI Statistik, WS 2004/0515 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

PI Statistik, WS 2004/0516 EXCEL Spreadsheet-Programm mit guten Möglichkeiten zur Datenanalyse Auf allen Terminals der WU aufrufbar Graphiken: -> Diagramm-Assistent Stat. Verfahren: -> Analyse-Funktionen (Menü Extras)

PI Statistik, WS 2004/0517 EXCEL einrichten Add-Ins-Manager (Menü Extras) Aktivieren der Kontrollkästchen von Analyse-Funktionen Analyse-Funktionen – VBA

PI Statistik, WS 2004/0518 EXCEL: erste Schritte EXCEL Tutorial von Prof. Gauglitz (Thübingen)EXCEL Tutorial Abrufbar von Statistische Links am PS-Website

PI Statistik, WS 2004/0519 Datenanalyse Problemstellung ErhebungAnalyse Interpre- tation Problemlösung Entscheidung

PI Statistik, WS 2004/0520 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 Studierenden einer bestimmten Universität, PKWs einer bestimmten Hubraumklasse Variable (Merkmale): Charakteristika von Beobachtungseinheiten, z. B.: Präferenz für bestimmte Partei, Alter, Benzinverbrauch auf 100km, Studienrichtung

PI Statistik, WS 2004/0521 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

PI Statistik, WS 2004/0522 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

PI Statistik, WS 2004/0523 Einteilungen von Variablen nach Wertebereich Qualitativ: Merkmalsausprägungen sind Kategorien (z.B.: Berufe) Quantitativ: Merkmalsausprägungen können in Zahlen ausgedrückt werden (z.B.: Alter) Diskret: Merkmalsausprägungen können bestimmte, z.B. ganze Zahlen, sein (z.B.: Haushaltsgröße) Stetig: Merkmalsausprägungen können alle Werte aus einem Intervall von reellen Zahlen sein (z.B.: Dauer eines Films)

PI Statistik, WS 2004/0524 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)