Daten, Datentypen, Skalen
|
|
- Maja Stein
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Bildung kommt von Bildschirm und nicht von Buch, sonst hieße es ja Buchung. Daten, Datentypen, Skalen [main types of data; levels of measurement] Die Umsetzung sozialwissenschaftlicher Forschungsvorhaben erfordert häufig die Planung und Durchführung entsprechender empirischer Untersuchungen. Zu klären ist z.b., welche theoretischen Konstrukte ( Leistungsmotivation, Ausländerfeindlichkeit, Sozialstatus,...) mit Hilfe welcher Indikatoren in welchen Populationen gemessen werden sollen. 1
2 Dabei sind u.a. Fragen der Operationalisierung von Begriffen, der Objektivität, Reliabilität und Validität von Messungen, der Messtheorie und angepasster Erhebungsformen und -umfänge (Versuchsplanung) zu klären ( Ringvorlesung bzw. Ende von Statistik II). 2
3 Grundlegende Begriffe: Grundgesamtheit (Population [population]): Menge aller Objekte/Personen [sampling unit], über die Aussagen gewonnen werden sollen. (z. B.: Gesamtheit aller in Deutschland wohnenden erwachsenen Personen.) Stichprobe [samle]: Tatsächlich untersuchte Teilmenge (z.b. von Probanden) aus der Grundgesamtheit. (z. B.: Im Allbus Programm befragte Personen.) 3
4 Merkmalsträger [sampling unit](fälle [cases]): Objekte/Personen der Grundgesamtheit als Träger von Eigenschaften. (z. B.: Erika Mustermann, Musterdorf, Musterstr. 1a) Merkmal [characteristic](variable [variable]): Interessierende Eigenschaft, die an den Merkmalsträgern beobachtet/gemessen/erfragt werden kann. (z. B.: Geschlecht, Alter, Konfession, Wahlabsicht) Merkmalsausprägung [outcome]: Mögliche Werte, die ein Merkmal annehmen kann. (z. B.: männl./weibl., 18,..., 120 Jahre, konf. los/kath./ev./ musl...., CDU/CSU/SPD/B90G/LINKE/FDP... ) Daten: (Sg. Datum, lat. datum = gegeben) In der Stichprobe z.b an Probanden beobachtete Merkmalsausprägungen. 4
5 Daten werden häufig als Datenmatrix [sample data set] organisiert (siehe unten bzw. Dateneditor in SPSS). Der Input einer Messung (z.b. Befragung) sind also Objekte (z.b. Probanden) mit ihren Eigenschaften (z.b. Merkmalsausprägungen) und die Beziehungen (Relationen) zwischen diesen. Als Output einer Messung treten häufig Zahlen auf, wobei die Zuordnung (Abbildung) der Objekte mit ihren Eigenschaften zu den Zahlen strukturerhaltend erfolgen sollte (Homomorphismus, Isomorphismus, Existenz, Eindeutigkeit,... Messtheorie). 5
6 In der Statistik/Datenanalyse unterscheiden wir in Abhängigkeit vom Informationsgehalt (Art der Relationen zwischen Merkmalsausprägungen) der Messungen und damit der vorliegenden Daten einerseits Skalen (-typen, -niveaus). Andererseits ist eine Klassifikation von Daten hinsichtlich der Zahl der möglichen Ausprägungen (z.b. dichotom/binär, diskret, stetig) und nach der Zahl der gleichzeitig an einem Objekt untersuchten Merkmale (univariat, bivariat, multivariat) üblich. Speziell für Sekundäranalysen sind diese Informationen für die verwendeten Daten unbedingt einzuholen. 6
7 Skalenniveaus, Datentypen Nominalskala [nominal/categorical data]: kategoriale Daten, qualitative Merkmale jede Beobachtung einer Merkmalsausprägung kann genau einer bestimmten Klasse (Kategorie) zugeordnet werden Klassen können nicht geordnet sondern nur unterschieden werden (Äquivalenzrelation), Klassen werden z.b. durch (natürliche) Zahlen charakterisiert Invarianz gegenüber eineindeutigen Transformationen Bsp.: Eigenschaften wie RaucherIn NichtraucherIn, krank gesund, Geschlecht (dichotom/binär), Farben, Berufsgruppe, ethnische Herkunft, Geburtsland 7
8 Ordinalskala [ordinal data]: sinnvolles Ordnen der Beobachtungen/Merkmalsausprägungen ist möglich (Rangordnung) Präferenzstruktur (Halbordnung, Ordnung) Unterschiede zwischen den Beobachtungen sind nicht vergleichbar (keine Abstände) wenn Rangordnung, dann üblicherweise durch natürliche Zahlen charakterisiert Invarianz gegenüber monoton wachsenden (isotonen) Transformationen Bsp.: Antwortvorgaben: stark ablehnend ablehnend unentschieden zustimmend stark zustimmend, Schulnoten, Platzierungen, Ratingskalen 8
9 Intervallskala [interval scale]: quantitative Merkmale, metrische Daten [numerical/measurement data] Abstände (Intervalle) zwischen den Werten der Skala besitzen eine Bedeutung; Berechnung von Differenzen sinnvoll (lineare Ordnung), kein absoluter Nullpunkt, deshalb z.b. Aussage 20 C sind doppelt so warm wie 10 C unsinnig, Invarianz gegenüber positiven linearen Transformationen y = ax + b, a > 0 Bsp.: Geburtsjahr, Wasserpegel, Temperatur in Grad Celsius und Grad Fahrenheit; Umrechnung von Fahrenheit in Celsius: T F = 1, 8 T C
10 Verhältnisskala: wie Intervallskala, aber mit absolutem (natürlichen) Nullpunkt Invarianz gegenüber positiven (proportionalen) Transformationen y = ax, a > 0 Aussage Mustermann verdient doppelt so viel wie Musterfrau nicht unsinnig, Bsp.: Einkommen, Alter, Temperatur in Kelvin; Umrechnen von EUR in DM: G DM = 1, G EUR Bei einer Absolutskala handelt es sich um eine Intervallskala, bei der die Skaleneinheit nicht mehr frei gewählt werden kann (z.b. Wahrscheinlichkeiten, Häufigkeiten, Anzahlen). 10
11 Hierarchie der Skalenniveaus Absolutskala Verhältnisskala Intervallskala Ordinalskala Nominalskala 11
12 Die Überführung von einem Datenniveau in ein anderes ist abwärts (mit Informationsverlust) stets möglich. Die Wahl der geeigneten statistischen Verfahren zur Auswertung von Daten richtet sich nach der Art der Fragestellung, dem vorliegenden Datentyp und der Anzahl der eingehenden Variablen und ggf. ihrer Rolle (Einflussgrößen, abhängige Größen, sogen. asymmetrische Abhängigkeiten ). Bsp.: Analyse von Abhängigkeiten in gemischtskalierten, multivariaten Datensätzen oder Analyse (der Abhängigkeit) zweier intervallskalierter Merkmale 12
13 Die Festlegung des Datentyps hängt stets von der Art der Messung (Erfassung) der Daten ab, nicht nur von den tatsächlichen Eigenschaften der Daten. Wird z. B. das Alter von Personen nur in Klassen (0 25, 25 65, 65+) erfasst, liegt diese Variable nur als ordinale Variable vor (eigentlich Absolutskala). 13
14 Art der Erfassung Skala Daten Klassifikation Nominalskala kategorial in k Klassen (dichotom für k = 2) Ordnen Ordinalskala ordinal Messen ohne Intervallskala metrisch absoluten Nullpunkt Messen mit Verhältnisskala metrisch absoluten Nullpunkt 14
15 Darstellung von Daten (Rohdaten) Stichprobe vom Umfang n (untersuchte Objekte, befragte Personen), p gemessene, festgestellte oder erfragte Merkmale; Datenmatrix X: x ij X = (x ij ) i=1,...,n j=1,...,p = x 11 x x 1p x 21 x x 2p.. x n1 x n2... x np... Merkmalsausprägung des Merkmalsträgers i bezüglich des Merkmals j (vgl. Dateneditor von SPSS). 15
16 Zeilen: p Merkmalsausprägungen des entsprechenden Falles (Merkmalsträger, Proband, Objekt) Spalten: n Merkmalsausprägungen des entsprechenden Merkmals (der Variablen) Kodierung erfolgt vorzugsweise durch Zahlen Hinweis: Nicht alle Daten liegen in dieser Form bzw. als Rohdaten vor! Eine Hauptursache für Fehler bei statistischen Analysen ist das Rechnen mit Zahlen(-Kodes)ohne Berücksichtigung des nach der Kodierung für die Daten vorliegenden Skalenniveaus! 16
3. Merkmale und Daten
3. Merkmale und Daten Ziel dieses Kapitels: Vermittlung des statistischen Grundvokabulars Zu klärende Begriffe: Grundgesamtheit Merkmale (Skalenniveau etc.) Stichprobe 46 3.1 Grundgesamtheiten Definition
MehrForschungsmethoden in der Sozialen Arbeit
Forschungsmethoden in der Sozialen Arbeit Fachhochschule für Sozialarbeit und Sozialpädagogik Alice- Salomon Hochschule für Soziale arbeit, Gesundheit, Erziehung und Bildung University of Applied Sciences
MehrStandardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend
Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend oder eindeutig, wenn keine alternativen Interpretationsmöglichkeiten
MehrVariablen und Skalenniveaus
Analytics Grundlagen Variablen und Skalenniveaus : Photo Credit: Unsplash, Roman Mager Statistik Was ist eigentlich eine Variable? Variable In der Datenanalyse wird häufig die Bezeichnung Variable verwendet.
MehrModul 04: Messbarkeit von Merkmalen, Skalen und Klassierung. Prof. Dr. W. Laufner Beschreibende Statistik
Modul 04: Messbarkeit von Merkmalen, Skalen und 1 Modul 04: Informationsbedarf empirische (statistische) Untersuchung Bei einer empirischen Untersuchung messen wir Merkmale bei ausgewählten Untersuchungseinheiten
Mehrhtw saar 1 EINFÜHRUNG IN DIE STATISTIK: BESCHREIBENDE STATISTIK
htw saar 1 EINFÜHRUNG IN DIE STATISTIK: BESCHREIBENDE STATISTIK htw saar 2 Grundbegriffe htw saar 3 Grundgesamtheit und Stichprobe Ziel: Über eine Grundgesamtheit (Population) soll eine Aussage über ein
MehrEinige Grundbegriffe der Statistik
Einige Grundbegriffe der Statistik 1 Überblick Das Gesamtbild (Ineichen & Stocker, 1996) 1. Ziehen einer Stichprobe Grundgesamtheit 2. Aufbereiten der Stichprobe (deskriptive Statistik) 3. Rückschluss
MehrGrundbegriffe. Bibliografie
Grundbegriffe Merkmale und Merkmalsausprägungen Skalen und Skalentransformation Einführung und Grundbegriffe II 1 Bibliografie Bleymüller / Gehlert / Gülicher Verlag Vahlen Statistik für Wirtschaftswissenschaftler
MehrAlle weiteren Messoperationen schließen die Klassifikation als Minimaloperation ein.
1 unterschiedliche Skalenniveaus Wir haben zuvor schon kurz von unterschiedlichen Skalenniveaus gehört, nämlich dem: - Nominalskalenniveau - Ordinalskalenniveau - Intervallskalenniveau - Ratioskalenniveau
Mehr1 x 1 y 1 2 x 2 y 2 3 x 3 y 3... n x n y n
3.2. Bivariate Verteilungen zwei Variablen X, Y werden gemeinsam betrachtet (an jedem Objekt werden gleichzeitig zwei Merkmale beobachtet) Beobachtungswerte sind Paare von Merkmalsausprägungen (x, y) Beispiele:
MehrForschungsmethoden VORLESUNG WS 2017/2018
Forschungsmethoden VORLESUNG WS 2017/2018 SOPHIE LUKES Übersicht Letzte Sitzung: Psychologie als empirische Wissenschaft Heute: Messen Rückblick: Qualitativer vs. quantitativer Ansatz Qualitativ Quantitativ
MehrCharakterisierung der Daten: Sind es genug? Sind alle notwendig? Was ist naturgegeben, was von Menschen beeinflusst (beeinflussbar)?
3 Beschreibende Statistik 3.1. Daten, Datentypen, Skalen Daten Datum, Daten (data) das Gegebene Fragen über Daten Datenerhebung: Was wurde gemessen, erfragt? Warum? Wie wurden die Daten erhalten? Versuchsplanung:
MehrPhasen des Forschungsprozesses (hypothesenprüfende Studie)
Phasen des Forschungsprozesses (hypothesenprüfende Studie) Konzeptspezifikation/ Operationalisierung/Messung rot: Planungsphase Auswahl des Forschungsproblems Theoriebildung Auswahl der Untersuchungseinheiten
MehrForschungsmethoden VORLESUNG SS 2017
Forschungsmethoden VORLESUNG SS 2017 SOPHIE LUKES Übersicht Letzte Sitzung: Psychologie als empirische Wissenschaft Heute: Messen Rückblick: Qualitativer vs. quantitativer Ansatz Qualitativ Quantitativ
MehrStatistische Grundlagen I
Statistische Grundlagen I Arten der Statistik Zusammenfassung und Darstellung von Daten Beschäftigt sich mit der Untersuchung u. Beschreibung von Gesamtheiten oder Teilmengen von Gesamtheiten durch z.b.
Mehr0 Einführung: Was ist Statistik
0 Einführung: Was ist Statistik 1 Datenerhebung und Messung 2 Univariate deskriptive Statistik Häufigkeitsverteilungen Statistische Kennwerte 3 Multivariate Statistik 4 Regression 5 Ergänzungen Deskriptive
MehrDATENERHEBUNG: MESSEN-OPERATIONALISIEREN - SKALENARTEN
DATENERHEBUNG: MESSEN-OPERATIONALISIEREN - SKALENARTEN Was ist Messen? Messen - im weitesten Sinne - ist die Zuordnung von Zahlen zu Objekten und Ereignissen entsprechend einer Regel (Def. nach Stevensen
MehrSkalenniveaus =,!=, >, <, +, -
ZUSAMMENHANGSMAßE Skalenniveaus Nominalskala Ordinalskala Intervallskala Verhältnisskala =,!= =,!=, >, < =,!=, >, ,
MehrJOACHIM BEHNKE / NINA BAUR / NATHALIE BEHNKE. Empirische Methoden der Politikwissenschaft
JOACHIM BEHNKE / NINA BAUR / NATHALIE BEHNKE Empirische Methoden der Politikwissenschaft 1 Einleitung 13 2 Methoden im empirischen Forschungsprozess 17 2.1 Methoden und wissenschaftliche Theorie 17 2.2
Mehrfh management, communication & it Constantin von Craushaar fh-management, communication & it Statistik Angewandte Statistik
fh management, communication & it Folie 1 Überblick Grundlagen (Testvoraussetzungen) Mittelwertvergleiche (t-test,..) Nichtparametrische Tests Korrelationen Regressionsanalyse... Folie 2 Überblick... Varianzanalyse
MehrWas heißt messen? Konzeptspezifikation Operationalisierung Qualität der Messung
Was heißt messen? Ganz allgemein: Eine Eigenschaft eines Objektes wird ermittelt, z.b. die Wahlabsicht eines Bürgers, das Bruttosozialprodukt eines Landes, die Häufigkeit von Konflikten im internationalen
MehrGrundlagen empirischer Forschung. Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2009/10
Grundlagen empirischer Forschung Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2009/0 Grundlagen Vorbereitung einer empirischen Studie Allgemeine Beschreibung des zu untersuchenden Phänomens Literaturstudien Erkundigungen
MehrEmpirische Methoden der Politikwissenschaft
JOACHIM BEHNKE / NINA BAUR / NATHALIE BEHNKE Empirische Methoden der Politikwissenschaft 2., aktualisierte Auflage FERDINAND SCHÖNINGH Inhaltsverzeichnis Einleitung 13 Methoden im empirischen Forschungsprozess
MehrMesstherorie Definitionen
Messtherorie Definitionen Begriff Definition Beispiel Relationen Empirisches Relativ eine Menge von Objekten und ein oder mehreren beobachtbaren Relationen zwischen dieses Objekten Menge der Objekte =
MehrStatistik. Jan Müller
Statistik Jan Müller Skalenniveau Nominalskala: Diese Skala basiert auf einem Satz von qualitativen Attributen. Es existiert kein Kriterium, nach dem die Punkte einer nominal skalierten Variablen anzuordnen
MehrGASTVORTRAG IM RAHMEN DER: EINFÜHRUNG IN DIE EMPIRISCHE HUMAN- UND SOZIALFORSCHUNG. Mag. a Andrea Schaffar
GASTVORTRAG IM RAHMEN DER: EINFÜHRUNG IN DIE EMPIRISCHE HUMAN- UND SOZIALFORSCHUNG Mag. a Andrea Schaffar Inhalte der heutigen VO-Einheit 2 Projektabläufe: Gegenüberstellung Forschung und Praxisprojekte
MehrQuantitative Methoden der Agrarmarktanalyse und des Agribusiness
Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse und des Agribusiness Teil Quantitative Methoden der Agrarmarktanalyse Vorlesung: Montag und Mittwoch 8:30-10:00 Dr. Bernhard Brümmer Tel.: 0431-880-4449, Fax:
MehrErmitteln Sie auf 2 Dezimalstellen genau die folgenden Kenngrößen der bivariaten Verteilung der Merkmale Weite und Zeit:
1. Welche der folgenden Kenngrößen, Statistiken bzw. Grafiken sind zur Beschreibung der Werteverteilung des Merkmals Konfessionszugehörigkeit sinnvoll einsetzbar? A. Der Modalwert. B. Der Median. C. Das
MehrStatistik I für Betriebswirte Vorlesung 8
Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 8 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 30. Mai 2016 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff Statistik I für Betriebswirte Vorlesung
MehrForschungsstatistik I
Prof. Dr. G. Meinhardt 6. Stock, TB II R. 06-206 (Persike) R. 06-321 (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de http://psymet03.sowi.uni-mainz.de/
MehrAngewandte Statistik 3. Semester
Angewandte Statistik 3. Semester Übung 5 Grundlagen der Statistik Übersicht Semester 1 Einführung ins SPSS Auswertung im SPSS anhand eines Beispieles Häufigkeitsauswertungen Grafiken Statistische Grundlagen
MehrTeil I: Deskriptive Statistik
Teil I: Deskriptive Statistik 2 Grundbegriffe 2.1 Merkmal und Stichprobe 2.2 Skalenniveau von Merkmalen 2.3 Geordnete Stichproben und Ränge 2.1 Merkmal und Stichprobe An (geeignet ausgewählten) Untersuchungseinheiten
MehrDie deskriptive (beschreibende) Statistik hat als Aufgabe, große Datenmengen durch wenige Kennzahlen. oder Grafiken zu beschreiben.
Die deskriptive (beschreibende) Statistik hat als Aufgabe, große Datenmengen durch wenige Kennzahlen wie Lage- und Streuungsmaße oder Grafiken zu beschreiben. Solche Datenmengen entstehen bei der Untersuchung
MehrKapitel III - Merkmalsarten
Universität Karlsruhe (TH) Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie Statistik 1 - Deskriptive Statistik Kapitel III - Merkmalsarten Markus Höchstötter Lehrstuhl für Statistik, Ökonometrie
MehrStatistik II: Grundlagen und Definitionen der Statistik
Medien Institut : Grundlagen und Definitionen der Statistik Dr. Andreas Vlašić Medien Institut (0621) 52 67 44 vlasic@medien-institut.de Gliederung 1. Hintergrund: Entstehung der Statistik 2. Grundlagen
MehrDeskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien
Deskription, Statistische Testverfahren und Regression Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik: beschreibende Statistik, empirische
MehrDeskriptive Statistik Kapitel III - Merkmalsarten
Deskriptive Statistik Kapitel III - Merkmalsarten Georg Bol bol@statistik.uni-karlsruhe.de hoechstoetter@statistik.uni-karlsruhe.de April 26, 2006 Typeset by FoilTEX Agenda 1. Merkmalsarten 2. Skalen 3.
MehrGLIEDERUNG Das Messen eine Umschreibung Skalenniveaus von Variablen Drei Gütekriterien von Messungen Konstruierte Skalen in den Sozialwissenschaften
TEIL 3: MESSEN UND SKALIEREN GLIEDERUNG Das Messen eine Umschreibung Skalenniveaus von Variablen Drei Gütekriterien von Messungen Objektivität Reliabilität Validität Konstruierte Skalen in den Sozialwissenschaften
MehrForschungsmethoden VORLESUNG SS 2018
Forschungsmethoden VORLESUNG SS 2018 SOPHIE LUKES Übersicht Letzte Sitzung: Psychologie als empirische Wissenschaft Heute: Nachtrag Messen Forschungsethik Freiwilligkeit, Aufklärung nicht möglich/nötig,
MehrBivariater Zusammenhang in der Vierfeldertafel PEΣO
Bivariater Zusammenhang in der Vierfeldertafel PEΣO 12. Oktober 2001 Zusammenhang zweier Variablen und bivariate Häufigkeitsverteilung Die Bivariate Häufigkeitsverteilung gibt Auskunft darüber, wie zwei
MehrDatenerhebung, Skalenniveaus und Systemdatei
Datenerhebung, Skalenniveaus und Systemdatei Institut für Geographie 1 Beispiele für verschiedene Typen von Fragen in einer standardisierten Befragung (3 Grundtypen) Geschlossene Fragen Glauben Sie, dass
Mehr1. Tutorial. Online-Tutorium-Statistik von T.B.
Online-Tutorium-Statistik von T.B. 1 Grundbegriffe I Gegenstand einer statistischen Untersuchung sind bestimmte Objekte (z.b. Personen, Unternehmen) bei denen man sich für gewisse Eigenschaften (z.b. Geschlecht,
Mehr0 Einführung: Was ist Statistik
0 Einführung: Was ist Statistik 1 Datenerhebung und Messung Die Messung Skalenniveaus 2 Univariate deskriptive Statistik 3 Multivariate Statistik 4 Regression 5 Ergänzungen Grundbegriffe Statistische Einheit,
Mehr1 Einführung und Grundbegriffe
1 Einleitung Die deskriptive Statistik dient der systematischen Erfassung und Darstellung von Daten, die bestimmte Zustände oder Entwicklungen aufzeigen. Sehr viele Entscheidungen des Alltags, in Wirtschaftsunternehmen
MehrGundlagen empirischer Forschung & deskriptive Statistik. Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2008/09
Gundlagen empirischer Forschung & deskriptive Statistik Statistische Methoden in der Korpuslinguistik Heike Zinsmeister WS 2008/09 Grundlagen Vorbereitung einer empirischen Studie Allgemeine Beschreibung
MehrWiederholung Statistik I. Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.8
Wiederholung Statistik I Statistik für SozialwissenschaftlerInnen II p.8 Konstanten und Variablen Konstante: Merkmal hat nur eine Ausprägung Variable: Merkmal kann mehrere Ausprägungen annehmen Statistik
MehrStatistikpraktikum. Carsten Rezny. Sommersemester Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn
Statistikpraktikum Carsten Rezny Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn Sommersemester 2016 Anmeldung in Basis: 06. 10.06.2016 Organisatorisches Einführung Statistik Analyse empirischer Daten
MehrEinführung in die Statistik Einführung
Professur E-Learning und Neue Medien Institut für Medienforschung Philosophische Fakultät Einführung in die Statistik Einführung Professur E-Learning und Neue Medien www.tu-chemnitz.de/phil/imf/elearning
MehrStatistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen)
Statistiktutorium (Kurs Frau Jacobsen) von Timo Beddig Einführungsveranstaltung am 16.4.2012 1 Grundbegriffe I Gegenstand einer statistischen Untersuchung sind bestimmte Objekte (z.b. Personen, Unternehmen)
Mehr2 Merkmalsausprägungen, Skalen, Häufigkeiten, Klassierung
2 2.1 Merkmalsausprägungen und Skalen Bei statistischen Analysen wird eine bestimmte Anzahl von Elementen untersucht und mit den Methoden der Statistik quantifiziert. Je nach Untersuchung kann es sich
MehrEmpirische Forschung. Übung zur Vorlesung Kognitive Modellierung. Kognitive Modellierung Dorothea Knopp Angewandte Informatik/ Kognitve Systeme
Empirische Forschung Übung zur Vorlesung Kognitive Modellierung S. 1 Gliederung 1. Was ist empirische Forschung? 2. Empirie Theorie 3. Gütekriterien empirischer Forschung 4. Sammlung von Daten 5. Beschreibung
MehrGrundlagen sportwissenschaftlicher Forschung Untersuchungsplanung 2 und Grundlagen des Messens
Grundlagen sportwissenschaftlicher Forschung Untersuchungsplanung 2 und Grundlagen des Messens Dr. Jan-Peter Brückner jpbrueckner@email.uni-kiel.de R.216 Tel. 880 4717 AUFGABE 1. Beschreibe einen experimentellen
MehrEinführung: Was ist Statistik?
Einführung: Was ist Statistik? 1 Datenerhebung und Messung Die Messung Skalenniveaus 2 Univariate deskriptive Statistik 3 Multivariate Statistik 4 Regression 5 Ergänzungen Grundbegriffe Statistische Einheit,
MehrUnivariate Häufigkeitsverteilungen Kühnel, Krebs 2001: Statistik für die Sozialwissenschaften, S.41-66
Univariate Häufigkeitsverteilungen Kühnel, Krebs 2001: Statistik für die Sozialwissenschaften, S.41-66 Gabriele Doblhammer: Empirische Sozialforschung Teil II, SS 2004 1/19 Skalenniveaus Skalenniveau Relation
MehrTeil I: Deskriptive Statistik
Teil I: Deskriptive Statistik 2 Grundbegriffe 2.1 Merkmal und Stichprobe 2.2 Skalenniveau von Merkmalen 2.3 Geordnete Stichproben und Ränge 2.1 Merkmal und Stichprobe An (geeignet ausgewählten) Untersuchungseinheiten
MehrStatistik Grundbegriffe
Kapitel 2 Statistik Grundbegriffe 2.1 Überblick Im Abschnitt Statistik Grundbegriffe werden Sie die Bedeutung von statistischen Grundbegriffen wie Stichprobe oder Merkmal kennenlernen und verschiedene
MehrDozent: Dawid Bekalarczyk Universität Duisburg-Essen Fachbereich Gesellschaftswissenschaften Institut für Soziologie Lehrstuhl für empirische
TEIL 3: MESSEN UND SKALIEREN 1 Das Messen eine Umschreibung Feststellung der Merkmalsausprägungen von Untersuchungseinheiten (z.b. Feststellung, wie viel eine Person wiegt oder Feststellung, wie aggressiv
MehrStatistik für Ingenieure Vorlesung 7
Statistik für Ingenieure Vorlesung 7 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 12. Dezember 2017 4. Deskriptive Statistik 4.1. Grundbegriffe der Statistik Der Begriff
Mehr2. Deskriptive Statistik
Philipps-Universitat Marburg 2.1 Stichproben und Datentypen Untersuchungseinheiten: mogliche, statistisch zu erfassende Einheiten je Untersuchungseinheit: ein oder mehrere Merkmale oder Variablen beobachten
MehrSoftware Engineering I Prof. Dr. Martin Glinz. Kapitel 2. Zielsetzung, Messung. Universität Zürich Institut für Informatik
Software Engineering I Prof. Dr. Martin Glinz Kapitel 2 Zielsetzung, Messung Universität Zürich Institut für Informatik Zielsetzung warum? Zielgerichtetes Arbeiten ist notwendig Ohne Zielsetzung: Qualität
MehrKlassifikation von Signifikanztests
Klassifikation von Signifikanztests nach Verteilungsannahmen: verteilungsabhängige = parametrische Tests verteilungsunabhängige = nichtparametrische Tests Bei parametrischen Tests werden im Modell Voraussetzungen
MehrMathematik für Biologen
Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine Universität Düsseldorf 14. Oktober 2010 Übungen Aufgabenblatt 1 wird heute Nachmittag auf das Weblog gestellt. Geben Sie die Lösungen dieser
MehrDIE FILES DÜRFEN NUR FÜR DEN EIGENEN GEBRAUCH BENUTZT WERDEN. DAS COPYRIGHT LIEGT BEIM JEWEILIGEN AUTOR.
Weitere Files findest du auf www.semestra.ch/files DIE FILES DÜRFEN NUR FÜR DEN EIGENEN GEBRAUCH BENUTZT WERDEN. DAS COPYRIGHT LIEGT BEIM JEWEILIGEN AUTOR. Empirische Sozialforschung: Diekmann: MI 10-12
MehrInhaltsverzeichnis: Aufgaben zur Vorlesung Statistik Seite 1 von 10 Prof. Dr. Karin Melzer, Prof. Dr. Gabriele Gühring, Fakultät Grundlagen
Inhaltsverzeichnis: 1. Aufgabenlösungen... Lösung zu Aufgabe 1:... Lösung zu Aufgabe... Lösung zu Aufgabe 3... Lösung zu Aufgabe 4... Lösung zu Aufgabe 5... 3 Lösung zu Aufgabe... 3 Lösung zu Aufgabe 7...
Mehr1. Einführung und statistische Grundbegriffe. Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik:
. Einführung und statistische Grundbegriffe Beispiele aus dem täglichen Leben Grundsätzlich unterscheidet man zwei Bedeutungen des Begriffs Statistik: Quantitative Information Graphische oder tabellarische
MehrLeidlmair / Planung und statistische Auswertung psychologischer Untersuchungen I. Messtheoretische Vorüberlegungen
Leidlmair / Planung und statistische Auswertung psychologischer Untersuchungen I Messtheoretische Vorüberlegungen Am Anfang jeder statistischen Auswertung steht das 'Messen' bestimmter Phänomene bzw. Merkmale.
MehrÜberblick über multivariate Verfahren in der Statistik/Datenanalyse
Überblick über multivariate Verfahren in der Statistik/Datenanalyse Die Klassifikation multivariater Verfahren ist nach verschiedenen Gesichtspunkten möglich: Klassifikation nach der Zahl der Art (Skalenniveau)
MehrSTATISTIK FÜR STATISTIK-AGNOSTIKER Teil 1 (wie mich)
WS 07/08-1 STATISTIK FÜR STATISTIK-AGNOSTIKER Teil 1 (wie mich) Nur die erlernbaren Fakten, keine Hintergrundinfos über empirische Forschung etc. (und ich übernehme keine Garantie) Bei der Auswertung von
MehrEmpirisches Relativ: Eine Menge von Objekten, über die eine Relation definiert wurde.
Das Messen Der Prozess der Datenerhebung kann auch als Messen bezeichnet werden, denn im Prozess der Datenerhebung messen wir Merkmalsausprägungen von Untersuchungseinheiten. Messen ist die Zuordnung von
MehrDeskriptive Statistik
Deskriptive Statistik Lösungen+ Aufgabe 1.1 (a) Sammelnde Statistik: Wahl einer zufälligen Stichprobe aus der Grundgesamtheit. (b) Beschreibende (deskriptive) Statistik: Aufbereitung der Stichprobe (oder
MehrStatistik. Herzlich willkommen zur Vorlesung. Grundlagen Häufigkeiten Lagemaße Streuung Inferenzstatistik Kreuztabellen Gruppenunterschiede
FB 1 W. Ludwig-Mayerhofer Statistik 1 Herzlich willkommen zur Vorlesung Statistik FB 1 W. Ludwig-Mayerhofer Statistik 2 Vorlesung Statistik für wen? BA Social Science/BA Sozialwissenschaften (Pflicht)
MehrAllgemeine Grundlagen Seite Termin: Eindimensionale Häufigkeitsverteilung
Statistik für alle Gliederung insgesamt Allgemeine Grundlagen Seite 1 1. Termin: Allgemeine Grundlagen 2. Termin: Eindimensionale Häufigkeitsverteilung 3. Termin: Lageparameter 4. Termin: Streuungsparameter
MehrBeispiele qualitativer und quantitativer Sozialforschung
Beispiele qualitativer und quantitativer Sozialforschung siehe Teil A, How to do Empirie A 8 Umsetzungs Tipps für die Praxis... 152 A 8.1 Jedes Forschungsvorhaben benötigt einen roten Faden... 152 A 8.2
MehrEmpirische Sozialforschung
Helmut Kromrey Empirische Sozialforschung Modelle und Methoden der standardisierten Datenerhebung und Datenauswertung 11., überarbeitete Auflage Lucius & Lucius Stuttgart Inhalt Vorbemerkung: Wozu Methoden
MehrGliederung. Ursachen von Ergebnisverfälschung. Antworttendenzen/Urteilsfehler. Empirische Forschungsmethoden
SoSe 2017 6. Sitzung 23. Mai 2017 Gliederung Datenerhebung quantitative Forschung (Planungs- und Erhebungsphase): Urteilsverfälschung/Messfehler Maße der zentralen Tendenz 1 2 6) Quantitative empirische
MehrForschungsmethoden in der Sozialen Arbeit (XI)
Forschungsmethoden in der Sozialen Arbeit (XI) Fachhochschule für Sozialarbeit und Sozialpädagogik Alice-Salomon Hochschule für Soziale arbeit, Gesundheit, Erziehung und Bildung University of Applied Sciences
MehrStatistik Einführung // Kategoriale Daten 10 p.2/26
Statistik Einführung Kategoriale Daten Kapitel 10 Statistik WU Wien Gerhard Derflinger Michael Hauser Jörg Lenneis Josef Leydold Günter Tirler Rosmarie Wakolbinger Statistik Einführung // Kategoriale Daten
MehrStatistikpraktikum. Carsten Rezny. Sommersemester Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn
Statistikpraktikum Carsten Rezny Institut für angewandte Mathematik Universität Bonn Sommersemester 2017 Organisatorisches Anmeldung in Basis: 19. 23.06.2017 Skript und Übungsaufgaben unter: http://www.iam.uni-bonn.de/users/rezny/statistikpraktikum
MehrKreisdiagramm, Tortendiagramm
Kreisdiagramm, Tortendiagramm Darstellung der relativen (absoluten) Häufigkeiten als Fläche eines Kreises Anwendung: Nominale Merkmale Ordinale Merkmale (Problem: Ordnung nicht korrekt wiedergegeben) Gruppierte
MehrEmpirische Verteilungsfunktion
Empirische Verteilungsfunktion H(x) := Anzahl der Werte x ist. Deskriptive
MehrI.3. Computergestützte Methoden 1. Deskriptive Statistik. Master of Science Prof. Dr. G. H. Franke WS 2009/ 2010
I.3. Computergestützte Methoden 1. Deskriptive Statistik Master of Science Prof. Dr. G. H. Franke WS 2009/ 2010 1 Seminarübersicht Nr. Thema 1 Deskriptive Statistik 1.1 Organisation und Darstellung von
MehrGrundlagen der empirischen Sozialforschung
Grundlagen der empirischen Sozialforschung Sitzung 3 - Messen Jan Finsel Lehrstuhl für empirische Sozialforschung Prof. Dr. Petra Stein 03. November 2008 1 / 34 Online-Materialien Die Materialien zur Vorlesung
MehrEinführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011
Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011 Es können von den Antworten alle, mehrere oder keine Antwort(en) richtig sein. Nur bei einer korrekten Antwort (ohne Auslassungen
MehrTEIL 7: EINFÜHRUNG UNIVARIATE ANALYSE TABELLARISCHE DARSTELLUNG / AUSWERTUNG
TEIL 7: EINFÜHRUNG UNIVARIATE ANALYSE TABELLARISCHE DARSTELLUNG / AUSWERTUNG GLIEDERUNG Statistik eine Umschreibung Gliederung der Statistik in zwei zentrale Teilbereiche Deskriptive Statistik Inferenzstatistik
MehrSkalenniveau Grundlegende Konzepte
Skalenniveau Grundlegende Konzepte M E R K M A L / V A R I A B L E, M E R K M A L S A U S P R Ä G U N G / W E R T, C O D I E R U N G, D A T E N - M A T R I X, Q U A N T I T A T I V E S M E R K M A L, Q
MehrKapitel 1 Beschreibende Statistik
Beispiel 1.5: Histogramm (klassierte erreichte Punkte, Fortsetzung Bsp. 1.1) 0.25 0.2 Höhe 0.15 0.1 0.05 0 0 6 7 8,5 10 11 erreichte Punkte Dr. Karsten Webel 24 Beispiel 1.5: Histogramm (Fortsetzung) Klasse
MehrCox-Regression. Ausgangspunkt Ansätze zur Modellierung von Einflussgrößen Das Cox-Modell Eigenschaften des Cox-Modells
Cox-Regression Ausgangspunkt Ansätze zur Modellierung von Einflussgrößen Das Cox-Modell Eigenschaften des Cox-Modells In vielen Fällen interessiert, wie die Survivalfunktion durch Einflussgrößen beeinflusst
Mehr1.5 Berechnung von Rangzahlen
1.5 Berechnung von Rangzahlen Bei vielen nichtparametrischen Verfahren spielen die so genannten Rangzahlen eine wesentliche Rolle, denn über diese werden hier die Prüfgrößen berechnet. Dies steht im Gegensatz
MehrSTATISIK. LV Nr.: 0021 WS 2005/06 11.Oktober 2005
STATISIK LV Nr.: 0021 WS 2005/06 11.Oktober 2005 1 Literatur Bleymüller, Gehlert, Gülicher: Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, Verlag Vahlen Hartung: Statistik. Lehr- und Handbuch der angewandten
MehrInhaltsverzeichnis. 1 Über dieses Buch Zum Inhalt dieses Buches Danksagung Zur Relevanz der Statistik...
Inhaltsverzeichnis 1 Über dieses Buch... 11 1.1 Zum Inhalt dieses Buches... 13 1.2 Danksagung... 15 2 Zur Relevanz der Statistik... 17 2.1 Beispiel 1: Die Wahrscheinlichkeit, krank zu sein, bei einer positiven
MehrSerie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6. Statistik-Tutorium. Lösungsskizzen Übung SS2005. Thilo Klein. Grundstudium Sommersemester 2008
Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6 Lösungsskizzen Übung SS2005 Grundstudium Sommersemester 2008 Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 Serie 6 Inhalt Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie
MehrDeskriptive Statistik 1 behaftet.
Die Statistik beschäftigt sich mit Massenerscheinungen, bei denen die dahinterstehenden Einzelereignisse meist zufällig sind. Statistik benutzt die Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Fundamentalregeln:
MehrWahrscheinlichkeits - rechnung und Statistik
Michael Sachs Mathematik-Studienhilfen Wahrscheinlichkeits - rechnung und Statistik für Ingenieurstudenten an Fachhochschulen 4., aktualisierte Auflage 2.2 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen 19 absolute
MehrStatistik Grundbegriffe
Statistik Grundbegriffe 2 2.1 Überblick Im Kap. 2 werden Sie die Bedeutung von statistischen Grundbegriffen wie Stichprobe oder Merkmal kennenlernen und verschiedene Skalenniveaus voneinander abgrenzen.
MehrDeskriptive Statistik Auswertung durch Informationsreduktion
Deskriptive Statistik Auswertung durch Informationsreduktion Gliederung Ø Grundbegriffe der Datenerhebung Total-/Stichprobenerhebung, qualitatives/quantitatives Merkmal Einteilung der Daten (Skalierung,
MehrForschungsstatistik I
Prof. Dr. G. Meinhardt 6. Stock, Taubertsberg 2 R. 06-206 (Persike) R. 06-214 (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de http://psymet03.sowi.uni-mainz.de/
Mehr