Mittelwert und Standardabweichung

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Transkript:

Professur E-Learning und Neue Medien Institut für Medienforschung Philosophische Fakultät Einführung in die Statistik Mittelwert und Standardabweichung

Überblick Mittelwert Standardabweichung Weitere Maße der zentralen Tendenz Weitere Streuungsmaße Normalverteilung Schiefe und Kurtosis 2

Einführung Statistik als Suche nach Mustern in Zahlen Wie sucht man in riesigen Datensätzen aus Zahlen nach Mustern? Zusammenfassung (Aggregation) von Zahlen zu charakteristischen statistischen Kennwerten Zwei Arten von statistischen Kennwerten Maße der zentralen Tendenz: Maße fassen die Messwerte zusammen Streuungsmaße: Maße geben Auskunft über die Unterschiedlichkeit der Messwerte Mittelwert als Maß der zentralen Tendenz und Standardabweichung als Streuungsmaß am gebräuchlichsten 3

Mittelwert Mittelwert (engl. mean, M): Durchschnitt aller Messwerte Mathematisch: Summe aller Werte dividiert durch deren Anzahl n Formel: M n i 1 n x i Eigenschaften Summe der gerichteten (mit Vorzeichen versehenen) Abweichungen vom Mittelwert ergibt Null Summe der quadrierten Abweichungen ergibt ein Minimum Voraussetzung: Mindestens Intervallskalenniveau der Daten 4

Beispiel: Mittelwerteberechnung beim Signalisierungseffekt (Jamet, 2014) N = 32; 69% ; Ø 22.4 Jahre (SD = 2.1) Lernmaterial: CTML Einfaktorielles, zweifachgestuftes Design Ohne Signalisierungen Mit Signalisierungen U. a. Lernleistung als abhängige Variable Ohne Signalisierungen Mit Signalisierungen Quelle: Jamet (2014) 5

Beispiel: Mittelwerteberechnung Welche Versuchsbedingung hat zu höheren Lernleistungen geführt? VPN Bedingung Lernleistung 1 Ohne Signalisierungen 8 2 Ohne Signalisierungen 4 3 Ohne Signalisierungen 6 4 Ohne Signalisierungen 2 5 Mit Signalisierungen 9 6 Mit Signalisierungen 7 7 Mit Signalisierungen 4 8 Mit Signalisierungen 8 Mittelwerte für die beiden Gruppen M = (8 + 4 + 6 + 2) : 4 = 5 M = (9 + 7 + 4 + 8) : 4 = 7 6

Standardabweichung Neben dem Mittelwert (oder anderen Maßen der zentralen Tendenz) immer auch ein Streuungsmaß (z. B. Standardabweichung) angeben Standardabweichung (engl. standard deviation, SD): Grob gesagt die durchschnittliche Abweichung der Messwerte von ihrem Mittelwert Formel: SD n i 1 x i x n 1 2 Eigenschaften Standardabweichung 0 Große Abweichungen werden stärker berücksichtigt als kleine Voraussetzung: Mindestens Intervallskalenniveau der Daten 7

Beispiel: Berechnung der Standardabweichungen Wie stark weichen die Lernleistungen innerhalb der beiden Versuchsbedingungen voneinander ab? VPN Bedingung Lernleistung x (x i -x) 2 1 Ohne Signalisierungen 8 5 9 2 Ohne Signalisierungen 4 5 1 3 Ohne Signalisierungen 6 5 1 4 Ohne Signalisierungen 2 5 9 5 Mit Signalisierungen 9 7 4 6 Mit Signalisierungen 7 7 0 7 Mit Signalisierungen 4 7 9 8 Mit Signalisierungen 8 7 1 Standardabweichungen für die beiden Gruppen SD = 9 + 1 + 1 + 9 4 1 SD = 2.58 SD = 4 + 0 + 9 + 1 4 1 SD = 2.16 8

Berechnung von Mittelwert und Standardabweichung Wie lauten Mittelwert und Standardabweichung bei dem unten dargestellten Datensatz? A: M = 3 und SD = 3 B: M = 3 und SD = 4 C: M = 4 und SD = 3 D: M = 4 und SD = 4 Rey.participoll.com VPN 1 2 3 4 5 6 7 8 Wert 7-3 2 9 1 2 0 6 Berechnung: M = (7 + (-3) + 2 + 9 + 1 + 2 + 0 + 6) : 8 = 3 SD = 16 + 36 + 1 + 36 + 4 + 1 + 9 + 9 8 1 = 4 A B C D 0 9

Beispiele für Mittelwerte und Standardabweichungen in Fachzeitschriften Quelle: Jamet (2014) Quelle: Rey und Steib (2013) Quelle: Huff, Bauhoff und Schwan (2012) 10

Weitere Maße der zentralen Tendenz Modalwert (bzw. Modus): Wert, der in einer diskreten Verteilung am häufigsten vorkommt Beispiel: Der Modalwert ist hier 3 VPN 1 2 3 4 5 6 7 8 Wert 3 7 5 4 4 3 7 3 Unimodale vs. bimodale Verteilung Voraussetzung: Mindestens Nominalskalenniveau der Daten 11

Weitere Maße der zentralen Tendenz Medianwert (bzw. Median): Wert, von dem alle übrigen Werte im Durchschnitt am wenigsten abweichen Beispiel: Der Medianwert ist hier 4 VPN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Wert 3 3 3 4 4 5 7 7 84 Eigenschaften Summe der Abweichungsbeträge ist minimal Median halbiert die Verteilung Voraussetzung: Mindestens Ordinalskalenniveau der Daten 12

Berechnung von Maßen der zentralen Tendenz Wie lauten Modus, Median und Mittelwert bei dem unten dargestellten Datensatz? A: Modus = 0, Median = 2, Mittelwert = 2 B: Modus = 2, Median = 2, Mittelwert = 3 C: Modus = 2, Median = 3, Mittelwert = 3 D: Modus = 3, Median = 3, Mittelwert = 4 Rey.participoll.com VPN 1 2 3 4 5 6 7 8 Wert -3 0 1 2 2 6 7 9 Berechnung des Mittelwertes: M = ((-3) + 0 + 1 + 2 + 2 + 6 + 7 + 9) : 8 = 3 A B C D 0 13

Weitere Streuungsmaße Variationsbreite (Spannweite, engl. range): Statistischer Wert, der den Streuungsbereich der Messwerte angibt Mathematisch: Differenz aus dem größten und dem kleinsten Wert (bei nominalskalierten Daten hingegen die Anzahl der Kategorien) Beispiel: Die Variationsbreite beträgt hier 81 (84 3). VPN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Wert 3 3 3 4 4 5 7 7 84 Eigenschaften: Hohe Ausreißerabhängigkeit Voraussetzung: Mindestens Nominalskalenniveau der Daten 14

Weitere Streuungsmaße Varianz: Grob gesagt die quadrierte durchschnittliche Abweichung der Messwerte von ihrem Mittelwert Mathematisch: Die quadrierte Standardabweichung Formel: SD 2 n i 1 x i n 1 x 2 Eigenschaften Varianz 0 Große Abweichungen werden stärker berücksichtigt als kleine Voraussetzung: Mindestens Intervallskalenniveau der Daten 15

Weitere Streuungsmaße Interquartilbereich (Interquartilabstand, IQA; engl. interquartile range, IQR): Streuungsmaß, welches die mittleren 50% der Werte einer Verteilung definiert Ermittlung des IQR über aufeinanderfolgende Medianbestimmung Beispiel: Der IQR beträgt hier 6 (6.5 0.5). VPN 1 2 3 4 5 6 7 8 Wert -3 0 1 2 2 6 7 84 0.5 6.5 Voraussetzung: Mindestens Ordinalskalenniveau der Daten 16

Berechnung von Streuungsmaßen Wie lauten Range, Varianz und IQR bei dem unten dargestellten Datensatz? A: Range = 6, Varianz = 4, IQR = 6 B: Range = 12, Varianz = 16, IQR = 0 C: Range = 6, Varianz = 6, IQR = 6 D: Range = 12, Varianz = 16, IQR = 6 Rey.participoll.com VPN 1 2 3 4 5 6 7 8 Wert -3 0 1 2 2 6 7 9 Berechnung der Varianz: 2 2 2 2 2 (( 3) 3) (0 3) (1 3) (2 3) (2 3) SD 8 1 36 9 4 1 1 9 16 36 112 16 7 7 2 (6 3) 2 (7 3) 2 (9 3) 2 A B C D 0 17

Normalverteilung Normalverteilung: Symmetrische, glockenförmige Kurve, die sich der x-achse asymptotisch nähert und deren Mittelwert, Median und Modus identisch sind Standardnormalverteilung: Normalverteilung mit einem Mittelwert von 0 und einer Standardabweichung von 1 Flächenanteile zwischen -1 und +1: Etwa 68.3% -2 und +2: Etwa 95.4% 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0-4 -3-2 -1 0 1 2 3 4 18

Schiefe Schiefe (engl. skewness oder skew): Maß für die Asymmetrie einer Verteilung Verteilungen mit unterschiedlichen Schiefen Rechtsschief Linksschief Symmetrisch Linkssteil Rechtssteil Keine Schiefe Schiefe > 0 Schiefe < 0 Schiefe = 0 19

Schiefe Wo befinden sich Mittelwert, Median und Modalwert in der unten dargestellten rechtsschiefen Verteilung? A: Mittelwert > Median > Modalwert B: Mittelwert < Median < Modalwert C: Median > Mittelwert > Modalwert D: Median < Mittelwert < Modalwert Rey.participoll.com A B C D 0 20

Kurtosis Kurtosis (Wölbung): Maß für die Flachheit bzw. Steilheit einer Verteilung Exzess: Teilweise synonym zur Kurtosis verwendet, aber eigentlich gilt: Exzess = Wölbung 3 Verteilungen mit unterschiedlicher Kurtosis Steilgipflig Normalgipflig Flachgipflig Positiver Exzess Neutraler Exzess Negativer Exzess Exzess > 0 Exzess = 0 Exzess < 0 21

Zusammenfassung Mittelwert: Gebräuchlichstes Maß der zentralen Tendenz Standardabweichung: Gebräuchlichstes Streuungsmaß Weitere Maße der zentralen Tendenz: Modalwert und Medianwert Weitere Streuungsmaße: Variationsbreite, Varianz und Interquartilbereich Verschiedene Verteilungen: 22

Prüfungsliteratur Leonhart, R. (2013). Lehrbuch Statistik. Einstieg und Vertiefung (3. Aufl.). Bern: Huber. Maße der zentralen Tendenz und der Dispersion (S. 41-79) Rasch, B., Friese, M., Hofmann, W., & Naumann, E. (2014). Quantitative Methoden 1: Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (4. Aufl.). Heidelberg: Springer. Deskriptive Statistik (S. 1-18) Inferenzstatistik (S. 21-30) 23

Weiterführende Literatur Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Berlin: Springer. Statistische Kennwerte (S. 25-36) Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2015). Statistik und Forschungsmethoden (4. Aufl.). Weinheim: Beltz. Univariate Deskriptivstatistik (S. 127-168) Sedlmeier, P., & Renkewitz, F. (2013). Forschungsmethoden und Statistik: Ein Lehrbuch für Psychologen und Sozialwissenschaftler (2. Aufl.). München: Pearson. Lage- und Streuungsmaße (S. 175-196) 24