33209 Statistik I (Subject) / Beschreibende Statistik 04-06 (Lesson)

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• Diskrete Merkmale - Berechnung Wenn das betrachtete Merkmal diskret ist, kann man die Häufigkeit für die einzelnen Merkmalsausprägungen zählen (Feststellung der absoluten Häufigkeiten) und die Zählergebnisse durch den Umfang des Datensatzes dividieren (Berechnung der relativen Häufigkeiten).
• Diskrete Merkmale - Darstellung Die so definierten absoluten oder relativen Häufigkeitsverteilungen lassen sich anhand von Säulen- oder Balkendiagrammen visualisieren. Illustriert wird dies an Datensätzen zum Politbarometer und zur Nationalen Verzehrstudie II.
• kumulierte Häufigkeitsverteilung - Treppenfunktion Wenn man die absoluten oder relativen Häufigkeiten eines diskreten Merkmals, für dessen Ausprägungen eine Rangordnung erklärt ist (mindestens Ordinalskala), bis zu einem Schwellenwert aufsummiert, erhält man eine kumulierte Häufigkeitsver-teilung. Die grafische Darstellung liefert eine Treppenfunktion.   Dies wird anhand von Daten zu Würfelexperimenten und Roulettespielen veranschaulicht. 
• empirische Verteilungsfunktion Eine kumulierte Häufigkeitsverteilung wird im Falle relativer Häufigkeiten auch empirische Verteilungsfunktion genannt.
• stetigen Merkmalen - Klassen - relative Besetzungshäufigkeit - Histogramme Bei stetigen Merkmalen lassen sich die Merkmalsausprägungen zu Klassen zusammenfassen. Zur Visualisierung der absoluten oder relativen Besetzungs-häufigkeiten der Klassen zieht man Histogramme heran.   Diese sind durch Balken repräsentiert, deren Breite den Klassenbreiten und deren Höhe den Klassenbesetzungshäufigkeiten entspricht. Als Beispiel angeführt wird die in Form eines Doppelhistogramms darstellbare Altersstruktur der deutschen Bevölkerung (je ein Histogramm für Männer und Frauen). Für die Klassenbildung bieten sich hier die Jahrgänge an.

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