Statistik 1 (Fach) / Heft 1 (Lektion)

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• beschreibende /deksriptive Statistik numerisches u. grafisches Verfahren zur Charakterisierung und Präsentation von Daten Reduktion der in den Daten enthaltenen statistischen Infos durch Aggregation auf wenige Kenngrößen
• explorative Datenanalyse Datenbestände werden mit rechenintensiven Verfahren nach auffälligen Mustern und Strukturen durchsucht
• schließende /induktive Statistik leitet aus Stichprobendaten Aussagen ab, die über die jeweilige Stichprobe hinausgehen und sich auf eine umfassendere Grundgesamtheit beziehen schätzen von Modellparametern und Testen von Hypothesen Daten sind mit Unsicherheiten verknüpft Stichprobendaten werden als Ausprägungen von Zufallsvariablen interpretiert und durch Verteilungsmodelle beschrieben
• Wahrscheinlichkeitsrechung liefert..: Grundlagen für die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten auf der Basis von Verteilungsmodellen
• statistische Einheiten/ Merkmalsträger sind..: Objekte, auf die sich eine statistische Untersuchung bezieht. Daten werden an statistischen Einheiten erhoben.
• Grundgesamtheit/ Population Die Menge aller für eine Fragestellung interessierenden statistischen Einheiten. Sie ist klar abgegrenzt
• Teilpopulation Ein Teil der Grundgesamtheit
• Merkmale/ Variablen Eigenschaften statistischer Einheiten
• Merkmalsausprägung Mögliche Werte, die ein Merkmal annehmen kann
• Stichprobe (einfach) Auswahl einer Teilmenge aus ihrer Grundgesamtheit
• Urwerte sind..: Urliste ist.. Beobachtete Werte für ein Merkmal innerhalb einer Grundgesamtheit/ Teilmenge Eine Liste aller Urwerte
• Begriffshierarchie für statistische Begriffe Menge von Objekten ------> Grundgesamtheit Einzelobjekt              -------> Merkmalsträger X Y Z                         -------> Merkmale a1 a2 a3...               -------> Merkmalsausprägungen
• Ausprägungen eines Merkmals (schließende Statistik) Realisierungen (sind Ergebnis eines Zufallsvorgangs)
• Merkmal (schließende Statistik) Zufallsvariable Beispiel: Pro Tag neu gemeldeter Fälle bakterieller Darmerkrankungen
• Beispiele für Merkmale und ihre Ausprägungen Familienstand: verheiratet/ ledig/ geschieden PKW Co2 Ausstoß: g/km
• Merkmalsklassifikationen stetig diskret nach Art der verwendeten Messkala: nominal, ordinal, metrisch
• diskretes Merkmal Ein Merkmal, das nur endlich viele Ausprägungen oder aber höchstens abzählbar unendlich viele Ausprägungen hat. Beispiele: Anzahl der Fachsemester, Güteklassen von Lebensmitteln, Geschlecht, Familienstand, Anzahl der zu einem Haushalt gehörenden Personen (Werte treten häufig mehrfach auf)
• stetiges Merkmal Ausprägungen bilden ein Intervall. Es können auch Zwischenwerte angenommen werden. Beispiele: Zeitangaben, Längen, Gewichte, Mietpreise in Euro und Cent, Intelligenzquotient, Bruttoeinkommen.. Das wiederholte Auftreten von Ausprägungen wird seltener je genauer gemessen wird. In dem Fall kann es auftreten, dass die Anzahl der Ausprägungen mit n übereinstimmt. Dies führt schnell zur Unübersichtlichkeit die dadurch gelöst wird, dass man die Daten gruppiert oder klassiert. Beispiel: Stundenverdienst: 0 bis 5, 5 bis 10 Euro...
• Nominalskala Ausprägungen eines Merkmals werden mit Namen oder Kategorien vorgestellt. Beispiele: Branchenzugehörigkeit, Studienfach, Transportmedium von Pendlern, Geschlecht.
• Ordinalskala Es gibt eine natürliche Rangordnung. Abstände zwischen den Stufen sind nicht direkt vergleichbar. Beispiele: Schulnoten, Bonitätsbewertungen von Sparkassenkunden, Zufriedenheit mit einem Produkt
• Was ist ein Quotient (einfach) Ergebnis einer Division Ein Verhältnis von zwei Größen zueinander dient oftmals der Einordnung eines Wertes in einem Gesamtmaßstab
• Likert- Skala Beispiel einer Ordinalskala Variablen sollen erfasst werden. Aussagen sollen anhand einer mehrstufigen Skala kommentiert werden. ("trifft zu", "trifft nicht zu") Stufen können gerade/ ungerade sein (neutral, nicht neutral)
• metrische Skala/ Kardinalskala Abstände (Differenzen) zwischen den Merkmalsausprägungen sind interpretierbar. Außerdem auch die Quotientenbildung aber NICHT bei der Intervallskala Intervallskala Verhältnisskala Absolutskala
• Intervallskala Es gibt keinen natürlichen Null Punkt Beispiele: Temperatur auf der Celsiusskala, Jahreszahlen, Zeitangaben, IQ-Skala
• Verhältnisskala Es existiert ein Nullpunkt. Multiplikation und Division sind sinnvoll, somit können Verhältnisse zwischen den Ausprägungen gebildet werden. Die Maßeinheit ist willkürlich definiert. Beispiele: Preis, Entfernung, Masse, Temperatur in Kelvin
• Absolutskala Die Merkmalsausprägungen werden als Zahl dargestellt,für die Zahlenwerte existiert ein natürlicher Nullpunkt unddie Maßeinheit ist natürlich gegeben Beispiel: Für das Merkmal „Bevölkerungsgröße eines Landes“ ist die Anzahl der Einwohner das natürliche Maß mit dem natürlichen Nullpunkt „keine Einwohner“. Bei Absolutskalen kann also die Skaleneinheit nicht frei gewählt werden. Absolutskalen sind eindeutig festgelegt und Skalentransformationen nicht erlaubt
• Merkmal: Lebensalter Skala? Metrische
• Co2 Emissionen von PKWS Skala? Metrisch (Verhältnis)
• Temperatur (heiß, warm, normal, kalt) Skala? Ordinal
• Parteipräferenz von Wählern Skala? Nominal
• Likert Skala? Skala? Ordinal
• Latente Variable Eine Größe, die durch eine direkte Messung/ Beobachtung nicht zugänglich ist, und erst durch Operationalisierung messbar gemacht werden kann. Kann indirekt mit Hilfe von Indikatoren gemessen werden. Manifeste Variablen die eindeutig definiert und erfassbar sind werden verwendet.
• intensitätsmäßiges Merkmal Wenn bei mehreren Einheiten nicht die Summe der Merkmalswerte,sondern nur ein durchschnittlicher Merkmalswert sinnvoll interpre-tierbar ist, spricht man von einemintensivenMerkmal (z.B. Intelli-genz), andernfalls von einemextensivenMerkmal (z.B. Einkommen).
• Klassifikationen von Merkmalen: nach Anzahl der möglichen Ausprägungen nach Art der verwendeten Mess- Skala nach Typ der Merkmalsausprägungen
• qualitatives Merkmal Ausprägungen sind Kategorien. Spiegelt Qualität nicht Intensität wieder. Beispiele: Nominal-> Konfessionszugehörigkeit Ordinal-> Hotelkategorie Merkmale werden oft Zahlencodes zugeordnet (Etiketten)
• quantitatives Merkmal "echte" Zahlen metrisch skalierte Merkmale sind immer quantitativ
• 2 Beispiele für Manifeste Merkmale Alter, Geschlecht,
• 2 Beispiele für latente Merkmale Intelligenz Studienmotivation
• 2 Erhebungsarten Primärerhebung Sekundärerhebung
• Was ist eine Primärerhebung Daten werden eigens für das jeweilige Untersuchungsziel gewonnen
• Was ist eine Sekundärerhebung greift auf Daten aus schon vorhandenen Quellen zurück
• Was ist eine Tertiärerhebung? statistische Infos werden aus vorhandenen Quellen geschöpft; ABER nicht in Form von Originaldaten (in aggregierter Form)
• Arten der Datengewinnung bei einer Primärerhebung Befragungen -> schriftlich, mündlich, internetgestützt Beobachtung Experiment
• Befragung dabei wird zwischen unstrukturiertem (offener Charakter), teilstrukturiert und strukturiert unterschieden. Teilstrukturierte und Strukturiete Interviews sind teilweise oder ganz standardisiert. (Fragebögen mit teilweise oder vollständig geschlossenen Fragen)
• Beobachtung erfordert systematische Planung und Dokumentation + Beobachtungsprotokoll speziell Sozialforschung: offene oder verdeckte Forschung verdeckte Forschung: "nicht- reaktive Erhebungsverfahren"
• "nicht- reaktive Erhebungsverfahren" Die zu beobachtende Person weiß nichts davon und deswegen können die Erhebungstechniken keine Veränderungen bei den zu untersuchenden Objekten hervorrufen. Beispiel: Markt und Konsumforschung, Google Analytics, Aufzeichnungen von Blickbewegungen von Kunden in Gängen von Supermärkten.
• Experimente emp. Überprüfung von Hypothesen über kausale Zusammenhänge zwischen Merkmalen Ausprägungen eines o. mehrerer Merkmale (unabhängige Variable, Einflussfaktoren)  werden unter Laborbedingungen systematisch variiert und der Effekt auf ein anderes Merkmal (abhängige Variable, Zielgröße) studiert. Untersuchung wird durch ein Versuchsplan festgelegt. Störvariablen sollen durch geeignete Organisation ausgeschaltet werden.
• Klassifikationen von Erhebungen 5 Querschnittsstudie Längsschnittsstudie Panel Vollerhebung Teilerhebung/ Stichprobenerhebung
• Klassifikation von Erhebungen zeitlicher Zusammenhang der Daten Querschnittsstudie Längsschnittsstudie Panel
• Querschnittsstudie Zu einem bestimmten Zeitpunkt werden die Ausprägungen eines Merkmals an verschiedenen Merkmalsträgern erfasst. Es entsteht eine Querschnittsreihe

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