Deskriptive Statistik (Fach) / Grundbegriffe (Lektion)

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• Untersuchungseinheit Einheit, dessen Eigenschaften untersucht werden (Personengruppen, wie Studenten, Rentner, Kinder oder Länder, Organisationen etc.)
• Stichprobe • Menge der untersuchten Einheiten • Stichprobenumfang: Anzahl der Untersuchungseinheiten (oft Symbol „N“) • Stichprobe dient dazu, um Aussagen über eine größere Grundgesamtheit (Population) zu treffen
• Variable • Eigenschaften bzw. Merkmal der Untersuchungseinheiten, z.B. Alter, Intelligenz, Reaktionszeit etc. • Variable = Veränderliche (verschiedene Ausprägungen möglich) vs. Konstante = Unveränderliche (nur ein Wert) • Einer Variablen wird eine Menge möglicher Ausprägungen zugeordnet; z.B. Variable „Geschlecht des Probanden“ → Symbol x hat die Ausprägungen 1 für weiblich und 2 für männlich Es gibt verschiedene Typen von Variablen. Das zu verwendende Analyseverfahren richtet sich nach dem Variablentyp. Nicht jedes Verfahren ist für jeden Typen sinnvoll.
• Manifeste Variablen ➢ Manifest: Ausprägungen der Variablen können direkt beobachtet werden
• Latente Variablen ➢ Latent: Nicht direkt beobachtbar; wird indirekt gemessen
• Diskrete Variablen ➢ Diskret: Ausprägungen der Variablen sind abzählbar (z.B. Alter, Anzahl Kinder)
• Stetige Variablen ➢ Stetig: Ausprägungen der Variablen sind überabzählbar (z.B. Reaktionszeit)
• Dichotome Variablen ➢ Dichotome: Eine Variable, die diskret ist und nur zwei Merkmalsausprägungen besitzt
• Abhängige Variablen ➢ Abhängig: werden auch outcome-Variablen genannt (oft Symbol gamma) 
• Unabhängige Variablen ➢ Unabhängig: Sollen die Ausprägungen der abhängigen Variablen erklären können In einer Studie müssen die unabhängigen Variablen den abhängigen Variablen zeitlich vorgeordnet sein.
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• Treatmentvariable Treatmentvariable: unabhängige Variable deren Ausprägungen den Experimentalbedingungen zugeordnet werden (oft Symbol x)
• Kovariate ➢ Kovariate (auch Störvariate): unabhängige Variable die neben der Treatmentvariable auch einen Einfluss auf die abhängige Variable haben könnte (sie stört den Einfluss von x auf y – oft Symbol z)
• Nominalskala Variablenausprägungen haben keine Rangfolge (z.B. Geschlecht)
• Ordinalskala Rangfolge mögliche, Abstand zwischen verschiedenen Ausprägungen nicht interpretierbar
• Intervallskala (auch metrische Skala) Rangfolge möglich, Abstand zwischen verschiedenen Aussagen interpretierbar (z.B. Einkommen, Anzahl der Kinder) stetige Variablen sind intervallskalierte Variablen aber nicht alle intervallskalierten Variablen sind stetig (z.B. Anzahl der Geschwister)
• Was ist die prä-facto-Perspektive? Vor einer Messung (meist kursiver Großbuchstabe)
• Was ist die post-facto-Perspektive? Die post-facto-Perspektive ist, wenn die Ergebnisse einer Messung schon vorhanden sind.  Realisierung einer Messung (das konkrete Ergebnis bei einer Messung bezüglich der Variablen) - oft ein kleiner Buchstabe
• Was sind verwendete Symbole für die Variablen der post-facto-Perspektive? Y meist für die abhängige Variable X meist für die Treatmentvariable Z meist für die Kovariate D meist für die Differenzvariable I üblicherweise für eine Indikatorvariable
• Verschiedene Symbole der Variable als Vektor unterschiedlicher Messausprägungen y meist für den Vektor der Messwerte der abhängigen Variable x meist für den Vektor der Treatmentvariable z meist für den Vektor der Kovariable d meist für eine Differenzvariable, z. B. d = Symptombelastung vor Psychotherapie minus Symptombelastung nach Psychotherapie ind (hier) für die konkrete Ausprägung einer Indikatorvariablen Vektoren werden auch oft fett dargestellt, um sie von den Ausprägungen des Vektors zu unterscheiden.
• Was gibt die absolute Häufigkeit an? Die absolute Häufigkeit gibt an, wie oft eine spezifische Variablenausprägung in einer spezifischen Stichprobe gemessen wurde. Zur Berechnung von absoluten Häufigkeiten benutzen Computer (z.B.) Indikatorvariablen. Sie sind immer eins, wenn eine spezifische Person die interessierende Variablenausprägung aufweist, und null in allen anderen Fällen. Die absolute Häufigkeit einer spezifischen Variablenausprägung ist die Summe über die entsprechende Indikatorvariable.
• Was ist die relative Häufigkeit? Die relative Häufigkeit ist die absolute Häufigkeit relativ zum Stichprobenumfang. Die relative Häufigkeit einer spezifischen Variablenausprägung ist sowohl größer oder gleich null, als auch kleiner oder gleich eins Die Summe der relativen Häufigkeiten aller Ausprägungen einer Variablen ist immer eins.
• Was ist prozentuale Häufigkeit? Die prozentuale Häufigkeit ist eine Prozentangabe der relativen Häufigkeit Die prozentuale Häufigkeit einer spezifischen Variablenausprägung ist sowohl größer oder gleich null, als auch kleiner oder gleich 100 Die Summe der prozentualen Ausprägungen einer Variablen ist gleich immer 100% 
• Was ist eine Häufigkeitstabelle? In einer Häufigkeitstabelle sind nicht die einzelnen Messwerte, sondern die Häufigkeitenaller Variablenausprägungen aufgelistet – auch wenn die Häufigkeit einer Variablenausprägung Null ist. Häufigkeitstabellen ermöglichen eine kompakte Darstellung von Informationen über die Stichprobe und werden Diagrammen insbesondere bei Variablen mit vielen Ausprägungen vorgezogen. Meist wird entweder die absolute, die relative oder die prozentuale Häufigkeit aufgeliste – selten alle drei gleichzeitig.
• Was charakterisiert ein Balkendiagramm? In einem Balkendiagramm entspricht die Breite (oder Höhe) eines Balkens der Häufigkeit der betreffenden Variablenausprägung. Ob absolute, relative oder prozentuale Häufigkeiten abgetragen sind, ist oft der Achsenbeschriftung zu entnehmen.
• Was charakterisiert ein Kreisdiagramm? In einem Kreisdiagramm entspricht der Winkel des Kreisauschnittes der Häufigkeit der entsprechenden Variablenausprägung.
• Welche Darstellungsprobleme treten bei stetigen Variablen auf? Bei stetigen Variablen ist die Verwendung von Häufigkeitstabellen, Balken- oder Kreisdiagrammen oft nicht sinnvoll. Im Extremfall ist die Anzahl der Variablenausprägungen gleich dem Stichprobenumfang. In diesem Fall ist jede absolute Häufigkeit gleich eins. Eine Darstellung der Häufigkeiten ist dann wenig informativ. Bei stetigen Variablen (sowie bei Variablen, die eine große Anzahl an Kategorien kodieren) bildet man deshalb oft Klassen (z.B. Einkommensklassen) und bestimmt dann die Häufigkeiten dieser Klassen.

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