Zusammenfassung
Dieses Kapitel führt in die grundlegenden statistischen Methoden ein, mit denen univariate oder eindimensionale Daten, d.h. Daten, die aus Beobachtungen eines einzelnen Merkmals bestehen, in geeigneter Weise dargestellt, beschrieben und untersucht werden können. Neben den üblichen Mitteln der univariaten deskriptiven Statistik wie Histogrammen und Maßzahlen zu Lage und Streuung werden einige einfache Techniken der explorativen Datenanalyse wie Box-Plots, Schätzung von Dichtekurven und Quantil-Plots dargestellt. Die univariaten Methoden dieses Kapitels bilden auch die Grundlage für multivariate statistische Fragestellungen, bei denen wie in den meisten Beispielen von Kapitel 1 mehrere Merkmale gleichzeitig beobachtet, beschrieben und untersucht werden. So kann man etwa ein primär interessierendes Merkmal, wie die Nettomiete von Wohnungen, die Präferenz für eine bestimmte Partei, die Überlebensdauer nach einer Krebsoperation, nicht nur für die gesamte Erhebung, sondern auch für Teilgesamtheiten oder Schichten betrachten, die durch Kategorien anderer Merkmale oder Einflußfaktoren wie Baualterskategorien, männliche bzw. weibliche Wähler, Behandlungsgruppen bestimmt sind. Durch den Vergleich univariater Ergebnisse in den Schichten können erste Eindrücke über mögliche Abhängigkeiten gewonnen werden und damit zu genaueren zwei- oder mehrdimensionalen Untersuchungen mit Methoden des dritten Kapitels hinführen.
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Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G. (2003). Univariate Deskription und Exploration von Daten. In: Statistik. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-22657-5_2
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-22657-5_2
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