Zusammenfassung
Statistik heißt, aus Daten Schlüsse zu ziehen. Am Anfang einer solchen Analyse steht die
-
Inspektion,
-
Beschreibung und
-
Visualisierung
der zu untersuchenden Daten. Die Inspektion bezieht sich insbesondere auf die Vollständigkeit der Daten und das etwaige Vorhandensein von Ausreißern. Gegebenenfalls sind die Daten zu bereinigen und aufzubereiten, indem man fehlende Daten ergänzt bzw. die Stichprobe verkleinert. Beschrieben werden die Daten durch die Häufigkeiten bestimmter Merkmalswerte sowie durch empirische Kenngrößen wie Mittelwert, Streuung und Schiefe. Man visualisiert die Daten durch Häufigkeitsdiagramme, Histogramme und empirische Verteilungsfunktionen. Zeitreihendaten werden im Zeitablauf graphisch dargestellt und dabei geeignet geglättet. Diese und verwandte Methoden fasst man unter dem Begriff Deskriptive Statistik oder Beschreibende Statistik zusammen. Ziel der Deskriptiven Statistik ist es, die Daten so zu präsentieren, dass man erste Schlüsse daraus ziehen und entscheiden kann, welche höheren statistischen Methoden zur weiteren Analyse in Frage kommen.
Zusammenfassung
Statistik heißt, aus Daten Schlüsse zu ziehen. Am Anfang einer solchen Analyse steht die
-
Inspektion,
-
Beschreibung und
-
Visualisierung
der zu untersuchenden Daten. Die Inspektion bezieht sich insbesondere auf die Vollständigkeit der Daten und das etwaige Vorhandensein von Ausreißern. Gegebenenfalls sind die Daten zu bereinigen und aufzubereiten, indem man fehlende Daten ergänzt bzw. die Stichprobe verkleinert. Beschrieben werden die Daten durch die Häufigkeiten bestimmter Merkmalswerte sowie durch empirische Kenngrößen wie Mittelwert, Streuung und Schiefe. Man visualisiert die Daten durch Häufigkeitsdiagramme, Histogramme und empirische Verteilungsfunktionen. Zeitreihendaten werden im Zeitablauf graphisch dargestellt und dabei geeignet geglättet. Diese und verwandte Methoden fasst man unter dem Begriff Deskriptive Statistik oder Beschreibende Statistik zusammen. Ziel der Deskriptiven Statistik ist es, die Daten so zu präsentieren, dass man erste Schlüsse daraus ziehen und entscheiden kann, welche höheren statistischen Methoden zur weiteren Analyse in Frage kommen.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Author information
Authors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2017 Springer-Verlag GmbH Deutschland
About this chapter
Cite this chapter
Lange, T., Mosler, K. (2017). Elementare Datenanalyse. In: Statistik kompakt. Springer-Lehrbuch. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-53467-0_2
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-53467-0_2
Published:
Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-53466-3
Online ISBN: 978-3-662-53467-0
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)