Datenanalyseverfahren

1. 1. Ermittlung von Häuftigkeiten
2. 2. Lageparameter

   Nota:

   • Position der Häufigkeitsverteilung der Merkmalsskala
   1. Arithmetisches Mittel
      1. addierte Werte / Anzahl Teilnehmer
   2. Median
      1. Nach Größe geordnete Merkmalsausprägungen -> Wert in der Mitte

         Nota:

         • Bsp.: A B C D E F G - Teilnehmer 1 2  3  4 5 6 7  - Alter Median = 4
   3. Modus
      1. Merkmal d. am häuftigsten vorkommt

         Nota:

         • Teilnehmer hatten Alter: 15, 18, 23, 24, 23., 27. 25,23 Modus = 23
   4. Quantile
      1. unterteilt in 4 Gruppen
         1. 25% sond so & so alt, 50%, 75%, 100%
3. 3. Streuungsparameter

   Nota:

   • Wie stark streuen Werte um den Mittelwert/ wie stark ist die Verteilung
   1. Varianz
      1. Jeden Wert vom Mittelwert ² abziehen
   2. Standardabweichung
      1. Wurzel aus d. Varianz
   3. Variationskoeffizient
      1. arithm. Mittel der Standardabweichung
   4. Spannweite
      1. Differenz größter & kleinster Wert
4. 4. Formatparameter/ Konzentrationsparam.

   Nota:

   • Verteilung
   1. Schiefe
      1. Symmetrie einer Verteilung
   2. Wölbung
      1. Steilheit einer Verteilung
   3. Konzentration
      1. Ausmaß d- Ungleichverteilung d. Merkmalssummen auf Merkmalsträger d. Grundgesamtheit

1. 1. Kreuztabellierung
   1. Matrix mit Häufigkeiten aller mögl. Kombinat. d. Merkmalsausprägung zweier Variablen mit NOMINALEM o. ORDINALEM Skalenniveau

      Nota:

      • Bsp.:         Kundensegm. 1        2 Marke A         34                          56 Marke B         14                          26
2. 2. Korrelationskoeffizient

   Nota:

   • wird dargestellt in einem Koordinatensystem, die Werte werden als Punkte eingetragen Liegen alle Punkte in etwa auf einer Geraden oder tendieren sehr dazu nahe beinander zu sein, haben sie eine hohe Korrelation zueinenader. Ob positiv oder negativ (1; -1)
   1. nur bei Intervall- o. Ratioskallierung
   2. Maß für den Grad d. gemeinsamen Variation d. Variablen x und y
      1. zwischen -1 bis 1
3. 3. Bivariate Regression
   1. definiert eine Variable als abhängig, andere als unabhängig

      Nota:

      • 1. Ermittlung einer lineraren Schätzfunktion 2. Ermittlung Koeffizienten a & b zur möglichst gute Anapssung d. Regressionsgeraden an d. empirischen Daten 3. Schätzung mit Methode der kleinsten Fehlerquadratsumme R²

1. Mittelwerttest
   1. Vergleich eines Stichprobenmittelwerts mit einem Wert d. Grundgesamtheit
   2. z.B. Stichprobe Alter Viadrinastudenten, Vergleich Alter aller Stundenten Deutschlands
2. x²-Anpassungstest
   1. Vergleicht Merkmalverteilung einer Stichprobe mit Merkmalsverteilung in Grundgesamtheit
   2. z.B. Geschlechtsverteilung BWL Studenten Viadrina im Vergleich zu gesamten BWL'ern Deutschlands

Nota:

• beschreibend Nur Aussagen über vorliegende Daten

Nota:

• beschreibend nur Aussagen über vorliegende Daten

Nota:

• Rückschlüsse von einer Stichprobe auf Gegebenheiten in der Grundgesamtheit

1. t-Test
   1. Vergleich zweier Stichprobenmittelwerte
   2. z.B. Mittelwert Alter Frauen Viadrina, " Männer Viadrina
2. Einzelfakrorielle Varianzanalyse
   1. vergleich von zwei o. mehr Stichrpbenmittelwerten
3. x² - Unabhängigkeitstest
   1. Test auf Unabhängigkeit zweier nominalskalierter Veriablen