helge nordmann

Statistik und Wahrscheinlichkeit

leicht gemacht

1 Statistik

Häufig treten bei der Untersuchung beliebiger Phänomene große Datenmengen auf, die auf Grund ihres Umfanges zu unübersichtlich sind, um noch verstanden zu werden. Die Zusammenfassung und Interpretation dieser Daten (Analyse) wird in der Statistik versucht. Entsprechend der Vielfalt der Fragestellungen, ist eine Fülle von Fachbegriffen entstanden, die aber zumeist zu wenigen Begriffen zusammenfassbar sind.

Im Folgenden wird weitestgehend die Vielzahl der Begriffe vermieden und statt dessen eine einheitliche Bezeichnungsweise bevorzugt. Auf feinere Begriffsunterscheidungen wird dann, soweit erforderlich, hingewiesen.

Grundsätzlich müssen bei der Analyse vorhandener Daten zwei Typen von Daten unterschieden werden: qualitative Daten und quantitative Daten. ¹

• Qualitative Daten sind Daten, die eine nicht größensortierbare Eigenschaft beschreiben. Beispiele hierfür sind: Das Geschlecht der Besucher einer Ausstellung, Produktnamen etc.
• Quantitative Daten sind Daten, die ihrer Größe nach sortierbar sind (sie sind eben in ihrer Quantität messbar). Beispiele hierfür sind Längen, Preise für Waren etc.

Quantitative Daten werden wiederum in zwei Typen unterschieden: diskrete Daten und stetige Daten.

• Diskrete Daten sind Daten, die schrittweise größenveränderlich sind. Beispiele hierfür sind: Anzahlen (natürliche Zahlen), aber auch beliebige andere Größen, etwa die Verkaufsmenge pro Kunde eines Produktes das in 0,25kg Paketen verkauft wird etc.
• Stetige Daten sind Daten, die aus den reellen Zahlen stammen. Beispiele hierfür sind: Körper'gewichte' von Schülern, jährlich gemessene Fahrstrecken bestimmter Fahrzeugtypen etc.

¹ Vergleiche hierzu auch 'Skalen', Seite 88

created 2007-03-16