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1.2. ANALYSE UNIVARIATER DATEN 17
Für das Beispiel Alter 6 kann z.B. die folgende stetige (gerundete) Häufigkeitstabelle
generiert werden:
> haeufigkeit.stetig(alter,anzahl.klassen=6) in:5
--------------------------i
ug.i og.i n.i h.i F.i
---------------------------
1 18 20 121 0.457 0.457
2 20 22 86 0.325 0.781
3 22 24 42 0.158 0.940
4 24 26 7 0.026 0.966
5 26 28 7 0.026 0.992
6 28 30 2 0.008 1.000
---------------------------
Als Klassenbreite (für alle Klassen) wurde zwei Jahre gewählt. Für drei Jahre
ergibt sich:
out:5
> haeufigkeit.stetig(alter,anzahl.klassen=4) in:6
--------------------------i
ug.i og.i n.i h.i F.i
---------------------------
1 18 21 179 0.675 0.675
2 21 24 70 0.264 0.940
3 24 27 12 0.045 0.985
4 27 30 4 0.015 1.000
---------------------------
Wie groß geeignete Klassen sind, kommt auf den Datensatz an. Es existieren
gewisse Proportionalitäsregeln, die in statistischen Softwarepaketen implementiert
sind. Zum Beispiel wird die Klassenzahl oft als proportional zum Logarithmus
zur Basis 2 des Stichprobenumfangs bestimmt. Ein solches Vorgehen
erlaubt einer Statistiksoftware, automatisiert Vorschläge für die Klassierung zu
generieren. Letztlich muß man aber selber entscheiden, welche Klassengrenzen
man wählt. Was würde sich übrigens bei einer Klassenbreite von einem Jahr ergeben?
In einer stetigen Häufigkeitstabelle gilt: Die Untergrenze gehört nicht zur Klasse
dazu. Durch dieses Vorgehen wird der Stetigkeit der Daten Rechnung getragen.
Wenn also eine Beobachtung zufällig den Wert einer Untergrenze annimmt, dann
wird sie einer Klasse tiefer zugeordnet. Somit ist eine Eindeutigkeit in bezug auf
die Zuordnung der Daten garantiert.
6 Vgl. Seite 4f für die diskrete Behandlung.
out:6