Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv
Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv
Auswertung univariater Datenmengen - deskriptiv
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Zusammenfassung Mittelwerte<br />
‣ Eignung nach Skalierung:<br />
Kardinalskala<br />
Ordinalskala<br />
Nominalskala<br />
Arithmetisches Mittel<br />
X<br />
Median<br />
X<br />
X<br />
Modus<br />
X<br />
X<br />
X<br />
‣ Der Median und der Modus sind Lageparameter, deren Werte bei<br />
diskreten Merkmalen i. Allg. mit realen Merkmalsausprägungen<br />
übereinstimmt.<br />
‣ Berechnete Mittelwerte sind arithmetisches, geometrisches,<br />
harmonisches und chronologisches Mittel. Die Eignung des jeweiligen<br />
Mittelwertes hängt von Spezifika der Daten ab. In jedem Fall müssen<br />
die Merkmale jedoch kardinalskaliert sein.<br />
Prof. Kück / R. Bernitz / Dr. Ricabal<br />
Lehrstuhl Statistik<br />
Lage- und Streuungsparameter II<br />
35<br />
Zusammenfassung Mittelwerte<br />
Symmetrieregeln geben die Größenbeziehung<br />
zwischen den Mittelwerten an.<br />
Für metrisch skalierte Merkmale können das arithmetische<br />
Mittel, der Median und der Modus auch dazu verwendet<br />
werden, um Symmetrie oder Schiefe einer Verteilung<br />
beurteilen zu können. Der Vergleich der numerischen Werte<br />
liefert Vorstellungen über die Verteilungsform.<br />
f(x)<br />
• Bei symetrischer Verteilung gilt:<br />
AM=Me=Mo<br />
bzw. angeschwächt:<br />
AM~Me~Mo<br />
µ = Me = Mo<br />
x<br />
Prof. Kück / R. Bernitz / Dr. Ricabal<br />
Lehrstuhl Statistik<br />
Lage- und Streuungsparameter II<br />
36<br />
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