Lektion 1

• Gegenstand der Statistik


  Statistische Analyse von Daten mit dem Ziel, neue Erkenntnisse über ein bestimmtes Themengebiet zu generieren
• Ziel der statistischen Analyse

  • Schlussfolgerungen für eventuellen Handlungsbedarf
• Bedeutsamkeit der Statistik (Bsp.: Inflationsrate)
• Ablauf statistischer Untersuchungen


  1. Datensammlung

  2. Datenverarbeitung / -aufbereitung

  3. Datenanalyse
• Merkmalsträger


  Interessierende Person, über die man Erkenntnis gewinnen möchte (Einzelpersonen, Unternehmen oder Gegenstände)
• Grundgesamtheit


  Beinhaltet alle Merkmalsträger
• Stichprobe


  Alle Merkmalsträger, welche tatsächlich untersucht werden und in die Analyse einfließen
• Anforderungen an Stichprobe


  • Repräsentativ für die Gesamtheit
  • Mit zunehmender Stichprobengröße steigt Präzisität der Aussage über die Grundgesamtheit
• Zufallsstichprobe


  Geeignete Basis für statistische Analysen, mithilfe derer man Rückschlüsse auf die Allgemeinheit ziehen möchte
• Merkmale / Variablen


  Größen, die an den Merkmalsträgern erhoben werden
• Merkmalsausprägungen


  Werte, welche ein Merkmal annehmen kann
• Skalenniveaus


  • Nominalskala
  • Ordinalskala
  • Kardinalskala
• Nominalskala


  Merkmale, deren Ausprägungen Namen oder Kategorien sind, Kategorien lassen sich nicht sinnvoll ordnen
• Ordinalskala


  Merkmale, deren Ausprägungen Kategorien sind, Kategorien lassen sich sinnvoll ordnen, Abstände zwischen den Ausprägungen lassen sich nicht mathematisch sinnvoll interpretieren
• Kardinalskala


  Merkmale deren Ausprägungen und Abstände zueinander Zahlen sind, Abstände zwischen den Ausprägungen lassen sich mathematisch sinnvoll interpretieren
• Differenzierung von Merkmalen


  • Diskret (endlich viele oder abzählbare Merkmale)
  • Stetig (unendlich viele Ausprägungen)
  • Intervallskala (kein natürlicher Nullpunkt)
  • Verhältnisskala (natürlicher Nullpunkt)
• Natürlicher Nullpunkt


  Die Zahl Null weist in allen Einheiten die gleiche Bedeutung auf
• Arten der Datensammlung


  • Befragung
  • Experiment
• Primärdaten


  Daten, die speziell für den Untersuchungszweck erhoben werden
• Arten von Längsschnittdesigns

  • Querschnittsdesign (Untersuchung nur zu einem Zeitpunkt oder innerhalb kurzer Spanne)
  • Trenddesign (regelmäßige Abstände, nicht gleiche Befragte)
  • Paneldesign (regelmäßige Abschnitte, gleiche Befragte, informativstes Datendesign)
• Paneldesign


  Regelmäßige Abschnitte, gleiche Befragte, informativstes Datendesign, intraindividuelle Veränderungen über Zeit hinweg beobachtbar
• Paneleffekt


  Effekt, der durch wiederholte Befragung der gleichen Personen entsteht
• Lerneffekt


  Effekt, der durch wiederholte Befragung der gleichen Personen entsteht
• Datenverarbeitung / -aufbereitung


  Gesammelte Daten mithilfe von Statistiksoftware (Excel, SPSS) aufbereiten, Grundlage für saubere Analyse / Auswertung, Umgang mit fehlenden Werten, genaue Prüfung der Daten
• Bereiche der Datenanalyse


  • Deskriptive Statistik
  • Inferenzstatistik
  • Explorative Statistik
• Deskriptive Statistik


  Gesammelte Daten werden zunächst beschrieben, Tabellen, Grafiken, Maßzahlen (Mittelwert), Ziel: Daten komprimiert zusammenfassen
• Inferenzstatistik


  Wichtig, wenn die deskriptive Statistik auf Stichproben basiert, dann: überprüfen, ob sich diese Ergebnisse auf die Grundgesamtheit übertragen lassen, Einsatz von Hypothesentests
• Explorative Statistik


  Wichtig, wenn bisher wenige bis gar keine Erkenntnisse über einen Forschungsbereich bestehen
• Die Daten sind die Grundlage für jede statistische Analyse.