In diesem Video lernst du wichtige Grundbegriffe der deskriptiven Statistik kennen. Statistische Methoden sind aus vielen Bereichen der Informatik, wie etwa Big Data Analysen oder neuronalen Netzen, nicht mehr wegzudenken. Deshalb ist Statistik ein wichtiger Bestandteil des Informatikstudiums. Der Aufgabenkern der deskriptiven Statistik dient in der Beschreibung bzw.
Darstellung von Häufigkeiten von sogenannten Merkmalsausprägungen. Da sind dir ziemlich viele Begriffe gefallen, die unbedingt eine Erklärung bedürfen. Du sollst nun erfahren, was man unter einem Merkmal, einer Merkmalsausprägung, einer statistischen Einheit bzw. einem Merkmalsträger und der Grundgesamtheit versteht.
Zudem sollen die Eigenschaften Häufbar und Nichthäufbar, Quantitativ und Qualitativ sowie Diskret und Stetig näher beleuchtet werden. Für die Begriffe Merkmal, Merkmalsausprägung, Merkmalsträger bzw. statistische Einheit und Grundgesamtheit betrachten wir ein Beispiel, das uns näher nicht sein könnte.
könnte, nämlich den Menschen. Ein Mensch weist verschiedene Merkmale auf, etwa das Geschlecht, das Gewicht, die Körpergröße, das Alter oder die Haarfarbe. Der Mensch hat bzw. trägt also verschiedene Merkmale, was ihn zum Merkmalsträger bzw. zur statistischen Einheit macht.
Die einzelnen Merkmale können verschiedene Ausprägungen haben. Beim Geschlecht gibt es zum Beispiel die Merkmalsausprägungen männlich und weiblich. Das Gewicht kann in Kilogramm als numerischer Wert angegeben werden. Die Körpergröße ist ebenfalls ein numerischer Wert in zum Beispiel Metern.
Das Alter kann man beispielsweise als Ganzzahl angeben. Entweder in Jahren, in Monaten oder in Tagen oder in einer ganz anderen Einheit. Als Haarfarben sind unter anderem schwarz, braun oder rot denkbar.
Betrachtet man alle Menschen auf diesem Planeten, so ergibt sich die Grundgesamtheit. der statistischen Einheit Mensch. Wie du vielleicht gemerkt hast, können die Merkmalsausprägungen in unterschiedlichen Einheiten angegeben werden. Manche von ihnen sind quantitativ, das heißt, sie können durch eine Zahl gemessen werden, wie etwa das Gewicht oder die Körpergröße.
Andere wiederum, wie etwa das Geschlecht oder die Haarfarbe, können nur qualitativ unterschieden werden. Das heißt, man kann nur zwischen verschiedenen Eigenschaften unterscheiden. Natürlich könnte man auf die physikalische Ebene wechseln und Farben anhand ihrer Wellenlängen charakterisieren und so versuchen auf diesem Wege zu quantifizieren, doch es bleibt die Frage.
inwieweit diese Vorgehensweise für die Konstruktion einer statistischen Untersuchung sinnvoll ist. Im Zusammenhang mit den Merkmalen wird häufig der Begriff häufbar bzw. nicht häufbar verwendet. Häufbar ist ein Merkmal, wenn die statistische Einheit mehrere Ausprägungen dieses Merkmals gleichzeitig haben kann.
Das Merkmal Beruf ist zum Beispiel häufbar, da man neben einer Tätigkeit als Informatiker nebenberuflich gleichzeitig noch als Portier in einem Hotel arbeiten könnte. Ein nicht häufbares Merkmal des Menschen ist zum Beispiel sein Alter. Niemand wird von sich behaupten können. dass er 18 und 42 Jahre alt ist. Mit dem Begriff Stetigkeit ist in der deskriptiven Statistik gemeint, dass etwas überabzählbar ist.
Das heißt, du kannst es nicht abzählen, da es immer noch weitere Werte dazwischen geben kann. Die Körpergröße eines Menschen ist zum Beispiel eine stetige Größe, da man 1,85 Meter, 1,8523 Meter, 1,85232842 Meter oder beliebig genau dazwischen groß sein kann. Die Genauigkeit wird nur durch unsere technischen Messmöglichkeiten beschränkt. Es liegt quasi ein Kontinuum vor und immer dann, wenn man keine lückenhaften Sprünge, sondern einen fließenden Übergang zwischen den einzelnen Werten hat, spricht man von einer stetigen Größe.
Diskret heißt auf der anderen Seite ganz vereinfacht mit Lückenhaften. Lücken. Mathematisch korrekt wäre an dieser Stelle der Begriff abzählbar.
Eine diskrete Größe ist zum Beispiel die Anzahl der Menschen auf diesem Planeten. Es kann zum Beispiel 7.297.713.110 Menschen auf diesem Planeten geben, doch niemals 7.297.713.110,314 Menschen. Vielen Dank fürs Zusehen.
Solltest du weitere Fragen haben, kannst du sie gerne unten in den Kommentaren posten.