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Die deskriptive Statistik ist ein unverzichtbarer Teil der Datenanalyse, der dabei hilft, Datenmengen auf einfache und leicht verständliche Weise zu beschreiben. Sie zeigt grundlegende Muster und Tendenzen und bereitet den Weg für fortgeschrittene statistische Methoden.
Die Bedeutung der deskriptiven Statistik liegt in ihrer Fähigkeit, Daten anschaulich darzustellen und somit bei der Entwicklung von Hypothesen zu helfen. Sie erleichtert auch die Kommunikation von Ergebnissen.
Es ist aber wichtig, sie von der induktiven Statistik zu unterscheiden. Während die deskriptive Statistik Daten beschreibt, zieht die induktive Statistik Schlussfolgerungen aufgrund von Stichproben und testet Hypothesen über auf eine Grundgesamtheit. Kurz gesagt: Die deskriptive Statistik dient als Fundament für die Datenanalyse und ermöglicht uns, Forschungsergebnisse effektiv zu verstehen und zu kommunizieren.
Es gibt verschiedene Kennzahlen, die dabei helfen, die Eigenschaften von Datensätzen besser zu verstehen und zu analysieren. Diese Kennzahlen bieten einen soliden Ausgangspunkt, um die Struktur und die Beziehungen innerhalb von Daten zu erkunden, bevor man tiefergehende statistische Analysen durchführt. Einige der wichtigsten Kennzahlen und ihre Bedeutung sind:
Lageparameter zeigen den zentralen Wert der Daten, also wo sich die Daten konzentrieren. Diese Kennzahlen helfen dabei, die Daten besser zu verstehen und sie einfach zusammenzufassen.
Das arithmetische Mittel, oft einfach als Durchschnitt bezeichnet, ist die Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl der Werte. Es gibt einen guten Überblick über die “Mitte” der Daten und ist am häufigsten in der Statistik verwendet.
Der Modus ist der am häufigsten vorkommende Wert in einem Datensatz. Er kann besonders hilfreich sein, wenn es um kategoriale Daten geht oder wenn die Verteilung der Daten asymmetrisch ist. Der Modus kann auch mehrfach auftreten, wenn mehrere Werte gleich häufig vorkommen.
Der Median ist der Wert, der genau in der Mitte liegt, wenn alle Werte in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge sortiert sind. Der Median ist weniger empfindlich gegenüber extremen Werten (Ausreißern) als das arithmetische Mittel und gibt daher manchmal ein besseres Bild der zentralen Tendenz der Daten.
Streuungsmaße messen die Verteilung der Daten, also wie breit oder eng die Daten um den zentralen Wert herum liegen. Sie geben Aufschluss darüber, wie ähnlich oder unterschiedlich die Werte in einem Datensatz sind.
Die Varianz ist ein Maß dafür, wie stark die Werte in einem Datensatz um das arithmetische Mittel streuen. Sie wird berechnet, indem die quadrierten Abweichungen der einzelnen Werte vom Mittelwert addiert und dann durch die Anzahl der Werte (oder Anzahl der Werte minus 1 bei einer Stichprobe) geteilt werden. Die Varianz gibt einen ersten Eindruck von der Streuung der Daten.
Die Standardabweichung ist die Wurzel der Varianz und hat dieselbe Einheit wie die ursprünglichen Werte. Sie ist ein gebräuchlicheres Maß für die Streuung, weil sie leichter zu interpretieren ist und in vielen statistischen Analysen verwendet wird.
Die Spannweite ist der Unterschied zwischen dem höchsten und dem niedrigsten Wert in einem Datensatz. Sie ist ein einfaches Maß für die Streuung, kann aber anfällig für Ausreißer sein und ist nicht immer aussagekräftig.
Zusammenhangsmaße prüfen den Zusammenhang zwischen zwei Variablen, um zu erkennen, ob und wie stark sie miteinander in Beziehung stehen. Sie sind nützlich, um mögliche Beziehungen oder Abhängigkeiten zwischen Variablen zu erkennen.
Der Pearson-Korrelationskoeffizient misst den linearen Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen. Er liegt zwischen -1 und 1, wobei 1 einen perfekten positiven Zusammenhang, -1 einen perfekten negativen Zusammenhang und 0 keinen Zusammenhang bedeutet. Der Pearson-Korrelationskoeffizient ist anfällig für Ausreißer und kann nur lineare Beziehungen messen.
Der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient misst den Zusammenhang zwischen den Rängen zweier Variablen, anstatt ihre tatsächlichen Werte zu betrachten. Er ist ebenfalls zwischen -1 und 1, wobei die gleiche Interpretation wie beim Pearson-Koeffizienten gilt. Der Spearman-Koeffizient ist weniger empfindlich gegenüber Ausreißern und kann auch nichtlineare Zusammenhänge erfassen, die dennoch eine monotone Beziehung aufweisen (d. h. wenn eine Variable zunimmt, nimmt die andere ebenfalls zu oder ab, aber nicht unbedingt in einem konstanten Verhältnis).
Der Kontingenzkoeffizient ist ein Maß für den Zusammenhang zwischen zwei kategorialen Variablen. Er liegt zwischen 0 und 1, wobei 0 bedeutet, dass es keinen Zusammenhang gibt, und 1, dass ein perfekter Zusammenhang besteht. Der Kontingenzkoeffizient berücksichtigt die Anzahl der Kategorien und die Verteilung der Daten in den verschiedenen Kategorien, um einen Wert für die Stärke der Beziehung zu ermitteln.
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R und SPSS sind zwei weit verbreitete Statistiksoftware, die in verschiedenen Disziplinen eingesetzt werden. R ist eine kostenlose, Open-Source-Software, die eine Vielzahl von Statistik- und Grafikfunktionen bietet. SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ist eine kommerzielle Software, die ursprünglich für die Sozialwissenschaften entwickelt wurde, aber auch in vielen anderen Bereichen eingesetzt wird. Beide Programme ermöglichen es Benutzern, deskriptive Statistiken zu berechnen und Daten auf verschiedene Weise zu analysieren.
In R kann man deskriptive Statistiken mit verschiedenen Funktionen berechnen. Zum Beispiel kann man das arithmetische Mittel mit der Funktion “mean()” berechnen, den Median mit “median()”, die Varianz mit “var()”, die Standardabweichung mit “sd()” und den Korrelationskoeffizienten nach Pearson mit “cor()”. Man kann auch den Befehl “summary()” verwenden, um eine Übersicht über die grundlegenden deskriptiven Statistiken für einen Datensatz zu erhalten. Zusätzlich gibt es Pakete wie “dplyr” und “tidyverse”, die weitere Funktionen für die Datenanalyse bieten.
In SPSS berechnet man deskriptive Statistiken durch das Menü “Analysieren” und wählt dann “Deskriptive Statistiken” und anschließend “Häufigkeiten” oder “Deskriptive Statistiken” aus. Es öffnet sich ein Dialogfeld, in dem man die gewünschten Variablen auswählt und die gewünschten deskriptiven Statistiken ankreuzt, z. B. Mittelwert, Median, Varianz, Standardabweichung, Minimum, Maximum und Spannweite. SPSS bietet auch verschiedene Grafikoptionen, um die Ergebnisse der deskriptiven Statistiken visuell darzustellen, z. B. Histogramme, Boxplots und Streudiagramme.
Sowohl R als auch SPSS bieten umfangreiche Möglichkeiten für die Berechnung von deskriptiven Statistiken. Die Wahl des Programms hängt von verschiedenen Faktoren ab:
R ist kostenlos, während SPSS kostenpflichtig ist. Wenn Budgetbeschränkungen eine Rolle spielen, könnte R die bessere Wahl sein.
SPSS hat eine grafische Benutzeroberfläche, die für Einsteiger leichter zu erlernen sein könnte, während R auf Befehlszeileneingaben basiert. Allerdings gibt es auch grafische Benutzeroberflächen für R, wie z. B. RStudio, die die Benutzerfreundlichkeit verbessern.
R ist sehr flexibel und bietet eine große Anzahl von Paketen, die von der Community entwickelt wurden. Damit können auch komplexe statistische Analysen durchgeführt werden. SPSS bietet zwar auch eine hohe Flexibilität, aber einige fortgeschrittene Techniken sind möglicherweise nur in R verfügbar.
Wenn man bereits mit anderen Software-Tools oder Programmiersprachen arbeitet, kann die Integration mit R einfacher sein, da es sich um eine Open-Source-Software handelt und leicht mit anderen Programmen kombiniert werden kann. SPSS kann auch mit anderen Programmen integriert werden, aber die Möglichkeiten sind möglicherweise etwas eingeschränkter.
Da SPSS eine kommerzielle Software ist, bietet es in der Regel einen professionellen Kundensupport. Bei R hingegen ist der Support hauptsächlich auf die Community und Online-Ressourcen angewiesen. Diese können jedoch oft sehr hilfreich sein und schnelle Lösungen bieten.
Bei der Verwendung von deskriptiver Statistik in wissenschaftlichen Arbeiten ist es wichtig, die Ergebnisse klar und präzise zu präsentieren und sie gegebenenfalls mit induktiver Statistik zu kombinieren.
Präsentation der Ergebnisse
Kombination mit induktiver Statistik
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