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Von Deborah J. Rumsey Ob Sie für eine Prüfung lernen oder einfach jeden Tag die Daten um Sie herum verstehen wollen, wissen, wie und wann Sie sie verwenden müssen. Datenanalysetechniken und Formeln von Statistiken werden helfen. Es ist vielleicht noch wichtiger, die Verbindungen zwischen diesen statistischen Techniken und Formeln herstellen zu können. Deskriptive statistik für dummies videos. Es schafft Vertrauen, wenn es um statistische Probleme geht, und festigt Ihre Strategien für den Abschluss statistischer Projekte. Formeln für allgemeine Statistiken verstehen Nach der Datenerfassung besteht der erste Schritt bei der Analyse darin, einige deskriptive Statistiken zusammenzufassen, um ein Gefühl für die Daten zu bekommen. Zum Beispiel: Wo befindet sich die Datenmitte? Wie verteilt sind die Daten? Wie sind die Daten von zwei Variablen korreliert? Die gebräuchlichsten deskriptiven Statistiken sind in der folgenden Tabelle zusammen mit ihren Formeln und einer kurzen Beschreibung dessen, was jeder misst. Statistische Darstellung der Stichprobengröße Beim Entwerfen einer Studie ist die Stichprobengröße eine wichtige Überlegung, denn je größer die Stichprobengröße ist, desto mehr Daten sind vorhanden und desto präziser sind Ihre Ergebnisse ( unter der Annahme qualitativ hochwertiger Daten).
Das gebräuchlichste Maß ist der Mittelwert. Korrekt heißt dieses Maß arithmetisches Mittel. Vermutlich sind Sie schon mit diesem Maß vertraut. Um den Mittelwert zu erhalten, addieren Sie einfach alle Werte für eine Variable und dividieren anschließend durch die Anzahl der betrachteten Teilnehmer oder Fälle. Eine der Stärken des Mittelwerts als Lagemaß ist, dass er alle Ihre Daten repräsentiert. Statistik für Psychologen für Dummies mit Leseprobe von Donncha Hanna, Martin Dempster. Das ist jedoch auch gleichzeitig eine Schwäche, weil er von Extremwerten beeinflusst wird. Er stellt Ihre Daten also nicht immer auf repräsentative Weise dar. Der Median oder Zentralwert als Mittelwert sortierter Werte ist gut geeignet, wenn Ihre Variable auf dem Ordinalniveau der Messung bewertet wird. Der Modalwert ist der am häufigsten auftretende Wert in einem Datensatz. Er eignet sich als Lagemaß, wenn Ihre Variable auf Nominalniveau bewertet wird. Lagemaße werden in Kapitel 4 genauer beschrieben. Streuung Maße für die Streuung sind Zahlen, die die Standardabweichung oder Variabilität Ihrer Variablen zeigen.
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Mittelwert Bei der Berechnung des arithmetischen Mittelwerts in R sollte immer die Anweisung gegeben werden, fehlende Werte auszuschließen ( = "remove values which are not available"). Ansonsten stoppt R bei fehlenden Werten die Berechnung und gibt eine Fehlermeldung aus. Statistik für Dummies von Deborah J. Rumsey | ISBN 978-3-527-71666-1 | Fachbuch online kaufen - Lehmanns.de. mean_sales <- mean(Advertising$sales, = TRUE) print(paste0("Mittelwert der Variable Sales: ", mean_sales)) ## [1] "Mittelwert der Variable Sales: 14. 0225" Standardabweichung Die Standardabweichung ist ein häufig verwendetes Streuungsmaß und beschreibt die mittlere Abweichung der einzelnen Messwerte vom empirischen Mittelwert. Die Standardabweichung ist die positive Wurzel der empirischen Varianz. Die Varianz einer Stichprobe wird wie folgt berechnet: \[s^{2} = \frac{\sum_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \bar{x}\right)^{2}} {n-1}\] Berechnung der Standardabweichung: \[s = \sqrt{\frac{\sum\limits_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \bar{x}\right)^{2}} {n-1}}\] var_sales <- var(Advertising$sales, = TRUE) print(paste0("Varianz der Variable Sales: ", round(var_sales, 2))) ## [1] "Varianz der Variable Sales: 27.
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