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Zusammenfassung Deskriptive Statistik

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Deskriptive Statistik

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  • November 21, 2022
  • 6
  • 2019/2020
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10. Statistik Multivariate Datenreihen



Überblick:

• Kontingenztabelle

• Randhäufigkeiten

• Bedingte Verteilung bivariater Daten

• Diagramme zur Darstellung bivariater Daten



VERFAHREN DER DATENANALYSE IM ÜBERBLICK



Anzahl Variablen



Univariate Verfahren Bi- und Multivariate Verfahren



Maße Zentralen Tendenz Variabilitätsmaße Dependenzanalysen Interdependenzanalysen

Modus Spanne Kontingenztabelle Faktorenanalyse

Median Varianz Korrelation Multidim. Skalierung

Mittelwert Standardabweichung Regressionsanalyse Clusteranalyse

Conjointanalyse

Varianzanalyse



KONTINGENZMAßE

• Kontingenzmaße decken Beziehungen zwischen Variablen auf und messen die Stärke des Zusammenhangs

• die Richtung der Wirkungsweise wird nicht erfasst in dem Sinne, dass ein wachsendes X mit wachsendem Y
einhergeht

• alle Merkmale werden wie nominalskalierte Merkmale behandelt, wobei die Ordinalskaleninformationen bzw.
metrische Skaleninformationen verloren gehen

Y
nominal ordinal metrisch

X nominal
ordinal
Kontingenz
Kontingenz
Kontingenz
Rang-Korrelation
Kontingenz
Rang-Korrelation
metrisch Kontingenz Rang-Korrelation Korrelation

, KONTINGENZTABELLE



Zur Veranschaulichung und Herausarbeitung von Zusammenhängen zwischen zwei (oder auch mehreren) Variablen
dient die Kontingenztabelle (auch Kreuztabelle oder Kontingenztafel)



Es werden in einer Matrix für alle möglichen Kombinationen der Merkmalsausprägungen zweier Merkmale, die
(absoluten bzw. relativen) Häufigkeiten angegeben

Zur Darstellung des Zusammenhangs wird nur das Nominalskalenniveau bzw. Ordinalskalenniveau der Merkmale
benutzt, auch wenn die Merkmale ein höheres Messniveau aufweisen



Auf Basis der Kontingenztabelle lassen sich dann Maße für die Stärke des Zusammenhangs zwischen den beiden
Merkmalen herausarbeiten



X Y b1 … bs Summe
a1 h11 … h1s h1.
… … … … …
ar hr1 … hrs hr1.
Summe h. 1 … h.s n


Merkmal Y

b1 b2 … bm Randverteilung von x
a1 h(a1,b1) h(a1, b2) … h(a1, bm)

a2 h(a2, b1) h(a2, b2) … h(a2, bm)




ak h(ak, b1) h(ak, b2) … h(ak, bm)


… Randverteilung von Y


Merkmal X




Zwei Merkmale  Kombinationen von Ausprägungen

• Absolute Häufigkeit: ℎ𝑖𝑗 = ℎ(𝑎𝑖,𝑏𝑗)

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