Statistik

Grundlagen der Statistik: Der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest

Entscheiden sich junge Frauen häufiger als junge Männer für oder gegen bestimmte Studienfächer – wie ließe sich eine solche Frage mit Hilfe von Werkzeugen aus dem großen Methodenkoffer der Statistik beantworten? In dieser Ausgabe unseres Grundlagenkurses in Statistik und Stochastik hier im Wissenschafts-Thurm, lernen wir heute den sogenannten Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest kennen.

Grundlagen der Statistik: Der Satz von Bayes

Angenommen, es existiere ein Test auf das Vorhandensein eines genetischen Merkmals, das im hohen Alter eine bestimmte schwere Erkrankung auslöst. Dieser Test identifiziert das Merkmal, das bei 5% der Bevölkerung auftritt, mit einer Sicherheit von 95%. Im Rahmen einer Massenuntersuchung werden 100.000 Personen getestet. Wie groß ist nun die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine als Träger …

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Grundlagen der Statistik: Kombinatorik – Variationen und Kombinationen

Um Wahrscheinlichkeiten auf Basis der klassischen Wahrscheinlichkeitsdefinition nach Pierre Simon de Laplace (Anzahl der für das gesuchte Ereignis relevanten Ergebnisse dividiert durch die Anzahl aller möglichen Ergebnisse) berechnen zu können, muss in vielen Fällen erst ermittelt werden, wie viele mögliche Ergebnisse eines Zufallsvorgangs überhaupt existieren. Um die Wahrscheinlichkeit dafür zu berechnen, eine 4-stellige PIN im …

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Korrelation

Grundlagen der Statistik: Zusammenhangsmaße – die Korrelationskoeffizienten nach Spearman und Kendall

Was sind Rangkorrelationskoeffizienten? Liegen keine metrisch skalierten Daten vor, ist die Berechnung des Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizienten (welcher zudem einen linearen Zusammenhang voraussetzt) nicht möglich. In diesem Fall (sowie auch in Fällen, in denen in metrischen Daten kein linearer Zusammenhang zu vermuten ist), können alternativ der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman sowie der Konkordanzkoeffizient nach Kendall berechnet werden.

Korrelation

Grundlagen der Statistik: Zusammenhangsmaße – der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient

Liegen metrisch skalierte Daten (natürlich bei beiden Variablen) vor, kann – wie im letzten Blogpost erläutert – der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson berechnet werden. Dieser ist aber ausschließlich ein Maß für die Stärke einer linearen Korrelation zwischen zwei Variablen. Liegt eine andere Form des Zusammenhangs – wie etwa ein quadratischer oder logarithmischer Zusammenhang – vor, wird …

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Korrelation

Grundlagen der Statistik: Was sind Zusammenhangsmaße – und warum ist Korrelation nicht gleich Kausalität?

Was sind Zusammenhangsmaße? Während wir bislang immer nur eine Variable x (Lagemaße, Streuungsmaße, Schiefe und Wölbung, Grafiken) einzeln analysiert haben, sollen in den nachfolgenden Blogbeiträgen zwei Variablen x und y gleichzeitig betrachtet werden, um festzustellen, ob zwischen diesen ein Zusammenhang besteht. Dabei gilt, dass ein solcher Zusammenhang unterstellt werden kann – aber nicht existieren muss …

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Stem-and-Leaf

Grundlagen der Statistik: Das Stem-and-Leaf-Diagramm

Die zweite, ebenfalls recht spezielle Form der grafischen Darstellung von Daten, die wir im Rahmen unserer kleinen Blogserie zur Statistik näher betrachten, ist das sogenannte Stem-and-Leaf- oder Stamm-Blatt-Diagramm. Während die Besonderheit des Box-Plots in der Fülle der enthaltenen Informationen (Zentrum, Streuung, Form, Ausreißer) besteht, zeichnet sich das Stem-and-Leaf-Diagramm vor allem dadurch aus, dass man aus …

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Box-Plot

Grundlagen der Statistik: Wie zeichnet und interpretiert man einen Box-Plot?

Der Box-Plot (oder auch Box-and-Whisker-Plot) ist eine der wohl spannendsten grafischen Darstellungsformen, welche die deskriptive Statistik zu bieten hat. In dieser einen Grafik finden sich komprimiert Angaben zu einer Vielzahl von Verteilungsparametern wieder, die wir in den vorangegangenen Blogposts betrachtet haben. So kann man neben Lagemaßen (Median, Quartilswerte) auch Streuungsmaße (Spannweite, Interquartilsabstand) sowie die Form …

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Schiefe und Wölbung

Grundlagen der Statistik: Schiefe und Wölbung

Neben den Maßen der zentralen Tendenz (Zentrum einer Verteilung) und den Dispersionsparametern (Streuung der Werte einer Verteilung um dieses Zentrum), lassen sich Verteilungen auch – wenn dies auch weniger gebräuchlich ist – über ihre Form charakterisieren. Dies kann über die Schiefe (linkssteil/rechtsschief, rechtssteil/linksschief oder symmetrisch) sowie über die Wölbung (ähnlich der Wölbung einer Normalverteilung, spitzer …

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Grundlagen der Statistik: Dispersionsparameter – Varianz und Standardabweichung

In der dieswöchigen Folge des Statistik-Grundlagenkurses hier im “Wissenschafts-Thurm” befassen wir uns mit der Varianz als dem wichtigsten und meistverwendeten Dispersionsparameter. Die Varianz berechnet sich als die Summe der quadrierten Abweichungen aller Einzelwerte einer Verteilung vom arithmetischen Mittel eben dieser Verteilung geteilt durch die Gesamtzahl der Werte.

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