geschätzte Vorlesung 4

Daten nach erhebung in Laufindex

Einheiten Nummeriert mit i=1, 2

Merkmale in Form römischer Großbuchstaben (zb X)

Merkmalsausprägung einer Einheit/Vpn mit entspr. römischen kleinbuchstaben u Zahl (x1=23, x2=14…)

Diskrete Merkmale oft nach häufigkeit des Auftretens der Kategorien Aufgelistet

Stetige Merkmale oft als Gruppierte Daten

• Wie häufig wurde Ausprägung/Gruppe beobachtet

• Wie häufig wurde ein Wert kleiner o gleich x beobachtet

• Anzahl an Ausprägungen des Merkmals bei n Fällen ( h(aj))

• 0,irgendwas (f(aj) )

• Proz(aj)

  
  

Auflistung absoluter u relativer Häufigkeiten

bei steigen o. quasistetigen Merkmalen ->Bildung von Klassen -> Häufigkeitstabelle für gruppierte Daten

• Merkmal mindestens ordinalskaliert

• Klassen sollten alle gleich breit/groß u halboffene Intervalle sein

  • Berechnung von Klassenmitten

• bei gleicher Klassenbreite(dj) Höhe der Rechtecke = absolute /relative Häufigkeit

• bei ungleicher Klassenbreite(dj) = hj/dj bzw fj/dj

• nicht zu viele nicht zu wenig Klassen

von X bis Y allerdings ist eine der beiden Mit eingeschlossen, die andere nicht ( Schreibweise {X,Z) )

Stab-, Säulen-, Balkendiagramm

• unimodal(Ein Gipfel)

• bimodal ( zwei Gipfel) -> Hinweis Polarisierung u Verborgenes dichotomes Merkmal

• multimodal

• links-/rechtssteil -> Hinweis Sollwerte o hohe Erwünschtheit ?

• flach-> heterogenes Merkmal