2.1: Rückblick und Vorschau

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01:13 min
April 30, 2023

Overview

Daten sind einzelne Informationen, die aus einer Grundgesamtheit oder Stichprobe gewonnen werden. Die Daten können als qualitativ (kategorisch), quantitativ kontinuierlich oder quantitativ diskret klassifiziert werden. Da es nicht praktikabel ist, die gesamte Population in einer Studie zu messen, verwenden Forscher Stichproben, um die Population darzustellen. Eine Zufallsstichprobe ist eine repräsentative Gruppe aus der Grundgesamtheit, die nach einer Methode ausgewählt wurde, die jedem Individuum in der Grundgesamtheit die gleiche Chance gibt, in die Stichprobe aufgenommen zu werden. Zu den Zufallsstichprobenmethoden gehören einfache Zufallsstichproben, geschichtete Stichproben, Cluster-Stichproben und systematische Stichproben. Convenience Sampling ist eine nicht zufällige Methode zur Auswahl einer Stichprobe, die häufig verzerrte Daten produziert.

Sobald die Daten gesammelt sind, können sie beschrieben und in vielen verschiedenen Formaten präsentiert werden. Nehmen wir zum Beispiel an, eine Person ist daran interessiert, ein Haus in einer bestimmten Gegend zu kaufen. Da der Käufer nicht viele Informationen über die Hauspreise hat, könnte er den Immobilienmakler bitten, einen Beispieldatensatz mit Preisen zu geben. Das Durchlesen aller Preise in der Stichprobe kann ein wenig überwältigend sein. Ein besserer Weg könnte darin bestehen, den Medianpreis und die Variation der Preise zu betrachten. Der Median und die Variation sind nur zwei Möglichkeiten, die man zur Beschreibung von Daten verwenden kann. Der Makler kann auch ein Diagramm der Daten bereitstellen, was eine bequemere Möglichkeit sein könnte, die Hauspreise zu verstehen.

Der Bereich der Statistik, der die numerischen und grafischen Möglichkeiten zur Beschreibung und Anzeige der Stichprobendaten beschreibt, wird als “deskriptive Statistik” bezeichnet. Ein statistisches Diagramm ist ein Werkzeug, das einem hilft, die Form oder Verteilung einer Stichprobe oder einer Grundgesamtheit zu erfahren. Ein Diagramm kann eine effektivere Möglichkeit zur Darstellung von Daten sein als ein Stapel von Zahlen, da es einfach ist, Datencluster zu beobachten und Positionen zu identifizieren, an denen nur wenige Datenwerte vorhanden sind. Zeitungen und das Internet nutzen Grafiken, um Trends aufzuzeigen und den Lesern einen schnellen Vergleich von Zahlen und Fakten zu ermöglichen. Einige Arten von Diagrammen, die zum Zusammenfassen und Organisieren von Daten verwendet werden, sind das Punktdiagramm, das Balkendiagramm, das Histogramm, das Stamm- und Blattdiagramm, das Häufigkeitspolygon (eine Art von gestricheltem Liniendiagramm), das Kreisdiagramm und das Boxplot.

Transcript

Es sei daran erinnert, dass Daten grob in quantitative und qualitative Daten unterteilt werden.

Quantitative Daten stellen die Messungen oder die Anzahl numerischer Werte dar, z. B. die unterschiedliche Körpergröße von Schülern in einer Klasse.

Umgekehrt stellen qualitative Daten, die auch als kategoriale Daten bezeichnet werden, nicht-numerische Variablen dar, wie z. B. die verschiedenen Haarfarben.

Für eine effiziente statistische Analyse werden diese unorganisierten, großen Datensätze zusammengefasst und numerisch in tabellarischer Form oder visuell in grafischer Form dargestellt.

So können beispielsweise die während eines Tages gemessenen Temperaturänderungen in Form einer Tabelle zusammengefasst werden.

Diese Daten können auch grafisch dargestellt werden. Hier wird die Zeit entlang der horizontalen Achse angegeben und die Temperatur entlang der vertikalen Achse angezeigt.

Die Punkte im Diagramm werden zu einem Muster verbunden, das ein visuelles Verständnis dafür vermittelt, wie sich die Tagestemperatur mit der Zeit ändert.

Das Diagramm identifiziert auch die Ausreißer aus den anderen Datenwerten, die auf extreme Temperaturen hinweisen, die während des Tages beobachtet wurden.

Key Terms and definitions​

  • Data - Individual items of qualitative or quantitative information obtained from a population or sample.
  • Random Sampling - A systematic approach of gathering representative data from a population.
  • Cluster Sampling - A sampling method where the researcher selects groups of subjects, instead of individual participants.
  • Descriptive Statistics - Numerical and graphical methods to summarize and present data.
  • Graphical Representation - Utilization of graphs to summarize and organize data better.

Learning Objectives

  • Define Data – Understanding the types: qualitative, quantitative continuous, or quantitative discrete (e.g., data).
  • Contrast Random Sampling vs Cluster Sampling – Understanding key differences (e.g., cluster sampling).
  • Explore Simple Sampling Techniques – Application and significance (e.g., simple random, stratified, and systematic sampling).
  • Explain Descriptive Statistics – Understanding its role in data description and presentation.
  • Apply Graphical Representation – Learning different types for better data visualization.

Questions that this video will help you answer

  • What are qualitative and quantitative data and how to differentiate them?
  • What are random and cluster sampling, and how are they different?
  • How are data described and what are descriptive statistics?

This video is also useful for

  • Students - Understand how data and sampling methods aid in research and learning.
  • Educators - Provides a clear framework to teach statistical data collection and interpretation.
  • Researchers - Understanding sampling techniques for research methodologies.
  • Data Analysts - Offers knowledge on effective data description methods and visualizations.