Statistik:Daten und Diagramme

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Version vom 3. Mai 2015, 19:43 Uhr von Raimund Porod (Diskussion | Beiträge) (→‎Boxplot (Kastenschaubild))

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Begriffe

$n...$ Umfang der Stichprobe

$x_1...$ Zahl an der 1. Stelle

$x_i...$ Zahl an der $i.$ Stelle

$\{ x_1;x_2;.....;x_n \} ...$ Stichprobe (z.B. $\{ 1; ;5; 5; 5; 10;\}$ )

$a_1...$ erster Wert, der in der Stichprobe vorkommt (im oberen Beispiel ist $a_1=1$)

$a_2...$ zweiter Wert, der in der Stichprobe vorkommt (im oberen Beispiel ist $a_2=5$)

$a_i...$ $i.$Wert, der in der Stichprobe vorkommt

Arten von Merkmalen/Daten

Im groben unterscheidet man zwischen 3 Arten von Merkmalen:

  • nominale Merkmale können nicht sinnvoll durch eine Zahl beschrieben oder in eine Reihenfolge gebracht werden. Beispiele sind "Geschlecht", "Haarfarbe".
  • ordinale Merkmale können in eine Reihenfolge gebracht werden, eignen sich aber nicht für Rechnungen (wie z.B. Addition). Beispiele sind "Platzierung bei einem Rennen", "Bildungsabschlüsse".
  • metrische Merkmale können durch Zahlen beschrieben werden, mit denen man auch rechnen kann. Beispiele: "Gehalt", "Alter", "Schuhgröße".



Absolute und relative Häufigkeit

Definition
Grün rufezeichen.png
Die absolute Häufigkeit $H_i$ gibt an, wie oft das $i-$te Element in der Stichprobe auftritt.

z.B.: In der Menge $\{ 1;2;2;2;4;4;6\} $ ist die absolute Häufigkeit der Zahl 2 genau $H=3$, da die 2 insgesamt dreimal vorkommt


Bsp.png

In einer (kleinen) Umfrage werden von $n=15$ Personen die Schuhgrößen gemessen. Das Ergebnis ist in der folgenden Liste angegeben: $$\{36;36;36;37;37;37;37;38;38;40;41;42;42;42;46\}$$ Aufgabe: Ermitteln Sie in einer Tabelle die Häufigkeit jedes Merkmals (=$a_i$).

Lösung

{

Werte $a_i$ Häufigkeiten $H_i$
36 3
37 4
38 2
40 1
41 1
42 3
46 1
Summe 15


Aus der absoluten Häufigkeit kann man noch nicht darauf schließen, ob ein Merkmal wirklich häufig auftritt oder nicht, da es immer auch auf die Gesamtanzahl $n$ der untersuchten Werte ankommt.

So ist eine absolute Häufigkeit von $100$ für $n=150$ sehr groß, für $n=1$ Mrd dagegen wohl eher klein.


In solchen Fällen ist es hilfreich zu wissen, wie viel Prozent der Gesamtmenge $n$ dieses Merkmal besitzen. Dies wird berechnet mit...

Definition
Grün rufezeichen.png
Die relative Häufigkeit $h_i$ gibt an, mit wie viel Prozent ein Merkmal in Bezug auf die Gesamtmenge $n$ auftritt. Es gilt:

$$h_i=\frac{H_i}{n}$$

z.B.: In der Menge $\{1;2;2;2;4;4;6\}$ ist die absolute Häufigkeit der Zahl 2 genau $H=3$, die relative Häufigkeit ergibt sich dann mit: $$h=\frac{H}{n}=\frac{3}{7}\approx 43\%$$


Bsp.png

Berechnen Sie mithilfe der Tabelle aus der Schuhgrößenumfrage (siehe oben) die relative Häufigkeiten $h_i$. {

Werte $a_i$ absolute Häufigkeiten $H_i$ relative Häufigkeiten $h_i$
36 3 $\ \ \ $
37 4
38 2
40 1
41 1
42 3
46 1
Summe 15



Lösung

$n=15$ {

Werte $a_i$ absolute Häufigkeiten $H_i$ relative Häufigkeiten $h_i$
36 3 $\frac{3}{15}=20$%
37 4 $\frac{4}{15}=26.7$%
38 2 $\frac{2}{15}=13.3$%
40 1 $\frac{1}{15}=6.7$%
41 1 $\frac{1}{15}=6.7$%
42 3 $\frac{3}{15}=20$%
46 1 $\frac{1}{15}=6.7$%
Summe 15 $\frac{15}{15}=100$%


Diagramme

Stab-/Säulen- und Balkendiagramm

In Stab- oder Säulendiagrammen gibt die y-Achse die absolute Häufigkeit (oder relative Häufigkeit) eines Merkmales auf der x-Achse an.

Säulendiagramm der Schuhgrößen


Bei Balkendiagrammen sind die Achsen vertauscht.

Balkendiagramm der Schuhgrößen
Schummeln: Klassen vereinigen

Kreisdiagramm

Bei Kreisdiagrammen entspricht ein Kreissegment der relativen Häufigkeit eines Merkmales. Alle Kreissegmente zusammen (d.h. alle relativen Häufigkeiten) ergeben einen ganzen Kreis (d.h. 100 %).

Kreisdiagramm der Schuhgrößen


Merke
Rotes rufezeichen.png
Kreisdiagramm mit 3d-Effekt

Schummeln mit Kreisdiagrammen

Bei dreidimensionalen Kreisdiagrammen erscheinen Segmente im hinteren Bereich kleiner, als Segemnte im vorderen Bereich. Deshalb sollte man auf den 3d-Effekt verzichten.


Boxplot (Kastenschaubild)

Boxplot-Diagramme geben einen Überblick über die Verteilung der Daten, indem Sie die Datenreihe in 4 25%-Bereiche teilen. Hierbei bildet der Bereich zwischen den Quartilen den "Kasten", von dem aus die die Antennen zum minimalen und maximalen Wert gehen ($x_{min}$ und $x_{max}$).

Boxplot-Diagramm


Merke
Rotes rufezeichen.png
In jedem der 4 Bereiche eines Boxplot-Diagrammes liegen ca. 25 % aller Werte



Bsp.png

Gegeben ist das folgende Boxplot-Diagramm, das aus den Daten der Schuhgrößen erstellt wurde.

Boxplot der Daten für die Schuhgrößen

Entscheiden Sie, ob die folgenden Aussagen richtig oder falsch sind und begründen Sie diese Entscheidung:

  1. Die Anzahl der Werte zwischen 36 und 37 ist mit Sicherheit geringer als die Anzahl der Werte zwischen 42 und 46.
  2. 25 % aller Werte sind kleiner als 42.
  3. Zwischen 37 und 38 liegen gleich viele Werte wie zwischen 38 und 42.



$\ $
  1. Falsch! Da jeder Bereich ca. 25 % aller Werte umfasst, liegen in beiden Bereichen ungefähr gleich viele Werte.
  2. Falsch! Es sind 75% aller Werte kleiner als 42 (oder 25 % aller Werte sind größer als 42).
  3. Richtig! Siehe 1.


http://tube.geogebra.org/student/m5245

http://tube.geogebra.org/student/m274871 (Andi Lindner)

http://tube.geogebra.org/student/b115371#material/56673 (sollte bearbeitet werden)

http://tube.geogebra.org/student/m129201 (Test)

Schummeln mit Statistik

Rest folgt noch