Healthcare and Medicine Reference
In-Depth Information
. Tab. 4.1 Übersicht: Univariable Datenbeschreibung - geeignete Maßzahlen und grafi-
sche Darstellungen
Skala
Lage-
maße
Streuungsmaße
Formmaße
Grafische
Darstellungen
Nominal-
skala
Modus
Variation Ratio
-
Kreisdiagramm
Rechteckdiagramm
Balkendiagramm
Ordinal-
skala
Modus
Median
Quartile
Quantile
Variation Ratio
Spannweite
Quartilabstand
Interdezilabstand
-
Rechteckdiagramm
Balkendiagramm
Intervall-
skala
Modus
Median
Quartile
Quantile
Mittelwert
Spannweite
Quartilabstand
Interdezilabstand
Standardab-
weichung
Schiefe (bei
al len quantitati-
ven Merkmalen)
Wölbung
(nur bei sym-
metrischen
Vertei lungen)
diskrete Daten:
Balkendiagramm,
Rechteckdiagramm
Verhält-
nisskala
Spannweite
Quartilabstand
Interdezilabstand
Standardab-
weichung
Variations-
koeffizient
stetige Daten: Histo-
gramm, Häufigkeits-
polygon
male, den Kenngrößen, die geschätzt werden sollen, und der erforderlichen Genauig-
keit der Schätzung.
Ausblick auf die induktive Statistik***
4.5.4
Ein Vergleich zwischen mehreren Stichproben wird nach folgendem Prinzip durchgeführt: Zu-
nächst werden für jede Stichprobe getrennt geeignete Kenngrößen berechnet, die den interes-
sierenden Effekt beschreiben (etwa relative Häufigkeiten, Mittelwerte und Standardabweichun-
gen). Diese Kenngrößen und geeignete grafische Darstellungen ermöglichen einen direkten
Vergleich. Dies ist allerdings nicht ausreichend, um einen Unterschied statistisch abzusichern. In
einem zweiten Schritt wird deshalb mittels eines statistischen Tests überprüft, ob die Unter-
schiede nur zufällig bedingt oder ob sie »signifikant« sind. In
7 Kap. 9, 7 Kap 10 und 7 Kap. 11
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