In der deskriptiven Statistik bezeichnet ‘Streuung’ die Verteilung von Daten und gibt an wie weit die einzelnen Werte innerhalb eines Datensatzes gestreut sind.
Die Streuung unserer Daten können wir in Streuungsmaßen angeben.
Zu den wichtigsten Streuungsmaßen zählen die Varianz, die Standardabweichung und die Spannweite.
Weiter lesen: Streuung in der Statistik
Streuungsmaße werden in der deskriptiven Statistik verwendet, um die Verteilung und die Streubreite von Daten anzugeben.
Zu den wichtigsten Streuungsmaßen zählen die Varianz, die Standardabweichung und die Spannweite.
Andere Bezeichnungen für Streuungsmaße sind Streuungsparameter und Dispersionsmaße.
Streuungsmaße sind hilfreich bei der Interpretation von Daten, die du als Forschungsergebnisse in deiner Bachelorarbeit oder deiner Masterarbeit präsentierst.
Weiter lesen: Streuungsmaße mit Beispielen erklärt
Der Standardfehler des Mittelwertes gibt an, wie sehr der Mittelwert einer Stichprobe vom tatsächlichen Mittelwert in der Grundgesamtheit abweicht.
Der Standardfehler wird auch Stichprobenfehler oder SEM genannt. Dies ist die Abkürzung der englischen Bezeichnung ‚standard error of themean‘.
Den Standardfehler solltest du bei der Interpretation der Ergebnisse in deiner Bachelorarbeit oder Masterarbeit bedenken.
Weiter lesen: Den Standardfehler des Mittelwertes verstehen und berechnen
Die Spannweite ist der Abstand zwischen dem kleinsten und dem größten Messwert. Zur Berechnung ziehen wir das Minimum (kleinster Wert) eines Datensatzes vom Maximum (größter Wert) ab.
Da sie die Streuung der Beobachtungsdaten angibt, gehört die Spannweite zu den Streuungsmaßen.
| Person | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| Alter | 16 | 12 | 40 | 43 | 22 | 78 | 50 | 76 | 48 | 55 |
Spannweite: 78 – 12 = 66
Weiter lesen: Die Spannweite verstehen und berechnen
Lageparameter werden in der deskriptiven Statistik verwendet, um die zentrale Lage einer Verteilung von Daten anzugeben, also zum Beispiel den Mittelwert oder den Zentralwert.
Lageparameter ist der Überbegriff für die Werte, die wir als arithmetisches Mittel, den Median oder den Modus bestimmen.
Eine andere Bezeichnung für Lageparameter ist auch Lagemaß.
Weiter lesen: Die Lageparameter erklärt mit Beispielen
Die Varianz gibt an, wie sich deine Beobachtungswerte um den Mittelwert aller Beobachtungen verteilen.
Da sie die Streuung der Werte um den Mittelwert beschreibt, gehört die Varianz zu den Streuungsmaßen. Für das Interpretieren statistischer Ergebnisse in deiner Bachelorarbeit oder deiner Masterarbeit solltest du auch Lageparameter verwenden.
| Person | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| Stunden Sport/Woche | 2 | 3 | 7 | 5 | 3 |
Mittelwert: 
Varianz: 
Weiter lesen: Die Varianz verstehen und berechnen + Varianz Rechner
Der Modus ist der Wert, der in einem Datensatz am häufigsten vorkommt.
Unter all deinen Beobachtungsdaten ist der Modus also die Beobachtung, die du am häufigsten gemacht hast.
Eine andere Bezeichnung für den Modus ist auch der Modalwert.
| Note | sehr gut | gut | befriedigend | ausreichend | mangelhaft | ungenügend |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Häufigkeit | 3 | 7 | 5 | 5 | 1 | 0 |
Modus: gut
Der Modus in dem Beispiel ist die Note gut. Diese wurde sieben Mal vergeben und ist damit die Note, die am häufigsten vorkommt.
Den Modus können wir bereits bestimmen, wenn wir nominale Daten haben, zum Beispiel die Haarfarbe, das Geschlecht, der Geburtsort oder die Postleitzahl.
Nominale Daten können wir nicht in eine Rangreihenfolge bringen. Dies bedeutet, dass wir nicht sagen können, dass ein Wert besser oder schlechter als ein anderer ist, sondern nur, ob es einen Unterschied gibt.
Weiter lesen: Modus verstehen und bestimmen + Modus Rechner
Das arithmetische Mittel beschreibt den statistischen Durchschnittswert. Daher wird das arithmetische Mittel häufig auch Mittelwert oder Durchschnittswert genannt.
Zur Berechnung addieren wir alle Beobachtungsdaten und teilen dann die Summe durch die Anzahl der Daten.
Weiter lesen: Arithmetisches Mittel verstehen und berechnen
Der Median ist der Wert, der genau in der Mitte einer Datenreihe liegt, die nach der Größe geordnet ist. Aufgrund dieser zentralen Lage wird er auch Zentralwert genannt.
Der Median halbiert die Datenreihe, sodass eine Hälfte der Daten unterhalb und die andere Hälfte oberhalb des Medians in der geordneten Reihe liegt.
Im Beispiel oben sehen wir, dass eine Hälfte der Daten (10–30) unterhalb und die andere Hälfte (50–70) oberhalb des Medians 40 liegt.
Weiter lesen: Median verstehen, berechnen und interpretieren + Median Rechner
Die Standardnormalverteilung ist eine besondere Form der Normalverteilung und wird daher ebenfalls verwendet, um Häufigkeiten von Daten und Beobachtungen darzustellen.
Eine Standardnormalverteilung liegt immer dann vor, wenn wir eine Normalverteilung mit einem Mittelwert von 
= 0 und einer Standardabweichung von 
= 1 haben.
Hier siehst du den Graphen zur Standardnormalverteilung. Wir können direkt den Mittelwert von = 0 erkennen.
Weiter lesen: Standardnormalverteilung verstehen + Rechner