Den Kontingenzkoeffizienten verstehen, bestimmen und interpretieren

Der Kontingenzkoeffizient nach Pearson gibt uns Auskunft über den statistischen Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Variablen.

Am häufigsten wird der Kontingenzkoeffizient für nominal– oder ordinalskalierte Daten verwendet.

Da es sich um ein standardisiertes Maß handelt, ist es möglich, mehrere Variablen hinsichtlich des Kontingenzkoeffizienten zu vergleichen.

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Kovarianz verstehen und berechnen

Die Kovarianz gibt dir Auskunft über den Zusammenhang von zwei metrischen Variablen.

Dabei ist es wichtig, zu beachten, dass die Kovarianz ein nichtstandardisiertes Zusammenhangsmaß ist und damit nur begrenzt vergleichbar.

Andere Bezeichnungen für die Kovarianz sind Stichprobenkovarianz oder empirische Kovarianz.

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Statistische Stichproben verstehen und bestimmen

Wenn wir anhand bestimmter Punkte eine Teilmenge aus einer Grundgesamtheit entnehmen, erhalten wir eine Stichprobe.

Oft ist es nicht möglich oder viel zu aufwendig, Daten in der Grundgesamtheit, also zum Beispiel anhand aller Studierenden in Deutschland, zu erheben.

Daher entnehmen wir einen Teil der Grundgesamtheit, erheben Daten anhand dieser Stichprobe und schließen dann auf die Grundgesamtheit.

Beispiel
Wir führen unsere Studie mit 100 zufällig ausgewählten Studierenden durch und schließen mit den Ergebnissen auf die Gesamtheit aller Studierenden. Somit haben wir eine Stichprobe aus der Grundgesamtheit aller Studierenden gezogen.

Inwieweit wir anhand der Ergebnisse aus der Stichprobe auch Aussagen über die Grundgesamtheit treffen können, hängt von der Art der Stichprobenziehung ab.

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Skalenniveaus verstehen und bestimmen

Skalenniveaus sind Kategorien, die uns eine Auskunft darüber geben, welche Merkmale unsere Daten aufweisen.

Deine Daten können entweder nominalskaliert, ordinalskaliert oder metrisch sein.

Dabei haben metrische Daten den höchsten Informationsgehalt und erlauben die meisten Berechnungen. Nominalskalierte Daten haben dagegen die geringste Aussagekraft.

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Streuungsmaße mit Beispielen erklärt

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.

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Den Standardfehler des Mittelwertes verstehen und berechnen

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.

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Die Spannweite 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.

Beispiel
Person12345678910
Alter16124043227850764855

Spannweite: 78 – 12 = 66

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Die Lageparameter erklärt mit Beispielen

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.

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