Streuung in der Statistik - erklärt anhand von Beispielen
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.
Inhaltsverzeichnis
Die Streuung am Beispiel erklärt
Die Streuung in einem Datensatz hängt von unseren Beobachtungsdaten ab und kann sehr verschieden ausfallen.
Nehmen wir an, wir befragen zehn Personen nach ihrem Alter und berechnen aus den Antworten einen Mittelwert von 25 Jahren.
Beispiele zu den unterschiedlichen Streuungen
| Geringe Streuung | Starke Streuung | Keine Streuung |
|---|---|---|
| Eine geringe (oder schwache) Streuung liegt vor, wenn alle Werte nah um den Mittelwert verteilt sind, also die Altersangaben aller befragten Personen nah am Mittelwert von 25 Jahren liegen. | Eine starke Streuung liegt vor, wenn die Beobachtungswerte sehr weit um den Mittelwert gestreut sind. In unserem Beispiel könnte sich eine starke Streuung beispielsweise in Altersangaben von 10 – 80 Jahren zeigen. | Wenn in einem Datensatz alle Werte gleich sind, dann liegt keine Streuung vor. In unserem Beispiel würde das bedeuten, dass alle befragten Personen 25 Jahre alt sind. |
Häufig gestellte Fragen
- Was sagt die Streuung in der Statistik aus?
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Die Streuung gibt an, wie weit die Werte eines Datensatzes verteilt sind.
- Wie kann ich die Streuung bestimmen?
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Um die Streuung in deinem Datensatz anzugeben, kannst du eines der Streuungsmaße, wie zum Beispiel die Varianz oder Standardabweichung, bestimmen.
- Ist es möglich, dass keine Streuung vorliegt?
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Ja, wenn alle Werte in einem Datensatz identisch sind, dann liegt keine Streuung vor.
