Statistik: 25.2.04

Erheben von Daten kategoriale Merkmale

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Datenquellen

Primäre Daten, aus Vollerhebung Stichprobenerhebung

Sekundäre Daten Volkszählungsdaten Daten von Statistik Austria, von der

OeNB Daten aus der Hörerevidenz der WU Personal-, Lagerkartei

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Datenerhebungen

Zielsetzung genau definieren Stichprobenrahmen: Seine Qualität entscheidet über Qualität der Daten Erhebungsinstrument bestimmt Kosten und Qualität der Daten (siehe unten) Stichprobenumfang bestimmt Genauigkeit Erhebungsmanagement: Planung, Mannschaft, Schulung, Formulare und EDV, Qualitätssicherung Datenaufbereitung und -speicherung

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Erhebungsinstrumente

Schriftliche Befragung Persönliches Interview Telephonische Befragung Beobachtung

follow-up Verfahren Schulung

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Stichprobendesign

Nichtzufälliges Erhebungsdesign convenience sampling

Zufälliges Erhebungsdesign Einfache Zufallsstichprobe Geschichtete Zufallsstichprobe Systematische Zufallsstichprobe Clusterstichprobe Quotenstichprobe mehrstufige Stichprobe

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Fragebogen Typen von Fragen Dichotome Fragen Multiple-Choice Fragen Offene Fragen

Fragebogendesign so kurz als möglich einfach, verständlich, eindeutig logischer Aufbau gutes Layout

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Erhebungen: Fehler

Fehler = Stichprobenfehler + „non-sampling“ Fehler Stichprobenfehler „non-sampling“ Fehler Daten-Fehler Übertragungsfehler „non-response“ (Verweigerung, nicht

angetroffen) Fehler durch Fragebogendesign

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Kategoriales Merkmal

Auch qualitatives, kategorielles Merkmal Ordnet der Beobachtungs- oder Untersuchungseinheit eine von endlich vielen Klassen (Kategorien) zu; Dazu gehören nominale und ordinale Merkmale Ist immer diskret (die Menge der Merkmalsausprägungen ist endlich oder abzählbar)

Population Merkmal M-Ausprägungen

WU-Studierende

Geschlecht m, w

Note 1, 2, 3, 4, 5

Produktion Qualität gut, schlecht

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Kreisdiagramm

Häufigkeiten der Augenfarbe

blau

grün

braun

grau

schwarz

blau

grün

braun

grau

schwarz

Augenfarbe Häuf'kt

blau 15

grün 12

braun 19

grau 2

schwarz 1

Beispiel: Augenfarbe von Studierenden

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Kreisdiagramm

Häufigkeiten der Augenfarbe

blau grün braun grau schwarz

Explodierter 3D-Kreis

Augenfarbe Häuf'kt

blau 15

grün 12

braun 19

grau 2

schwarz 1

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Säulen-, Stabdiagramm

Augenfarbe Häuf'kt

blau 15

grün 12

braun 19

grau 2

schwarz 1

Häufigkeit der Augenfarbe

0

5

10

15

20

blau grün braun grau schwarz

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Absolute & relative Häufigkeit

(absolute) Häufigkeit: gibt an, wie oft eine bestimmte Kategorie in der Datenmenge vorkommt; typisches Symbol: H i

z.B.: 15 Studierenden haben blaue Augenrelative Häufigkeit (Anteil) h i

n: Umfang der Datenmenge Oft als Prozente (Prozentanteil) angegeben

n

Hh ii

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Kumulierte (relative) Häufigkeiten

Summe der relativen Häufigkeiten aller vorhergehenden Kategorien, einschließlich der aktuellen Nur für ordinale Merkmale sinnvoll

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abs H'kt rel H'kt

kum rel H'kt

1 7 13,5% 13,5%

2 22 42,3% 55,8%

3 15 28,8% 84,6%

4 6 11,5% 96,2%

5 2 3,8% 100,0%

52

Noten von 52 Studierenden Noten: absolute Häufigkeiten

0

5

10

15

20

25

1 2 3 4 5

Abs. und Rel. Häufigkeiten

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

120,0%

1 2 3 4 5

Noten

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Pivot Table-Bericht

„Ein PivotTable-Bericht ist eine interaktive Tabelle, die große Datenmengen rasch kombinieren und vergleichen kann.“ Wichtige Hilfe zum Auszählen von Datenmengen

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Fragestellungen

Kommen alle Kategorien gleich häufig vor ?Entsprechen die Häufigkeiten in den Kategorien einer bestimmten Vorgabe ?Entspricht die Häufigkeit (Prozentsatz, Anteil) in einer bestimmten Kategorie einem bestimmten Wert?In welchem Bereich kann man den Anteil einer Kategorie in der Grundgesamtheit erwarten ?