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Deskriptive Statistik – wofür brauchst du die?

Gehen wir davon aus, du hast für deine wissenschaftliche Arbeit eine Umfrage durchgeführt und 100 Personen befragt.

Jetzt hast du einen ziemlich großen Datensatz und musst irgendwie versuchen Ordnung in das Datenchaos deiner Stichprobe zu bringen.

Bevor Du deine eigentlichen Hypothesen prüfen kannst (mit Hilfe der Inferenzstatistik), brauchst du eine Vorstellung davon, wie deine Stichprobe aussieht.

Dabei hilft dir die deskriptive Statistik.

In diesem Artikel schauen wir uns deshalb die Grundlagen der deskriptiven Statistik an und klären alles was du wissen musst, um eine Stichprobe in deiner quantitativen wissenschaftlichen Arbeit zu beschreiben.

📚 Weber, D. & Keller, D. (2023) Statistische Daten erheben und auswerten für Dummies, Wiley-VCH.

📚 Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4th ed.). SAGE Publications.

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00:00 Intro
00:58 Dafür brauchst du deskriptive Statistik
02:44 Unterschied zur Inferenzstatistik
03:48 Vereinfachen mit Tabellen & Grafiken
07:00 Lageparameter
09:39 Streuungsmaße
11:50 Fazit

Es ist nahezu egal, in welchem Fachbereich du studierst, ein paar Grundlagen über deskriptive Statistik zu wissen ist ziemlich nützlich.

Klar, in der Uni brauchst du sie hauptsächlich dann, wenn du mit quantitativen Daten arbeitest und selbst Analysen anstellst.

Auf der anderen Seite bringt dich ein wenig Grundlagenwissen außerhalb der Uni weiter, zum Beispiel beim Interpretieren von Statistiken, die von den Medien aufbereitet werden.

Wenn du etwas Ahnung hast, kannst du ziemlich schnell erkennen, wann eine Statistik genutzt wird, um einen bestimmten Aspekt der Daten hervorzuheben und ein bestimmtes Narrativ zu unterstützen.

Also, deskriptive Statistik findet in allen Bereichen Anwendung, in denen quantitative, d.h. auf Zahlen basierende, Datensätze erhoben und ausgewertet werden.

Sie bildet die Grundlage für die Datenanalyse. Denn um deine Daten effektiv auszuwerten, ist es zunächst erforderlich, die Stichprobe zu beschreiben. Deskriptive Statistik wird daher auch als beschreibende Statistik bezeichnet.

Konkret heißt das, dass du anhand der Maßzahlen der deskriptiven Statistik beurteilen kannst, wie beispielsweise der Altersdurchschnitt deiner Umfrage aussieht. Solche demographischen Daten zu berichten, hilft nicht nur dir, sondern auch anderen deinen Datensatz besser zu verstehen.

Aber auch andere Variablen wie beispielsweise das durchschnittliche Einkommen oder die Verteilung einzelner Variablen können berücksichtigt werden.

Die deskriptive Datenanalyse bildet den Ausgangspunkt für nahezu jede statistische Analyse, weil sie festlegt, wie du weiter mit deinen Daten vorgehen solltest und welche statistischen Tests überhaupt für die Analyse Sinn machen.

Dieses Video handelt von:

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