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Statistik: 25.2.04

Statistik: 25.2.04. Erheben von Daten kategoriale Merkmale. Datenquellen. Primäre Daten, aus Vollerhebung Stichprobenerhebung Sekundäre Daten Volkszählungsdaten Daten von Statistik Austria, von der OeNB Daten aus der Hörerevidenz der WU Personal-, Lagerkartei. Datenerhebungen.

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Statistik: 25.2.04

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Presentation Transcript

  1. Statistik: 25.2.04 Erheben von Daten kategoriale Merkmale

  2. Datenquellen • Primäre Daten, aus • Vollerhebung • Stichprobenerhebung • Sekundäre Daten • Volkszählungsdaten • Daten von Statistik Austria, von der OeNB • Daten aus der Hörerevidenz der WU • Personal-, Lagerkartei PI Statistik, SS 2004

  3. 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 PI Statistik, SS 2004

  4. Erhebungsinstrumente • Schriftliche Befragung • Persönliches Interview • Telephonische Befragung • Beobachtung • follow-up Verfahren • Schulung PI Statistik, SS 2004

  5. Stichprobendesign Nichtzufälliges Erhebungsdesign • convenience sampling Zufälliges Erhebungsdesign • Einfache Zufallsstichprobe • Geschichtete Zufallsstichprobe • Systematische Zufallsstichprobe • Clusterstichprobe • Quotenstichprobe • mehrstufige Stichprobe PI Statistik, SS 2004

  6. Fragebogen • Typen von Fragen • Dichotome Fragen • Multiple-Choice Fragen • Offene Fragen • Fragebogendesign • so kurz als möglich • einfach, verständlich, eindeutig • logischer Aufbau • gutes Layout PI Statistik, SS 2004

  7. Erhebungen: Fehler Fehler = Stichprobenfehler + „non-sampling“ Fehler • Stichprobenfehler • „non-sampling“ Fehler • Daten-Fehler • Übertragungsfehler • „non-response“ (Verweigerung, nicht angetroffen) • Fehler durch Fragebogendesign PI Statistik, SS 2004

  8. 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) PI Statistik, SS 2004

  9. Kreisdiagramm Beispiel: Augenfarbe von Studierenden PI Statistik, SS 2004

  10. Kreisdiagramm Explodierter 3D-Kreis PI Statistik, SS 2004

  11. Säulen-, Stabdiagramm PI Statistik, SS 2004

  12. Absolute & relative Häufigkeit • (absolute) Häufigkeit: gibt an, wie oft eine bestimmte Kategorie in der Datenmenge vorkommt; typisches Symbol: Hi • z.B.: 15 Studierenden haben blaue Augen • relative Häufigkeit (Anteil) h i • n: Umfang der Datenmenge • Oft als Prozente (Prozentanteil) angegeben PI Statistik, SS 2004

  13. Kumulierte (relative) Häufigkeiten • Summe der relativen Häufigkeiten aller vorhergehenden Kategorien, einschließlich der aktuellen • Nur für ordinale Merkmale sinnvoll PI Statistik, SS 2004

  14. Noten von 52 Studierenden PI Statistik, SS 2004

  15. Pivot Table-Bericht • „Ein PivotTable-Bericht ist eine interaktive Tabelle, die große Datenmengen rasch kombinieren und vergleichen kann.“ • Wichtige Hilfe zum Auszählen von Datenmengen PI Statistik, SS 2004

  16. 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 ? PI Statistik, SS 2004

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