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align="left">Beschreiben von Grenzen und Bereichen4.6Beschreiben von Treffern: ROC! ROC!4.6.1Wetten, dass? Maßzahlen4.6.2ROC’n’Roll: Interpretation von ROC-Kurven4.7Beschreiben von Zeit4.7.1Maß: Geometrisches Mittel4.7.2Funktion: Regressionsfunktion4.7.3Trends: Zeitreihen und Prognosen4.8Beschreiben von Prozessen, z.B. Pipelines4.9SAS und SPSS für die deskriptive Statistik4.9.1SAS Menüs und Prozeduren: Übersicht4.9.2SPSS Menüs und Prozeduren: Übersicht5Für das Auge: Tabellen und Grafiken5.1Strukturieren von Information, am Beispiel von Tabellen5.1.1Vor- und Nachteile von Tabellen5.1.2Ausrichtung und Dimensionalität von Tabellen5.1.3Ein einfaches Beispiel: 0×klassierte Tabellen5.21×klassierte Tabellen: Grundlagen und Vertiefungen5.2.1Grundlagen: Eine Variable auf Nominalniveau5.2.2Vertiefung I: Eine Variable auf Ordinalniveau (Ranginformation) ..5.2.3Vertiefung II: Kategorialvariablen mit Lücken (Missings)5.2.4Metrische Variablen: 1×klassiert (Mittelwerttabellen)5.3Höher klassierte Tabellen und mehr5.3.1Eine Kreuztabelle: Zwei Kategorialvariablen5.3.2Ein weiteres Beispiel: Zwei intervallskalierte Variablen 2×klassiert5.4Grafiken: Kommunikation über das Auge5.4.1Crashkurs und Dos and Don’ts5.4.2Datenpunkte: Einzelne Werte (univariat)5.4.3Aggregierung und Gruppierung einer Variablen5.4.4Messwertpaare: Streudiagramme und mehr5.4.5Ein Ausblick: Weitere Varianten6Dream-Team: Datenqualität und Deskriptive Statistik6.1Vollständigkeit6.2Einheitlichkeit6.3Doppelte (Doub letten)6.4Fehlende Werte (Missings)6.5Ausreißer6.6Plausibilität6.7Trainingseinheiten7Jonglieren mit Zahlen als Gewicht und Text7.1Deskriptive Statistik mit Gewichten7.1.1Deskriptive Maße mit Gewicht7.1.2Hintergrund: Was sind eigentlich Gewichte?7.1.3Die Macht von Gewichten: Ihre Folgen7.2Wie schreibe ich eine deskriptive Statistik? Zahlen im Text7.2.1Allgemein gebräuchliche Zahlen7.2.2Präzise Zahlen und Messungen7.2.3Symbole und Statistiken8Werkzeuge: Einführung in EG und SPSS8.1SAS Enterprise Guide8.1.1Start des Enterprise Guide8.1.2Der Arbeitsbereich: Fenster in das Datenmeer8.1.3Die Datentabelle8.1.4Attribute und ihre Funktionen8.2IBM SPSS Statistics8.2.1Start von SPSS8.2.2Fenster „Datenansicht“8.2.3Fenster „Variablenansicht“

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      Index

      1 Deskriptive Statistik: Was ist deskriptive Statistik?

      „Entscheidend is aufm Platz.“

      Adi Preißler

      Dieses Kapitel geht in Abschnitt 1.1 der Frage nach: Was ist deskriptive Statistik? Deskriptive Statistik ist ein Teilbereich der Statistik und darin die regelgeleitete Anwendung eines Methodenkanons auf u.a. numerische oder Textdaten. Das Beherrschen der deskriptiven Statistik ist auch Kompetenz. Anschließend geht Abschnitt 1.2 darauf ein, was deskriptive Statistik nicht ist: Deskriptive Statistik ist keine explorative Analyse, konfirmatorische Analyse oder Inferenzstatistik. Deskriptive Statistik kommt auch nicht ohne Qualität und Hintergrundinformation über die Daten aus. Auch ist sie keine Projektionsfläche willkürlicher Auslegungen oder Spielball hemmungslosen Verallgemeinerns.

      Die deskriptive Statistik ist ein Teilbereich der Statistik (vgl. Schulze, 2007; von der Lippe, 2006). Als eine allgemeine Definition könnte man die Statistik als die wissenschaftliche Anwendung mathematischer Prinzipien auf die Sammlung, Analyse und Präsentation (alpha)numerischer Daten verstehen. Teilbereiche der Statistik sind u.a. die Theoretische und Mathematische Statistik, darin eingebettet als Unterbereich die Angewandte Statistik (darin die Deskriptive Statistik und Inferenzstatistik) und darin wiederum als Unterbereich eingebettet der Bereich der Datenanalyse mit der explorativen und der konfirmatorischen Analyse.

      In der folgenden Abbildung sind Bezüge zur Nachbarin der Statistik, der Wahrscheinlichkeit ausgeschlossen, z.B. bei der Inferenzstatistik (vgl. Mosler & Schmid, 2003), um die Hinführung zur deskriptiven Statistik stromlinienförmig zu gestalten. Anmerkungen zur Wahrscheinlichkeit und der damit verbundenen Unsicherheit (als wahrscheinlichkeitstheoretisches Konzept) sind bei der Deskriptiven Statistik nicht nötig (und aus diesem Grund auch in der eingangs allgemeinen Definition von Statistik nicht erwähnt). Was ist nun eine deskriptive Statistik? Eine erste Antwort ist: ein Methodeninstrumentarium, das auf Daten unabhängig von Erhebung (online, POS, Fragebogen, Interview, Beobachtung, Experiment, Simulation), Studiendesign (Querschnitt, Längsschnitt, Panel usw.), Ziehungsart oder Umfang (Stichprobe, Vollerhebung) angewandt wird. Als weitere Antwort verdeutlicht diese Grafik den Stellenwert der deskriptiven Statistik: Wer die deskriptive Statistik als Teilbereich der angewandten Statistik beherrscht, hat damit auch das Werkzeug für die explorative Datenanalyse (klassisch: Tukey, z.B. 1980, 1977) und auch eine der zentralen Voraussetzungen vor der Durchführung einer inferenzstatistischen Analyse. Die Übergänge zwischen deskriptiver Statistik, explorativer und konfirmatorischer Datenanalyse sowie Inferenzstatistik werden sich dabei (wie so oft) als fließend herausstellen (vgl. Behrens, 1997; Cochran, 1972, 19). Gigerenzer (1999, 606ff.) zählt deskriptive Statistiken zu den wichtigsten Methoden aus der „Werkzeugkiste“ für das Prüfen von Hypothesen. Während Tukey (1977) eine explorative Analyse als „attitude“, als Einstellung, bezeichnet, werden wir hier sagen: Eine deskriptive Statistik ist auch Kompetenz.

      Abb. 1: Die Deskiptive Statistik als Teilbereich der Statistik

1.1 Was ist deskriptive Statistik?

      Was ist der Sinn von deskriptiver Statistik? Die deskriptive (auch: darstellende, beschreibende) Statistik ist die Vorstufe und das Fundament jeder professionellen Analyse von Daten. Die deskriptive Statistik ist dabei keineswegs ignorierbar oder trivial. Im Gegenteil,

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