Skalierung von Merkmalen - Grundlagen der Statistik - Fernuni Hagen - Fernstudium4You

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Skalierung von Merkmalen - Grundlagen der Statistik - Fernuni Hagen

Grundlagen Statistik-Paket > Grundlagen-Statistik > Eindimensionale Häufigkeitsverteilung

Skalierung von Merkmalsausprägungen:

Nach der Erhebung von Daten, muss eine Charakterisierung der Merkmale erfolgen, um die möglichen Analysemethoden für die Merkmale ermitteln zu können. Man beginnt mit der Skalierung der Merkmale bzw. deren Merkmalsausprägungen durch eine Einordnung in die folgenden Eigenschaften:
1.  Einordnung nach einer Skala: Nominalskala, Ordinalskala, Kardinalskala/metrische Skala
2.  Einordnung nach Messbarkeit: Qualitativ, Quantitativ
3.  Einordnung nach Abzählbarkeit: Diskret, Stetig

1. Einordnung nach einer Skala:
Merkmale und deren Ausprägungen können nach ihrer Vergleichbarkeit/Messbarkeit in bestimmte Skalen eingeordnet werden. Je nach Vergleichbarkeit/Messbarkeit erreichen sie ein bestimmtes Skalenniveau, wobei die Nominalskala das geringste Skalenniveau aufweist:
-  Nominalskala: Können die Merkmalsausprägungen in keiner Weise untereinander verglichen werden, sind sie der Nominalskala zuzuordnen. Die einzige messbare Eigenschaft liegt hier bei der Häufigkeit.
Beispiele: Postleitzahlen, Geschlecht, Studienrichtung, Farben, Religionen, Nationalitäten, Familienstand
-  Ordinalskala: Können die Merkmalsausprägungen in eine natürliche Reihenfolge bzw. Rangordnung gebracht werden, sind sie der Ordinalskala zuzuordnen. Die messbaren Eigenschaften liegen hier bei der Häufigkeit und der Reihenfolge.
Beispiele: Schulnoten („sehr gut“, „gut“,…), Sternebewertungen (Amazon 1-5 Sterne, Hotel), Schulabschlüsse, Tabellenplätze der Bundesliga
-  Kardinalskala/metrische Skala: Können neben der Reihenfolge zwischen den Merkmalsausprägungen eindeutige Abstände durch ein Abstandsmaß (Metrik) gemessen werden, sind die Merkmalsausprägungen der Kardinal-/metrischen Skala zuzuordnen. Die messbaren Eigenschaften liegen mindestens bei der Häufigkeit, Reihenfolge und dem Abstand.
Beispiele: Temperatur in Celsius, Temperatur in Fahrenheit, Anzahlen, Größe, Gewicht, Lebensdauer
ACHTUNG: Auf der Kardinalskala/metrischen Skala wird zusätzlich zwischen den folgenden 3 Skalen unterschieden: Intervallskala, Verhältnisskala und Absolutskala

2. Einordnung nach Messbarkeit:
Merkmalsausprägung die qualitativ sind, werden nicht in Zahlen angegeben. Quantitative Merkmalsausprägungen hingegen werden in Zahlen angegeben und sind metrisch messbare Merkmale.
Qualitative Merkmalsausprägungen: Unterliegen keinem messbaren System, sodass deren Datenerhebung nicht in eigentlicher Form von Zahlen erfolgt.
Quantitative Merkmalsausprägungen: Unterliegen einem messbaren System, sodass die Ausprägungen in Form von Zahlenwerten vorliegen.
MERKE: Alle Merkmale, die der Nominal- und Ordinalskala zugeordnet werden, sind qualitativ, alle Werte, die in die metrische Skala fallen, sind quantitativ.

3. Einordnung nach Abzählbarkeit:
Je nach Abzählbarkeit, ist ein Merkmalsausprägung stetig oder diskret. Besitzt ein Merkmal endlich viele oder abzählbar unendliche viele Ausprägungen, ist es diskret, gibt es überabzählbare Ausprägungen, ist das Merkmal stetig.
Diskrete Merkmalsausprägungen: Weisen keine Stellen hinter dem Komma auf
Stetige Merkmalausprägungen: Weisen Stellen hinter dem Komma auf

MERKE: Merkmalsausprägungen, die der Nominal- und Ordinalskala zugeordnet werden, sind diskret. Merkmale auf der Kardinalskala können stetig oder diskret sein.

Video "Skalierung von Merkmalen":

Das Probe-Video behandelt die Thematik "Skalierung von Merkmalen" des Kurses "Grundlagen der Statistik" des Moduls "Grundlagen der Wirtschaftsmathematik und Statistik" der Fernuni Hagen. Dieses Video ist ein Ausschnitt aus dem Inhalt des Grundlagen Statistik-Pakets.
Alle Thematiken des vollständigen Videos
Grundlagen Statistik-Paket
Übungen (optional)
24 h Lehrvideos
240 Skriptseiten
Formelsammlung
Klausurlösungen
Live-Webinare
Das Grundlagen Statistik-Paket enthält den gesamten statistischen Teil des Kurses "Grundlagen der Statistik" des Moduls "Grundlagen der Wirtschaftsmathematik und Statistik" der Fernuni Hagen. Das Paket erfordert keinerlei großen statistischen Vorkenntnisse und ist ausgerichtet auf das erfolgreiche Bestehen der Klausur. Der Aufbau folgt den Kursskripten der Fernuni Hagen und behandelt dabei alle wichtigen Themen. Optional zum Paket stehen noch über 160 Übungsaufgaben und Übungsklausuren zur Verfügung.
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