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Barbara Bredner


Statistische Beratung und Lösungen

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Grundlagen der Datenanalyse

Um statistische Methoden anwenden zu können, werden Messdaten gebraucht. Hierbei gibt es zwei Möglichkeiten:

  1. Es sind bereits Messdaten vorhanden, die ausgewertet werden sollen.
  2. Die Auswertung soll inklusive des benötigten Stichprobenumfangs geplant werden.

Methoden für die Stichprobenplanung finden sich im Abschnitt Stichproben.

Bei der Analyse von Merkmalswerten werden zu Beginn die Daten auf ihre Vollständigkeit und Sinnhaftigkeit überprüft (Plausibilitätscheck). Bei unsinnigen Daten wie schwangeren Männern oder negativen Schraubenlängen wird versucht, die richtigen Daten durch Rückfragen beim Erhebenden zu rekonstruieren. Ist das nicht möglich, werden unplausible Daten von der Analyse ausgeschlossen.

Die Erhebungsart sowie das Niveau α (Irrtumswahrscheinlichkeit) und die Größe des Datensatzes (vor und nach der Plausibilitätsprüfung) wird angegeben.

Am Beginn der eigentlichen Datenanalyse steht die Auflistung aller erfassten Merkmale zusammen mit ihren theoretisch möglichen Werten und ihrem Messniveau.

Der erste Methodenkomplex bei der Datenanalyse ist die univariate Datenanalyse, bei der jeweils ein Merkmal betrachtet wird. Für die erhobenen Messdaten werden geeignete Kennzahlen berechnet (z. B. Häufigkeit, Mittelwert, Median, Standardabweichung, IQR) und Diagramme (z. B. Balkendiagramm, Histogramm, Boxplot, Pareto-Diagramm) erstellt. Mehr zu den Methoden der Messdaten-Analyse für ein Merkmal finden Sie in Merkmale.

Im zweiten Schritt der Auswertung werden jeweils zwei Merkmale zusammen untersucht (bivariate Datenanalyse). Durch diese Verfahren werden Abhängigkeiten und Strukturen identifiziert. Hierfür geeignete Methoden finden Sie in den Abschnitten Zusammenhangsanalyse und Statistische Prozess-Modelle (SPM).

Der dritte Bereich für Methoden der Datenanalyse sind die so genannten multivariaten Verfahren. Hierbei werden mehr als zwei Merkmale auf ihre Zusammenhänge hin untersucht. Oft sollen die Einflüsse von Merkmalen X1, X2, usw. auf eine bestimmte Zielgröße Y angegeben werden. Hierzu eignen besonders die Methoden der Statistische Prozess-Modelle (SPM)

Abgeschlossen wir die Datenanalyse durch eine Prüfung der Ergebnisse mit GMV und eine Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse.

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