{"id":145,"date":"2023-08-04T22:53:39","date_gmt":"2023-08-04T22:53:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/beschreibende-massnahmen\/"},"modified":"2023-08-04T22:53:39","modified_gmt":"2023-08-04T22:53:39","slug":"beschreibende-massnahmen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/beschreibende-massnahmen\/","title":{"rendered":"Beschreibende ma\u00dfnahmen"},"content":{"rendered":"<p>In diesem Artikel wird erkl\u00e4rt, was beschreibende Ma\u00dfe in der Statistik sind und was alle beschreibenden Ma\u00dfe sind. Dar\u00fcber hinaus erfahren Sie, wie deskriptive Ma\u00dfe berechnet werden. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfque-son-las-medidas-descriptivas\"><\/span> Was sind beschreibende Ma\u00dfnahmen?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> <strong>Beschreibende Ma\u00dfe<\/strong> sind statistische Parameter, die zur Beschreibung einer Datenmenge verwendet werden. Das hei\u00dft, in der Statistik werden beschreibende Ma\u00dfe verwendet, um einen Datensatz zusammenzufassen.<\/p>\n<p> Beschreibende Ma\u00dfnahmen werden in vier Typen eingeteilt:<\/p>\n<ul>\n<li> Messungen der zentralen Tendenz<\/li>\n<li> Ausbreitungsmessungen<\/li>\n<li> Positionsmessungen<\/li>\n<li> Formmessungen <\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"medidas-de-tendencia-central\"><\/span> Messungen der zentralen Tendenz<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> <strong>Ma\u00dfe der zentralen Tendenz<\/strong> oder <strong>Ma\u00dfe der Zentralisierung<\/strong> sind statistische Ma\u00dfe, die den zentralen Wert einer Verteilung angeben. Mit anderen Worten: Ma\u00dfe der zentralen Tendenz werden verwendet, um einen Wert zu ermitteln, der repr\u00e4sentativ f\u00fcr die Mitte eines Datensatzes ist.<\/p>\n<p> Die Ma\u00dfe der zentralen Tendenz sind:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:10px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Durchschnitt<\/strong> : Dies ist der Durchschnitt aller Daten in der Stichprobe.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:10px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Median<\/strong> : Dies ist der Mittelwert aller Daten, sortiert vom kleinsten zum gr\u00f6\u00dften.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Modus<\/strong> : Dies ist der am h\u00e4ufigsten wiederholte Wert im Datensatz.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Um Beispiele f\u00fcr die Berechnung dieser statistischen Ma\u00dfe zu sehen, klicken Sie hier: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Siehe:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/masse-der-zentralen-tendenz\/\">So berechnen Sie Ma\u00dfe der zentralen Tendenz<\/a><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"medidas-de-dispersion\"><\/span> Ausbreitungsmessungen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> <strong>Streuungsma\u00dfe<\/strong> sind eine Art beschreibender Ma\u00dfe, die die Streuung eines Datensatzes angeben. Daher werden Streuungsma\u00dfe verwendet, um den Grad der Streuung von Daten in einer Stichprobe zu beurteilen.<\/p>\n<p> Ausbreitungsma\u00dfe werden auch <strong>Variabilit\u00e4tsma\u00dfe<\/strong> oder <strong>Ausbreitungsma\u00dfe<\/strong> genannt.<\/p>\n<p> Die Streuungsma\u00dfe sind wie folgt:<\/p>\n<ul>\n<li> Standardabweichung (oder Standardabweichung)<\/li>\n<li> Varianz<\/li>\n<li> Variationskoeffizient<\/li>\n<li> Ordentlich<\/li>\n<li> Interquartilbereich<\/li>\n<li> Mittlerer Unterschied<\/li>\n<\/ul>\n<p> Jedes Streuungsma\u00df hat seine eigene Formel. Um diesen Artikel nicht zu lang zu machen, wurden sie alle im folgenden verlinkten Artikel erkl\u00e4rt. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Sie Beispiele f\u00fcr die Berechnung dieser Art von beschreibenden Metriken sehen. <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Siehe:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/dispersionsmessungen\/\">So berechnen Sie Ausbreitungsma\u00dfe<\/a><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"medidas-de-posicion\"><\/span>Positionsmessungen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> <strong>Positionsmetriken<\/strong> sind statistische Ma\u00dfe, die die Struktur eines Datensatzes angeben. Mit anderen Worten: Positionsmessungen helfen Ihnen zu wissen, wie ein Datensatz aussieht.<\/p>\n<p> Obwohl es seltsam erscheinen mag, werden Ma\u00dfe der zentralen Tendenz auch als Positionsma\u00dfe betrachtet, da sie Informationen \u00fcber die zentralen Positionen der Datenreihe liefern, obwohl es noch mehr Positionsma\u00dfe gibt. Oder anders ausgedr\u00fcckt: Positionsma\u00dfe umfassen Ma\u00dfe der zentralen Tendenz.<\/p>\n<p> Tats\u00e4chlich werden Positionsmessungen in Abh\u00e4ngigkeit von den Positionen, die sie bestimmen, in zentrale Positionsmessungen und nichtzentrale Positionsmessungen eingeteilt.<\/p>\n<p> Somit ergeben sich folgende Positionsmessungen:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:30px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Messungen der Mittelposition<\/strong> : Geben Sie die Mittelwerte einer Verteilung an.<\/span>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold; margin-left:8%; list-style-type:circle\">\n<li style=\"margin-bottom:12px; margin-top:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Mittelwert<\/strong> : ist der Durchschnitt aller Daten in der Stichprobe.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Median<\/strong> : Dies ist der Mittelwert aller Daten, sortiert vom kleinsten zum gr\u00f6\u00dften.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Modus<\/strong> : ist der Wert, der im Datensatz am h\u00e4ufigsten vorkommt.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Nicht-zentrale Positionsmessungen<\/strong> : Teilen Sie den Datensatz in gleiche Teile.<\/span> <\/li>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold; margin-left:8%; list-style-type:circle\">\n<li style=\"margin-bottom:12px; margin-top:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Quartile<\/strong> \u2013 Teilen Sie die Datenstichprobe in vier gleiche Teile.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Quintile<\/strong> : Teilen Sie die Daten in f\u00fcnf gleiche Teile.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Dezile<\/strong> : Teilen Sie den Datensatz in zehn Intervalle gleicher Breite.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Perzentile<\/strong> : Teilen Sie die Daten in hundert gleiche Teile.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/ul>\n<p> Wie all diese statistischen Parameter berechnet werden, k\u00f6nnen Sie hier sehen: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Siehe:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/positionsmessungen\/\">So berechnen Sie Positionsmessungen<\/a><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"medidas-de-forma\"><\/span> Formmessungen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> In der Statistik sind <strong>Formma\u00dfe<\/strong> Indikatoren, die es uns erm\u00f6glichen, eine Wahrscheinlichkeitsverteilung anhand ihrer Form zu beschreiben. Dar\u00fcber hinaus werden Formma\u00dfe verwendet, um zu bestimmen, wie eine Verteilung aussieht, ohne sie grafisch darstellen zu m\u00fcssen.<\/p>\n<p> Es gibt zwei Arten von Formmessungen:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:10px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Schiefe<\/strong> \u2013 gibt den Grad der Symmetrie (oder Asymmetrie) einer Verteilung an, d. h., ob eine Verteilung symmetrisch oder asymmetrisch ist.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Kurtosis<\/strong> : Gibt den Grad der Konzentration einer Verteilung um ihren Mittelwert an, d. h. sie bestimmt, ob eine Verteilung steil oder abgeflacht ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Um zu sehen, wie diese Arten von beschreibenden Metriken ermittelt werden, klicken Sie auf den folgenden Link: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Siehe:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/formmessungen\/\">So berechnen Sie Formma\u00dfe<\/a><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Artikel wird erkl\u00e4rt, was beschreibende Ma\u00dfe in der Statistik sind und was alle beschreibenden Ma\u00dfe sind. 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