Werten und Daten mittels Diagrammen. Die Unterabschnitte sind anwendungsorientiert auf bestimmte Aussagen ausgerichtet: Wiedergabe von Datenpunkten (einzelne Werten einer Variablen, z.B. univariates Dot-Plot; vgl. 5.4.2), Wiedergabe von zusammengefassten Werten einer Variablen (vgl. 5.4.3, z.B. Balkendiagramm; ggf. gruppiert nach einer zweiten Variablen), Wiedergabe von bivariaten Messwertpaaren (z.B. eines Streudiagramms; vgl. 5.4.4) sowie Aggregierung und Gruppierung zweier Variablen und andere Fälle (z.B. Butterfly-Plot, vgl. 5.4.5). Allem voran geht ein Crashkurs (Übersicht) mit Tipps (Dos), was man tun sollte und was besser nicht (Don’ts; vgl. 5.4.1).
Kapitel 6 vertieft das Thema der Datenqualität. Letztlich sind Datenqualität und deskriptive Statistik ein Dream-Team. Nur mit geprüfter Datenqualität macht eine deskriptive Statistik Sinn. Für jeden „Spielverderber“ werden Sie seine besondere Bedeutung (um nicht zu sagen: Gefahr) und meist mehrere unkomplizierte Maßnahmen zur Prüfung kennenlernen. Der Umgang mit einem gefundenen Fehler hängt dabei von Art und Ursache des Fehlers ab. Die Systematik des Vorgehens orientiert sich an Schendera (2007). Abschnitt 6.1 beginnt, wenig überraschend, mit der Vollständigkeit. Abschnitt 6.2 geht zur Einheitlichkeit über. Abschnitt 6.3 behandelt doppelte (Doubletten) und Abschnitt 6.4 fehlende Werte (Missings). Abschnitt 6.5 stellt das Überprüfen auf Ausreißer vor; genau betrachtet wird bei Ausreißern auch die Gültigkeit eines Erwartungshorizonts geprüft. All dieses Prüfen von Datenqualität strebt (zunächst) das Ziel der Plausibilität an. Abschnitt 6.6 schließt mit Maßnahmen zur Prüfung der Plausibilität (Daten sollten unbedingt auf Plausibilität geprüft werden!). Abschnitt 6.7 schließt mit konkreten Trainingseinheiten zur Prüfung von Datenqualität.
Kapitel 7 schließt die Einführung in die deskriptive Statistik mit zwei spezielleren Anwendungen des Umgangs mit deskriptiven Statistiken: dem praktischen Umgang mit Gewichten (vgl. 7.1) und dem Umgang mit Zahlen beim Abfassen von Texten (vgl. 7.2). Abschnitt 7.1 führt in das Erstellen einer deskriptiven Statistik unter Einbeziehung von Gewichten ein. Gewichte haben einen großen Einfluss bei der Ermittlung deskriptiver Statistiken. Unterabschnitt 7.1.1 wird zuerst den Effekt von Gewichten an Beispielen aus dem Fußball, der Politik, und der Wirtschaft veranschaulichen. Gewichtete Ergebnisse sind nur mit Kenntnis der dahinterstehenden Annahmen und Interessen nachvollziehbar. Unterabschnitt 7.1.2 wird den Effekt von Gewichten an zahlreichen Streu- und Lagemaßen veranschaulichen. Unterabschnitt 7.1.3 wird als „Hintergrundbericht“ die Frage klären: Was sind eigentlich Gewichte? Dabei wird auf die Funktion und Varianten von Gewichten eingegangen, von selbstgewichteten Daten über Designgewichte (disproportionale Ansätze) bis hin zur Poststratifizierung. Abschnitt 7.2 führt in das Verfassen einer deskriptiven Statistik als Text ein, und stellt u.a. Empfehlungen zusammen, wann eine Zahl als Ziffer („Zahl“) und wann als Zahlwort („Text“) geschrieben werden sollte. Unterabschnitt 7.2.1 stellt den Umgang mit allgemein gebräuchlichen Zahlen vor. Unterabschnitt 7.2.2 behandelt den Umgang mit präzisen Maßen bzw. Messungen. Unterabschnitt 7.2.3 schließt mit Symbolen und Statistiken.
Kapitel 8 bietet zwei Kurzeinführungen in zwei der bekanntesten Werkzeuge für das Erstellen einer deskriptiven Statistik, den Enterprise Guide von SAS und SPSS Statistics von IBM. Die Berechnungen und Visualisierungen erfolgten mit dem Enterprise Guide 6.1, SAS v9.4, sowie SPSS v22. Die Zitate am Anfang eines jeden Kapitels sind überwiegend Michael Schaffraths (20132) „Fußball ist Fußball“ entnommen.
Zu Dank verpflichtet bin ich für Freundschaft, fachlichen Rat und/oder auch einen Beitrag in Form von Syntax, Daten und/oder auch Dokumentation unter anderem: Prof. William Greene (NYU Stern), Prof. em. Gerd Antos (Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg), Prof. Mark Galliker (Universität Bern, Schweiz), Roland Donalies (SAS Heidelberg), Ralph Wenzl (Zürich). Bei Sigur Ros, Jónsi und Alex sowie auch bei Walter Moers (Zamonien) bedanke ich mich für die langjährige künstlerische Inspiration. Meiner Frau Yun danke ich für ihre Geduld, Weitsicht und für ihr Verständnis.
Mein Dank gilt Patric Märki und Markus Grau von SAS Switzerland (Wallisellen) für die großzügige Bereitstellung von SAS Software und technischer Dokumentation. Herrn Rainer Berger vom UVK Verlag danke ich für das Vertrauen, dieses Buch zu veröffentlichen, sowie die immer großzügige Unterstützung. Stephan Lindow (Hamburg) entwarf diverse Grafiken. Falls in diesem Buch noch irgend etwas unklar oder fehlerhaft sein sollte, so liegt die Verantwortung alleine beim Autor.
An dieser Stelle möchte ich mich auch für die positiven Rückmeldungen und Vorschläge zu meinen weiteren Veröffentlichungen bedanken, u.a. zu SQL (2012, 2011), zur Clusteranalyse (2010), Regressionsanalyse (20142), zur Datenqualität (2007), zu Syntaxprogrammierung mit SPSS (2005) sowie einführend in die Datenanalyse und Datenmanagement mit dem SAS System (2004). Die wichtigsten Rückmeldungen, Programme und Beispieldaten stehen auf der Webseite des Autors www.method-consult.ch zum kostenlosen Download bereit.
Hergiswil/Haikou, Februar 2015
Dr. CFG Schendera
Inhalt
Vorwort
| 1 | Deskriptive Statistik: Was ist deskriptive Statistik? |
| 1.1 | Was ist deskriptive Statistik? |
| 1.2 | Was ist deskriptive Statistik nicht? |
| 2 | Ein Heimspiel: Grundlagen der deskriptiven Statistik |
| 2.1 | Fußball erklärt die deskriptive Statistik. Oder umgekehrt …? |
| 2.2 | Zahlen, Ziffern und Werte: Grundbegriffe |
| 2.3 | Messniveau einer Variablen: oder: Was hat Messen mit meinen Daten zu tun? |
| 2.3.1 | Nominalskala |
| 2.3.2 | Ordinalskala |
| 2.3.3 | Intervallskala |
| 2.3.4 | Verhältnisskala |
| 2.3.5 | Absolutskala |
| 2.3.6 | Weitere Skalenb egriffe |
| 2.4 | Konsequenzen des Messniveaus für die praktische Arbeit mit Daten |
| 3 | Vor dem Anpfiff: Was sollte ich vor dem Beschreiben über die Daten wissen? |
|
|
