Ist das denn wirklich so relevant?
Um vorab schon einmal die Frage zu klären, ja deskriptive Statistik ist in vielen Studienfächern, unter anderem in der Psychologie und in den Sozialwissenschaften, unabdingbar. Viele Studienanfänger haben Angst davor, in mit dem Fachbereich der Statistik nicht klar zu kommen, da ihr Lieblingsfach im Abitur nicht unbedingt Mathematik war. Ihr werdet jedoch sehen, dass es nicht all zu schlimm ist und man mit ein paar Tipps und Tricks sich gut durch den Statistikteil durchkämpfen kann.
Doch wozu dient überhaupt die deskriptive Statistik und was soll sie aufklären? In den meisten wissenschaftlichen Studiengängen möchte man Fragestellungen und Hypothesen empirisch - also wissenschaftlich - aufklären. Man vergleicht also die gedankliche Antwort auf eine Frage mit den in der Realität vorfindbaren Sachverhalten.
Statistik lässt sich als eine Wissenschaft definieren, die Regeln und Methoden zur Verfügbarkeit stellt, um Daten zu erheben, Daten angemessen zu verarbeiten, Eigenschaften von Daten zu beschreiben und Eigenschaften der Daten angemessen zu beurteilen.
Die Daten werden aus einer Stichprobe, also aus einer Reihe von Menschen - auch als Merkmalsträger bezeichnet - gewonnen. Beispielsweise möchte man wissen, wie sich eine Sehschwäche auf einen Weitwurf mit einem Ball auswirkt. Dazu fragt man zum Beispielbeispielsweise an verschiedenen Schulen nach Probanden bzw. Merkmalsträgern. Die Merkmalsträger unterscheiden sich nämlich hinsichtlich ihrer unterschiedlichen Sehstärken. Da es ein zu großer Aufwand wäre alle Mitschüler aus allen Schulen Deutschlands mit in die Datenerhebung aufzunehmen, stützt man sich nur auf einen Teil dieser, die dann die Stichprobe bilden und die Daten im Nachhinein am besten Rückschlüsse auf die ganze Population (also ganz Deutschland) zulassen.
Doch was passiert, wenn ich die ganzen Daten der Probanden erhoben habe? Das ganze Meer an Rohdaten muss nun verarbeitet werden, damit ich hinterher vernünftige Schlussfolgerungen ziehen kann.
Bei diesem Schritt fängt auch nun die Unterscheidung zwischen der deskriptiven Statistik und der Inferenzstatistik an. Am Anfang des Studiums wirst du zunächst die Grundlagen der deskriptiven Statistik lernen, da diese leichter zu verstehen ist, als die Inferenzstatistik. Dabei muss man jedoch auch beachten, dass die beschreibende Statistik nur Rückschlüsse auf deine Stichprobe zulässt und du keine Schlussfolgerungen auf die gesamte Population schließen kannst. Die schließende (= Inferenz) Statistik erlaubt hinterher dann Rückschlüsse auf die gesamte Population und basiert auf stochastischen Grundlagen.
Wie oben bereits erwähnt, muss aus einem Meer an Rohdaten nun ein systematisches und übersichtliches Ergebnis der Daten dargestellt werden. Dabei ist es beispielsweise hilfreich, ein Boxplot oder Histogramm zu erstellen, um schnell viele verschiedene Kennwerte der Stichprobe ablesen zu können.
Nun wird es schon etwas komplizierter. Streuungsmaße beschreiben die Häufigkeitsverteilung um einen der oben genannten Werte herum. Die verschiedenen Streuungsmaße sind:
Um diese leicht zu verstehen, schaut euch doch einfach mal dieses Video an:
Abschließend lässt sich festhalten, dass ohne Statistik in einem wissenschaftlichen Studium leider nichts funktioniert.
Es existieren jedoch viele Videos und Lernmaterialien, die Statistik so leicht es geht erklären. Darüber hinaus gibt es immer einen Studenten, der sich besonders gut mit Statistik auskennt. Vielleicht teilt dieser ja auch seine Statistik Dokumente mit dir - Studydrive hilft dir da sicher auch enorm (Link: www.studydrive.net). Und vielleicht schaffst du es ja nach deinem Statistikteil des Studium, dein Trinkverhalten während der Semesterferien ebenfalls deskriptiv zu analysieren.
Auf Studydrive findest du jede Menge Lernmaterialien, die dir bei der Kurs- oder Prüfungsvorbereitung helfen werden. Hier findest du Zusammenfassungen und Notizen, Lösungen zu vergangenen Prüfungen und Arbeitsblätter.
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