Datenanalyse - Datenarten und Variablen
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Questions and Answers

Welches der folgenden Merkmale ist nicht Teil der Nominalskala?

  • Wenig Informationsgehalt
  • Umcodierung erlaubt
  • Gleichheit von Messwerten
  • Rangfolge der Werte (correct)

Welche Aussage trifft auf die Hierarchie der Skalen zu?

  • Die Absolutskala hat die meisten zulässigen Transformationen.
  • Je kleiner die Menge der zulässigen Transformationen, desto höher das Skalenniveau. (correct)
  • Die Nominalskala hat das höchste Skalenniveau.
  • Die Ordinalskala ist eine quantitative Skala.

Wie können die Merkmale auf der Nominalskala codiert werden?

  • Durch Rangfolgen mit numerischen Werten.
  • Nur durch feste Paare von Kategorien.
  • Mit beliebigen Buchstaben oder Zahlen, die Gleichheiten erhalten. (correct)
  • Nur mit einer einzigartigen Zahl für jeden Wert.

Was beschreibt die Aussage "Eine Anleihe mit dem Rating AA hat eine höhere Bonität als eine Anleihe mit BB-"?

<p>Eine Rangfolge kann zwischen den Bonitätsbewertungen getroffen werden. (D)</p> Signup and view all the answers

Welches Merkmal ist kein Ergebnis umcodierter Werte einer Nominalskala?

<p>Die Rangfolge der Merkmale wird evident. (A)</p> Signup and view all the answers

Warum ist es oft nicht praktikabel, alle Beobachtungswerte in großen Datensätzen anzuzeigen?

<p>Weil es unübersichtlich sein kann und wenig informativ ist. (C)</p> Signup and view all the answers

Wie wird die absolute Häufigkeit einer Merkmalsausprägung 𝑥𝑗 in einem Datensatz bezeichnet?

<p>𝑛(𝑋 = 𝑥𝑗 ) oder kurz: 𝑛𝑗 (A)</p> Signup and view all the answers

Was beschreibt die relative Häufigkeit einer Merkmalsausprägung?

<p>Das Verhältnis der absoluten Häufigkeit zum Stichprobenumfang. (B)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen ist richtig bezüglich der Summation der Häufigkeiten?

<p>Die Summe der absoluten Häufigkeiten muss dem Stichprobenumfang entsprechen. (D)</p> Signup and view all the answers

In welchem Szenario ist es sinnvoll, Häufigkeiten zu betrachten?

<p>Um festzustellen, wie oft eine bestimmte Merkmalsausprägung auftritt. (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Eigenschaft hat eine Ordinalskala?

<p>Es gibt eine Rangfolge. (A)</p> Signup and view all the answers

Welches Beispiel passt zur Verhältnisskala?

<p>Temperatur in Celsius (B)</p> Signup and view all the answers

Was ist ein charakteristisches Merkmal einer Nominalskala?

<p>Die Differenzen der Werte sind bedeutungslos. (C)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Skalen hat einen natürlichen Nullpunkt?

<p>Absolutskala (A)</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage über Kardinalskalen ist korrekt?

<p>Es gibt eine Rangfolge mit aussagekräftigen Differenzen. (D)</p> Signup and view all the answers

Worin besteht der Unterschied zwischen Ordinalskala und Kardinalskala?

<p>Kardinalskalen beinhalten aussagekräftige Differenzen. (C)</p> Signup and view all the answers

Was ist ein Beispiel für eine stetige Variable?

<p>Temperatur in Kelvin (B)</p> Signup and view all the answers

Welches Merkmal wird nicht durch eine Nominalskala erfasst?

<p>Alter (D)</p> Signup and view all the answers

Was sind Merkmale im Kontext der Datenanalyse?

<p>Eigenschaften, die einer statistischen Einheit zugeordnet werden. (D)</p> Signup and view all the answers

Welches Beispiel stellt ein häufbares Merkmal dar?

<p>Die Anzahl der Geschwister. (B)</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage beschreibt eine statistische Variable am besten?

<p>Variablen sind Zuordnungen, die mehrere Werte annehmen können. (A)</p> Signup and view all the answers

Was sind unvollständige Merkmale?

<p>Merkmale, deren Ausprägungen nicht vollständig erfasst werden. (A)</p> Signup and view all the answers

Was beschreibt der Wertebereich einer statistischen Variablen?

<p>Die Realisationsmöglichkeiten der Merkmalsausprägungen. (C)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Merkmale könnten als nicht-numerisch klassifiziert werden?

<p>Farben eines Objekts. (D)</p> Signup and view all the answers

Wie wird die Erhebungsgesamtheit definiert?

<p>Sie stellt eine ausgewählte Teilmenge aller Untersuchungseinheiten dar. (A)</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage über Häufigkeiten ist korrekt?

<p>Häufigkeiten sind die Anzahl der Vorkommen eines Merkmals in einem Datensatz. (B)</p> Signup and view all the answers

Wie können Merkmale klassifiziert werden?

<p>Nach dem Wertebereich und der Art der Messskala. (D)</p> Signup and view all the answers

Welches der folgenden Merkmale wird im Marktforschungsgutachten untersucht?

<p>Packungsgewicht. (C)</p> Signup and view all the answers

Wie werden die Farben in der Marktforschung codiert?

<p>Mit festen Werten für jede Farbe. (C)</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage über die Variablen ist richtig?

<p>Variablen können sowohl numerische als auch qualitative Werte annehmen. (A)</p> Signup and view all the answers

Was beschreibt der Begriff Grundgesamtheit in der Statistik?

<p>Die gesamte Population, die in einer Untersuchung betrachtet wird. (A)</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage trifft auf die Merkmalsausprägungen zu?

<p>Sie müssen im Wertebereich der Variablen liegen. (B)</p> Signup and view all the answers

Welcher Aspekt muss bei der Bestimmung der Grundgesamtheit beachtet werden?

<p>Die spezifische Fragestellung und Forschungsziele. (C)</p> Signup and view all the answers

Wie werden die Realisationsmöglichkeiten für den Preis in der Marktforschung angegeben?

<p>Als Centbeträge. (B)</p> Signup and view all the answers

Was versteht man unter kategorialen Daten?

<p>Daten, die qualitative Merkmale anzeigen. (A)</p> Signup and view all the answers

Welche Skalenniveaus existieren laut der Zusammenfassung?

<p>Kardinal-, Ordinal- und Nominalskalen. (D)</p> Signup and view all the answers

Was ist eine Häufigkeitstabelle?

<p>Eine Tabelle, die die Häufigkeit von diskreten Variablen darstellt. (C)</p> Signup and view all the answers

Was beschreibt die Merkmalsausprägung?

<p>Die Eigenschaften, die einer Untersuchungseinheit zugeordnet sind. (A)</p> Signup and view all the answers

Was ist der Zweck der Datenaufbereitung?

<p>Die Daten in eine Form zu bringen, die für die Analyse sinnvoll ist. (C)</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage zu den verschiedenen Typen von Daten ist korrekt?

<p>Diskrete Daten können nur bestimmte Werte annehmen. (D)</p> Signup and view all the answers

Welches der folgenden Beispiele ist ein Merkmal mit ordinalem Skalenniveau?

<p>Die Platzierung in einem Wettlauf (1. Platz, 2. Platz, etc.). (B)</p> Signup and view all the answers

Was sollte getan werden, um den R-Einführungskurs zu beginnen?

<p>R und RStudio auf dem Computer installieren. (D)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Merkmal

Die Zuordnung von Eigenschaften zu Untersuchungseinheiten (z.B. Personen, Produkten).

Merkmalsausprägung

Die konkrete Form, die ein Merkmal annehmen kann (z.B. männlich, weiblich).

Statistische Variable

Ein numerisches Merkmal.

Häufbares Merkmal

Ein Merkmal, bei dem eine Untersuchungseinheit nur eine Ausprägung annehmen kann.

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Unvollständiges Merkmal

Für jede Einheit muss eine Merkmalsausprägung vorhanden sein.

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Messskala

Die Art und Weise, wie Merkmalsausprägungen gemessen werden (z.B. nominal, ordinal, interval, ratio).

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Häufigkeit

Die Anzahl der Male, wie eine Merkmalsausprägung in einem Datensatz auftritt.

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Untersuchungseinheit

Ein Element oder Objekt, das untersucht wird (z.B. eine Person, ein Produkt).

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Erhebungsgesamtheit

Eine ausgewählte Teilmenge aller potentiellen Untersuchungseinheiten, die untersucht werden.

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Wertebereich

Die Menge aller möglichen Werte, die eine Variable annehmen kann.

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Grundgesamtheit

Die Gesamtheit aller potenziellen Untersuchungseinheiten, die zur Fragestellung relevant sind.

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Realisationen

Die real beobachteten Werte einer Variablen innerhalb der Erhebungsgesamtheit.

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Variable

Ein Merkmal, das auf unterschiedliche Weise gemessen werden kann, und dessen Werte variieren.

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Codierung

Die Zuweisung numerischer Werte zu nicht-numerischen Merkmalen (z.B. Farben).

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Nominalskala

Eine Skala für ungeordnete kategoriale Merkmale. Sie gibt nur an, ob zwei Messwerte gleich sind. Eine Rangfolge kann nicht ermittelt werden.

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Skalenniveau

Die Art der Messung eines Merkmals, die die möglichen Transformationen der Messwerte definiert.

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Hierarchie der Skalen

Eine Anordnung der Skalenniveaus von niedrig (Nominalskala) zu hoch (Absolutskala). Je höher das Niveau, desto mehr Informationen enthalten die Messwerte.

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Verhältnisskala

Eine Skala, auf der sowohl die Größe der Unterschiede als auch das Verhältnis der Werte aussagekräftig sind, sowie ein natürlicher Nullpunkt existiert.

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Absolutskala

Die höchste Skalenniveau; die Messwerte enthalten alle Informationen und besitzen einen natürlichen Nullpunkt.

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Absolute Häufigkeit

Die Anzahl von Vorkommen einer Merkmalsausprägung in einem Datensatz.

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Relative Häufigkeit

Der Anteil der absoluten Häufigkeit einer Merkmalsausprägung am Stichprobenumfang.

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Warum Häufigkeiten sinnvoll sind

Bei großen Datensätzen ist es nicht praktikabel alle Beobachtungswerte zu zeigen. Häufigkeiten sind hilfreich, um die Anzahl der Vorkommen bestimmter Merkmalsausprägungen zu visualisieren.

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Notation für absolute Häufigkeit

Die Notation für die absolute Häufigkeit einer Merkmalsausprägung 𝑥𝑗 ist 𝑛(𝑋 = 𝑥𝑗 ) oder kurz 𝑛𝑗.

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Notation für relative Häufigkeit

Die Notation für die relative Häufigkeit einer Merkmalsausprägung 𝑥𝑗 ist ℎ 𝑋 = 𝑥𝑗 = 𝑛 𝑋 = 𝑥𝑗 / 𝑛 oder kurz ℎ𝑗.

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Kategoriale Daten

Daten, die in Kategorien eingeteilt werden. Sie können nicht gemessen oder geordnet werden.

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Quantitative Daten

Daten, die in Zahlen gemessen werden können.

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Stetige Daten

Daten, die jeden Wert innerhalb eines bestimmten Bereichs annehmen können.

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Diskrete Daten

Daten, die nur bestimmte Werte annehmen können, meist ganzzahlig.

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Urliste

Verzeichnis aller Daten einer Untersuchung, ohne besondere Sortierung.

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Häufigkeitstabelle

Tabelle, die die Anzahl des Auftretens jedes Werts einer Variable zusammenfasst.

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Axiome der Messtheorie

Grundprinzipien, die festlegen, ob eine Messung sinnvoll ist. Sie prüfen, ob es eine wählbare Dimensionseinheit, einen festen Nullpunkt und eine Rangordnung gibt.

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Intervallskala

Eine Skala, bei der Merkmale in einer Reihenfolge angeordnet sind und gleiche Abstände zwischen den Kategorien bestehen. Es gibt jedoch keinen natürlichen Nullpunkt.

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Bonitätseinschätzung

Bewertung der Kreditwürdigkeit einer Person oder eines Unternehmens, um das Risiko einzuschätzen, dass ein gewährter Kredit zurückgezahlt wird.

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Kreditwürdigkeit

Die Fähigkeit einer Person oder eines Unternehmens, finanziellen Verpflichtungen, wie zum Beispiel Krediten, nachzukommen.

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Study Notes

Data Science - Data Analysis #2

  • The presentation covers data, features, scales of measurement, and frequencies.
  • Different types of data exist.
  • Features/variables can be categorized by different types of data.
  • Features/variables can be assigned various values.
  • Examples of feature/variable types include gender (male, female, and diverse), dice roll values (1 to 6), and categorical features/variables.
  • Characteristics of data sets (univariate or multivariate).
  • Features/variables can be numerical or non-numerical.
  • Learning goals include defining features/variables, specifying variables and data ranges for examples, identifying measurement scales, listing different types of measurement scales, and calculation of frequencies for given data sets
  • Identifying the appropriate measurement scale for the given feature in a data set.
  • Data types and possible values for data.
  • Data sets might exclude repeatable values or values with repeating characteristics.
  • Students can use specific example data sets such as field of study, with multiple or no major subjects to illustrate data attributes and variable types.
  • Statistical variables can show numerical values.
  • Statistical variables are represented with capital letters (e.g., X).
  • Every element in a data collection (e.g., E) corresponds to a real number (e.g., X).
  • The set of all possible results is called the range of X.
  • Real world examples for practical use.
  • Example using product characteristics.
  • Product attributes can be analyzed by package weight, product price, and color.
  • Different countries and cultures handle colors in slightly different ways as an example.
  • The concept of a population.
  • A population is often unclear
  • The definition of a population is context-dependent and depends on the question/topic of study. The examples presented include a course, FAU university , or Germany as a whole (population).
  • Distinction between population and sample.
  • Measurement scales.
  • Categorization of variables(discrete or continuous).
  • Different measurement scales (nominal, ordinal, interval, ratio).
  • Transformation rules for different scales.
  • Examples of measurement scales from different domains.
  • How to determine the level of measurement (axioms of measurement theory).
  • Examples illustrate the concept of a hierarchy of measurement scales. Nominal → Ordinal→ Interval → Ratio → Absolute.

Data Matrix/Spreadsheet

  • Data matrix/spreadsheet are a list or table of collected data. Each row represents a single entity and each column represents a variable.
  • The data usually are collected from different sources/entities/data-sets.
  • Number of rows, rows representing the different entities.
  • The number of columns = the number of features.
  • The values in each cell represent a specific attribute/value/category for the given entity.

Frequencies

  • Frequency of an attribute/value/category is the count of its occurrence in a data set.
  • It is not always possible or useful to show all data.
  • Frequency is a useful aggregation for large datasets.
  • Frequency can be used to identify the most or least common values in a dataset.
  • Tables can be set up to enumerate frequencies of certain data points. Examples used are weekday vs accidents in Australia.
  • Relative frequencies can be calculated by dividing the number of occurrences in the given set by the total size of the set (e.g. number of accidents on a given day divided by the total number of accidents encountered).
  • Absolute and relative frequencies can be displayed in tables.
  • Example: Frequency of different political parties in an election in Switzerland.

Summary

  • The presentation covers the importance of understanding data types and measurement scales in data analysis and provides different examples of data sets and their practical use cases.
  • There is an overview of how to deal with data, different types of features, and the concept of aggregation (frequencies).

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Description

Dieses Quiz behandelt verschiedene Datentypen, Merkmale und Skalierungen der Messung. Studierende lernen, Merkmale zu definieren, geeignete Messskalen zu identifizieren und Frequenzen zu berechnen. Es werden Beispiele für kategoriale sowie numerische Variablen gegeben.

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