Datenbeschreibung: Unterschied zwischen den Versionen

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
Zur Navigation springen Zur Suche springen
(Die Seite wurde neu angelegt: „{{Nav|Navigation|Grundelemente|Wissenschaftliches Arbeiten}} Anhand von Parametern können sowohl Stichproben als auch (durch Hochrechnung) [[Populationen]…“)
 
Keine Bearbeitungszusammenfassung
 
Zeile 1: Zeile 1:
{{Nav|Navigation|Grundelemente|Wissenschaftliches Arbeiten}}
{{Nav|Navigation|Grundelemente|Wissenschaftliches Arbeiten}}
Anhand von Parametern können sowohl [[Stichproben]] als auch (durch Hochrechnung) [[Populationen]] beschrieben werden. <br/> <br/>
Anhand von Parametern können sowohl [[Stichproben]] als auch (durch Hochrechnung) [[Populationen]] beschrieben werden. <br/> <br/>
[[Datei:Datenbeschreibung.png|500px|zentriert]]
[[Datei:Datenbeschreibung.png|500px|zentriert|link=Ausgelagerte_Bildbeschreibungen#Datenbeschreibung|Ausgelagerte Bildbeschreibung von Datenbeschreibung]]
   
   
<br/>Diese Hochrechnung auf Populationsparameter kann niemals ganz akkurat sein, da Stichproben nicht exakt die Grundgesamtheit abbilden, sondern in ihren Parametern um den Wert der Population schwanken – je größer eine Stichprobe ist, des kleiner ist aber die Unsicherheit über den hochgerechneten Populationsparameter. Das [[Konfidenzintervall]] gibt an, in welchem Bereich der wahre Populationsparameter mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zu finden ist (in der Regel 95%). Es basiert auf dem [[Standardfehler]], der ein statistischer Schätzer der Abweichungen in der Stichprobe ist.  <br/> <br/>
<br/>Diese Hochrechnung auf Populationsparameter kann niemals ganz akkurat sein, da Stichproben nicht exakt die Grundgesamtheit abbilden, sondern in ihren Parametern um den Wert der Population schwanken – je größer eine Stichprobe ist, des kleiner ist aber die Unsicherheit über den hochgerechneten Populationsparameter. Das [[Konfidenzintervall]] gibt an, in welchem Bereich der wahre Populationsparameter mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zu finden ist (in der Regel 95%). Es basiert auf dem [[Standardfehler]], der ein statistischer Schätzer der Abweichungen in der Stichprobe ist.  <br/> <br/>
Neben den oben genannten Parametern gibt es viele weitere, in bestimmten Fächern besonders relevante Parameter. <br/>
Neben den oben genannten Parametern gibt es viele weitere, in bestimmten Fächern besonders relevante Parameter. <br/>
''Wichtige Mittel der Datenbeschreibung in der Epidemiologie sind z.B. die Parameter [[Prävalenz und Inzidenz]].''
''Wichtige Mittel der Datenbeschreibung in der Epidemiologie sind z.B. die Parameter [[Prävalenz und Inzidenz]].''

Aktuelle Version vom 7. Januar 2022, 12:42 Uhr

Anhand von Parametern können sowohl Stichproben als auch (durch Hochrechnung) Populationen beschrieben werden.

Ausgelagerte Bildbeschreibung von Datenbeschreibung


Diese Hochrechnung auf Populationsparameter kann niemals ganz akkurat sein, da Stichproben nicht exakt die Grundgesamtheit abbilden, sondern in ihren Parametern um den Wert der Population schwanken – je größer eine Stichprobe ist, des kleiner ist aber die Unsicherheit über den hochgerechneten Populationsparameter. Das Konfidenzintervall gibt an, in welchem Bereich der wahre Populationsparameter mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zu finden ist (in der Regel 95%). Es basiert auf dem Standardfehler, der ein statistischer Schätzer der Abweichungen in der Stichprobe ist.

Neben den oben genannten Parametern gibt es viele weitere, in bestimmten Fächern besonders relevante Parameter.
Wichtige Mittel der Datenbeschreibung in der Epidemiologie sind z.B. die Parameter Prävalenz und Inzidenz.