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Beispielsweise kann es sinnvoll sein, ein mittleres Depressionspotenzial von 32, 4 für eine bestimmte Teilnehmergruppe zu nennen, während ein mittleres Geschlechtsmaß von 1, 6 für dieselbe Gruppe wenig sinnvoll ist! Um die Mittelwerte wird es in Kapitel 4 gehen. Variablen sind diskret, wenn sie Kategorien abbilden (zum Beispiel männlich und weiblich). Man nennt sie stetig, wenn die Werte überall innerhalb eines vorgegebenen Wertebereichs liegen können. Beispielsweise können Depressionspotenziale jeden Zahlenwert zwischen 0 und 63 annehmen, wenn sie anhand des Beck‐Depressions‐Inventars gemessen werden. Crashkurs Statistik | Einfache Erklärungen, Beispiele, und Klausuraufgaben. Außerdem unterscheiden sich Variablen in ihren Messeigenschaften. Es gibt vier Messniveaus: Darüber hinaus sollten Sie die Variablen in Ihren Daten als unabhängig oder abhängig klassifizieren. Diese Klassifizierung hängt von der aktuellen Fragestellung ab. Wenn Sie beispielsweise den Unterschied in Depressionspotenzialen zwischen Männern und Frauen untersuchen, ist die unabhängige Variable das Geschlecht, das heißt die Variable, für die Sie eine Änderung prognostizieren möchten.
Beispielsweise lassen sich Depressionsstufen durch Depressionspotenziale darstellen, die man anhand eines Fragebogens ermittelt. Auch das Geschlecht einer Person kann durch eine Zahl dargestellt werden (1 für männlich, 2 für weiblich). Die von Ihnen gemessenen Eigenschaften werden als Variablen bezeichnet, weil sie variieren! Sie können für eine Person über die Zeit variieren (Depressionspotenziale können über die Lebensdauer einer Person variieren) oder zwischen verschiedenen Personen (Personen können als männlich oder weiblich klassifiziert werden, aber nach erfolgter Klassifikation ändert sich diese Variable im Allgemeinen nicht mehr). Mit den Variablen in einer Datenmenge sind verschiedene Namen und Eigenschaften verknüpft, mit denen Sie sich vertraut machen sollten. Deskriptive statistik für dummies download. Variablen können stetig oder diskret sein, sie können unterschiedliche Maße haben und sie können unabhängig oder abhängig sein. Wir werden in Kapitel 2 genauer darauf eingehen. Anfänglich werden all diese Begriffe recht verwirrend sein, aber Sie müssen sie unbedingt gut verstehen, weil alle wichtigen statistischen Analysen davon Gebrauch machen.