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Viele Fachleute verwenden deskriptive Statistiken, um gro脽e Datenmengen zu beschreiben, Einblicke in Datenmerkmale zu geben und Unternehmen und Organisationen zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel werden die verschiedenen Arten der deskriptiven Statistik, die Branchen, in denen diese Techniken verwendet werden, sowie die Vor- und Nachteile dieser Art von Analyse untersucht.

Deskriptive Statistik Definition

Deskriptive Statistiken, wie z. B. Mittelwert, Median und Spannweite, helfen bei der Charakterisierung eines bestimmten Datensatzes, indem sie ihn zusammenfassen. Zudem werden die Daten so organisiert und dargestellt, dass man sie interpretieren kann. Mit Hilfe der deskriptiven Statistik kann ein Datensatz 蹿眉谤 eine Einzelperson oder ein Unternehmen beschrieben werden, und sie umfasst Messwerte, die sich auf die H盲ufigkeit, Positionierung, Variation, zentrale Tendenz usw. der Daten beziehen.听

Deskriptive Statistiken k枚nnen Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen zu treffen oder festzulegen, worauf sich weitere Untersuchungen konzentrieren sollen. Beispielsweise kann eine Marke deskriptive Statistiken 眉ber die Kunden, die ein bestimmtes Produkt kaufen, durchf眉hren. Wenn dabei festgestellt wird, dass 90 Prozent der Kunden weiblich sind, kann die Marke ihre Marketingbem眉hungen gezielt auf weibliche Zielgruppen.

Inferenzstatistik vs. deskriptive Statistik

Inferenzstatistiken und deskriptive Statistiken sind beides M枚glichkeiten, um einen Datensatz zu charakterisieren, doch sie werden 蹿眉谤 unterschiedliche Zwecke verwendet.听

Mit Hilfe der Inferenzstatistik k枚nnen Sie mehr 眉ber eine Grundgesamtheit erfahren, einschlie脽lich der Sch盲tzung von Parametern und der Pr眉fung von Hypothesen. Bei der Verwendung von Inferenzstatistiken 鈥� auch induktive, schlie脽ende oder beurteilende Statistik genannt 鈥� k枚nnen Sie eine kleine Stichprobe verwenden, um eine gr枚脽ere Grundgesamtheit zu repr盲sentieren.听

Auf diese Weise k枚nnen Sie Hypothesen testen und bestimmte Merkmale bewerten, ohne 眉ber einen extrem gro脽en Datensatz zu verf眉gen. Andererseits fasst die deskriptive Statistik die Merkmale des Datensatzes zusammen, ohne Annahmen 眉ber die zugrunde liegende Grundgesamtheit zu treffen.

Arten der deskriptiven Statistik

Je nach den Daten, die Sie charakterisieren m枚chten, k枚nnen Sie aus mehreren Arten von deskriptiven Statistiken w盲hlen. Einige typische Optionen sind:

• Verteilung: Die Verteilung eines Datensatzes umfasst die Form und Streuung der Daten. Sie k枚nnen feststellen, dass die Daten normal oder schief sind, was Ihnen Aufschluss dar眉ber gibt, wie die Datenpunkte verteilt sind.

• Zentrale Tendenz: Sie gibt an, wo der Mittelpunkt der Verteilung liegt und wie sich die Daten um ihn herum verteilen. Zur Messung der zentralen Tendenz werden h盲ufig der Mittelwert (Durchschnittswert der Datenpunkte), der Median (Mittelwert der Daten) und der Modus (h盲ufigster Wert des Datensatzes) herangezogen.听

• 痴补谤颈补产颈濒颈迟盲迟: Die 痴补谤颈补产颈濒颈迟盲迟 der Daten umfasst die Standardabweichung, die Varianz und den Bereich der Datenpunkte. Jedes dieser Ma脽e stellt die Streuung der Daten im Datensatz dar und zeigt, wie weit jeder Wert vom Durchschnittswert der Daten entfernt ist.听

Wer verwendet deskriptive Statistiken?

Fachleute in vielen Bereichen wie Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen, Wirtschaft, Sport sowie Sozial- und Verhaltenswissenschaften verwenden deskriptive Statistiken.听

Unter anderem kommt die deskriptive Statistik in verschiedenen Berufen zum Einsatz:

• Gesundheitswesen: Deskriptive Statistiken k枚nnen auf einen bestimmten Patienten oder eine bestimmte Patientengruppe angewandt werden. Beispielsweise k枚nnten einzelne Messwerte wie Blutdruck oder Herzfrequenz untersucht werden, oder die durchschnittlichen Bev枚lkerungsmerkmale in Bezug auf Risikofaktoren 蹿眉谤 gesundheitliche Folgen.

• Finanzsektor: Die Varianzen bestimmter Aktienoptionen k枚nnen aufgezeigt und auch die Volatilit盲t einer bestimmten Anlageform kann bestimmt werden.

• Datenanalyse: Techniken der deskriptiven Statistik k枚nnen eingesetzt werden, um Rohdaten zu charakterisieren und sie in einem leicht verst盲ndlichen Format darzustellen, das auch von Laien interpretiert werden kann.听

Vor- und Nachteile der deskriptiven Statistik

Deskriptive Statistiken sind nur eine M枚glichkeit, einen Datensatz zu charakterisieren. Wenn Sie sich 蹿眉谤 diese Methode entscheiden, sollten Sie sich 眉ber die Vorteile und Grenzen im Klaren sein, damit Sie entscheiden k枚nnen, ob diese Methode 蹿眉谤 Sie geeignet ist.

W盲hrend die Vor- und Nachteile je nach Verwendungszweck variieren, k枚nnen Sie mit folgenden allgemeinen Vorteilen rechnen:聽

• Einfache Darstellung: Deskriptive Statistiken k枚nnen einfach dargestellt werden und sind 蹿眉谤 Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund leicht verst盲ndlich.

• Effiziente Zusammenfassung: Mit Hilfe der deskriptiven Statistik k枚nnen Sie hochkomplexe Datens盲tze auf wenige wichtige Zahlen reduzieren, um einen schnellen 脺berblick zu erhalten.

• Grafische Darstellungen: Deskriptive Statistiken lassen sich mit Hilfe von Balkendiagrammen, Streudiagrammen, Tortendiagrammen und anderen Einheiten leicht visualisieren.

Die folgenden potenziellen Nachteile sollten im Auge behalten werden:

• Berichte ohne Vorhersagekraft: Deskriptive Statistiken berichten dar眉ber, was bereits geschehen ist. F眉r sich allein genommen liefern sie keinen Kontext, warum etwas passiert ist oder was es 蹿眉谤 die Zukunft bedeutet.听

• Begrenzter Anwendungsbereich: Deskriptive Statistiken eignen sich hervorragend 蹿眉谤 die Charakterisierung eines kleinen Datensatzes, doch die Praxis ist auf die Untersuchung der Beziehungen zwischen nur zwei oder drei Datenpunkten beschr盲nkt.

Welche Tools werden 蹿眉谤 die deskriptive Statistik verwendet?

W盲hrend Sie bei kleineren Datens盲tzen viele deskriptive Statistiken von Hand berechnen k枚nnen, profitieren gr枚脽ere Datens盲tze oft von der Verwendung statistischer Tools.听

Viele dieser Tools f眉hren die gleichen Funktionen aus, sodass Sie je nach Unternehmen die M枚glichkeit haben, das 蹿眉谤 Sie am besten geeignete Tool zu w盲hlen. Zu den Standard-Datentools 蹿眉谤 die statistische Analyse, einschlie脽lich der deskriptiven Statistik, geh枚ren:

• SAS: SAS ist eine weit verbreitete Statistiksoftware, die deskriptive, pr盲diktive und pr盲skriptive Analysen durchf眉hren kann.

• R: R ist eine kostenlose Open-Source-Programmiersprache, die benutzerfreundliche Pakete und Bibliotheken zur Durchf眉hrung von deskriptiven und erweiterten Datenanalysen bietet.听

• Stata: 脛hnlich wie R und SAS ist Stata ein vielseitiges Softwarepaket, mit dem sich deskriptive Analysen, Datenvisualisierung und Datenverwaltung durchf眉hren lassen.

• Prisma: Prism ist eine Software 蹿眉谤 die Datenvisualisierung und deskriptive Statistik, einschlie脽lich wissenschaftlicher Diagramme.听

• OriginPro: OriginPro ist eine Datenanalyse- und Diagrammsoftware, die viele Arten von Datenvisualisierungen erzeugen kann.听

Berufe, die deskriptive Statistik erfordern

Fachleute mit Kenntnissen in deskriptiver Statistik sind in verschiedenen Branchen gefragt. Einige Berufe, die Fachkenntnisse in deskriptiver Statistik erfordern, sind:

Datenanalyst

Durchschnittliches Jahresgrundgehalt (brutto): 鈧� 60.000 []

Datenanalysten sammeln, analysieren und beschreiben Daten, um Unternehmen bei gesch盲ftlichen Entscheidungen zu unterst眉tzen. Deskriptive Statistiken sind 蹿眉谤 Datenanalysten unverzichtbare Tools, um Daten effektiv zusammenzufassen und zu visualisieren.

Marktforscher

Durchschnittliches Jahresgehalt (brutto): 鈧� 59.000 []

Marktforscher sammeln und analysieren Daten 眉ber Marktbedingungen, Verbraucherverhalten und andere Organisationen. Mit Hilfe von deskriptiven Statistiken k枚nnen diese Fachleute Muster und Trends erkennen und daraus Marketingstrategien ableiten.

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Durchschnittliches j盲hrliches Grundgehalt: 鈧� 60.000 []

Statistiker entwerfen Umfragen, Experimente und andere Methoden der Datenerfassung. Nach der Datenerfassung analysieren sie die Daten und erstellen deskriptive Statistiken, um zuverl盲ssige Schlussfolgerungen zu ziehen oder datengest眉tzte Vermutungen anzustellen.听

QA-Analyst (Analyst 蹿眉谤 Qualit盲tskontrolle)

Durchschnittliches Jahresgehalt (brutto): 鈧� 43.000 []

Analysten 蹿眉谤 Qualit盲tskontrolle verwenden deskriptive Statistiken, um Fertigungsprozesse zu 眉berwachen und zu analysieren. Auf diese Weise k枚nnen sie sicherstellen, dass die Produkte den vorgegebenen Normen entsprechen.

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Durchschnittliches Jahresgrundgehalt: 鈧� 40.000 []

Sportanalysten verwenden deskriptive Statistiken, um die Leistung von Sportlern zu analysieren. Sie helfen auch bei der Entscheidungsfindung von Trainern, beim Scouting sowie bei der Spielstrategie.

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Unabh盲ngig davon, ob Sie ein pers枚nliches Interesse an Statistik haben oder Ihre beruflichen M枚glichkeiten erweitern m枚chten, k枚nnen Sie mit Kursen auf 糖心vlog官网观看 Ihre F盲higkeiten und Ihr Grundwissen ausbauen. Um mit den grundlegenden statistischen Tools zu beginnen, sollten Sie gef眉hrte Projekte wie Berechnung der deskriptiven Statistik in R absolvieren, um Ihr Portfolio aufzubauen und grundlegende Techniken zu 眉ben.