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PI Statistik

PI Statistik. Peter Hackl Sprechstunde: Fr, 10:45-11:45 Tel.: 31336-4751 peter.hackl@wu-wien.ac.at Di, Do, 9:00-11:30. Die Presse 10.10.2002. Der Standard 7.10.2002. Sonntagsfrage Wenn am kommenden Sonntag NR-Wahlen wären, wem würden Sie dann Ihre Stimme geben?. Kurier 10.10.2002.

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Presentation Transcript

  1. PI Statistik Peter Hackl Sprechstunde: Fr, 10:45-11:45 Tel.: 31336-4751 peter.hackl@wu-wien.ac.at Di, Do, 9:00-11:30

  2. Die Presse 10.10.2002 PI Statistik , WS 2004/05

  3. Der Standard 7.10.2002 PI Statistik , WS 2004/05

  4. SonntagsfrageWenn am kommenden Sonntag NR-Wahlen wären, wem würden Sie dann Ihre Stimme geben? Kurier 10.10.2002 PI Statistik , WS 2004/05

  5. Krone, 10.10.2002 PI Statistik , WS 2004/05

  6. Wahlbarometer Parteienpräferenz von Lesern (Anteile in %) PI Statistik , WS 2004/05

  7. PI Statistik , WS 2004/05

  8. PI Statistik , WS 2004/05

  9. PI Statistik , WS 2004/05

  10. PI Statistik , WS 2004/05

  11. Lehrziele • Lösen von Aufgaben der Datenanalyse, Diskussion der statistischen Verfahren • Verwenden von EXCEL bei der Analyse von Daten PI Statistik , WS 2004/05

  12. Lehrinhalte • Kategoriale Daten: Graphiken, Beschreibung einer Datenmenge • Metrische Daten: Verteilungen, Parameter • Beurteilung von Unterschieden, Abhängigkeit • Kontingenztafeln, Regression PI Statistik , WS 2004/05

  13. Unterlagen • Website zum PI Statistik mit Arbeitsblättern • P. Hackl, W. Katzenbeisser, Statistik für Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, 11. Aufl., Oldenburg, 2000 • P. Hackl, J. Ledolter, Statistik I, Service Fachverlag • learn@wu: • Ressourcegruppen (Skripten, Übungen, Musterklausuren, u.a.) • 310 Kontrollfragen (MC mit Lösungen, Lernfortschrittskontrolle) PI Statistik , WS 2004/05

  14. Website zum PI Statistik • http://statistik.wu-wien.ac.at/stat4/hackl/ws04/stws04.html • -> Institut für Statistik -> Abt.Wirtschaftsstatistik -> Hackl -> PS Statistik I PI Statistik , WS 2004/05

  15. Bewertung Ihrer Leistungen • Anwesenheit und aktive Teilnahme an Lehrveranstaltung • Lösung der Hausübungen in Gruppen von 3 bis 5 Studierenden • Jeden Gruppe sollte Spezialisten in EXCEL haben PI Statistik , WS 2004/05

  16. EXCEL • Spreadsheet-Programm mit guten Möglichkeiten zur Datenanalyse • Auf allen Terminals der WU aufrufbar • Graphiken: -> Diagramm-Assistent • Stat. Verfahren: -> Analyse-Funktionen (Menü „Extras“) PI Statistik , WS 2004/05

  17. EXCEL einrichten • Add-Ins-Manager (Menü „Extras“) • Aktivieren der Kontrollkästchen von • Analyse-Funktionen • Analyse-Funktionen – VBA PI Statistik , WS 2004/05

  18. EXCEL: erste Schritte „EXCEL Tutorial “ von Prof. Gauglitz (Thübingen) Abrufbar von „Statistische Links“ am PS-Website PI Statistik , WS 2004/05

  19. Datenanalyse Problemstellung Erhebung Analyse Interpre- tation Problemlösung Entscheidung PI Statistik , WS 2004/05

  20. Statistische Erhebung • Erhebung: Gewinnen von Informationen über eine bestimmte, wohldefinierte Menge von Beobachtungseinheiten (Personen, Objekten, etc.). • Beobachtungseinheiten, Fälle (engl. cases), Merkmalsträger: Personen, Objekte, Tiere, etc. , die ein bestimmtes Merkmal haben, das interessiert • (Statistische) Population:Gesamtmenge aller Beobachtungseinheiten, z. B.: alle Österreicher, die wahlberechtigt sind, die Studierenden einer bestimmten Universität, PKWs einer bestimmten Hubraumklasse • Variable (Merkmale): Charakteristika von Beobachtungseinheiten, z. B.: Präferenz für bestimmte Partei, Alter, Benzinverbrauch auf 100km, Studienrichtung PI Statistik , WS 2004/05

  21. Statistische Erhebung, Forts. • Vollerhebung:Daten werden von allen Elementen der Population erhoben • Stichprobenerhebung:eine Stichprobe (nur ein Teil der Population) wird gewählt, Daten werden nur von dieser Teilmenge gesammelt • Messen: Der Beobachtungseinheit wird ein Skalenwert zugeordnet PI Statistik , WS 2004/05

  22. Kriterien für gute Messung • Objektivität:Das zu ermittelnde Merkmal wird eindeutig festgestellt, das Messergebnis hängt nicht von der Person ab, die misst. Z.B.: Körpergröße, Deutsch-Schularbeit; bei Problemen: • formulieren von Beurteilungsrichtlinien • mehrere Personen, die messen • Validität(Gültigkeit): Ein Messinstrument misst das, was es messen soll (z.B.: Intelligenztest) • Reliabilität (Zuverlässigkeit): Das Ergebnis der Messung wird exakt festgestellt, wiederholte Messung ergibt (zumindest approximativ) das gleiche PI Statistik , WS 2004/05

  23. Einteilungen von Variablen nach Wertebereich • Qualitativ: Merkmalsausprägungen sind Kategorien (z.B.: Berufe) • Quantitativ: Merkmalsausprägungen können in Zahlen ausgedrückt werden (z.B.: Alter) • Diskret: Merkmalsausprägungen können bestimmte, z.B. ganze Zahlen, sein (z.B.: Haushaltsgröße) • Stetig: Merkmalsausprägungen können alle Werte aus einem Intervall von reellen Zahlen sein (z.B.: Dauer eines Films) PI Statistik , WS 2004/05

  24. Einteilungen von Variablen nach Skalenniveau Skalierung = Abbildung der Merkmalsausprägungen in eine Zahlenmenge • Nominalskala: Unterscheidung nach Namen (z.B.: Berufe) • Ordinalskala (Rangskala): Rangordnung (z.B.: Schulnoten) • Metrische Skala: Messung als Vielfaches einer Einheit (z.B.: Gewicht) PI Statistik , WS 2004/05

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