Das Konzept der deskriptiven Statistik und Datenanalyse ist für jeden Studierenden von entscheidender Bedeutung. Für Studierende, die sich mit den Methoden und deren Anwendung nicht auskennen, stehen verschiedene Tools zur Verfügung.
Deskriptive Statistik wird im Wesentlichen zur Beschreibung der Merkmale einer bestimmten Population verwendet. Die deskriptive Statistik wird verwendet, um die Daten hinsichtlich Häufigkeit, Mittelwert, Median, Bereich und Standardabweichung zu beschreiben.
Nehmen wir zum besseren Verständnis ein Beispiel.
Hier ist das Beispiel der Daten:
1 2 3 4 5
4 6 9 5 7
2 4 3 6 6
3 1 6 2 2
Beschreibende Statistiken helfen dem Leser, sich über die Daten zu informieren:
Die Häufigkeit beträgt 4, der Mittelwert 5,5 und der Median 5. Daher ist der Median der Mittelwert der Daten.
Ebenso liegt der Bereich zwischen 3 und 7 und die Standardabweichung beträgt 1,4.
Die obige Methode wird zur Vereinfachung des Lesers auf sehr einfache Weise erklärt.
Es gibt jedoch viele erweiterte Methoden zur Nutzung der Daten, die im Folgenden erläutert werden:
Data-Mining
Beim Data Mining handelt es sich um eine Technik, mit der riesige Datenmengen analysiert und dann Muster aus den Daten ermittelt werden. Es wird auch verwendet, um unbekannte Trends in den Daten zu finden und die Zukunft der Daten vorherzusagen.
Ein Beispiel hierfür ist die Wettervorhersage. Die Wettervorhersager verfügen über die Werkzeuge, um das Wettergeschehen vorherzusagen.
Datenvisualisierung
Visualisierung ist die Kunst, die Daten in grafischer Form darzustellen. Es wird verwendet, um die Daten besser zu verstehen.
Dies kann auf zwei Arten erfolgen. Erstens ist es die visuelle Darstellung der Daten. Zweitens dient die Darstellung der Daten dazu, den Trend aufzuzeigen.
Dies kann in Diagrammen, Grafiken und Karten erfolgen. Es gibt viele Arten von Diagrammen. Ein Beispiel hierfür sind Balkendiagramme, Kreisdiagramme und Liniendiagramme.
Datentransformation
Dabei handelt es sich um eine Methode, bei der die Rohdaten in eine nützliche Form umgewandelt werden. Es kann verwendet werden, um die Daten besser zu verstehen.
Ein Beispiel hierfür ist die logistische Regression. Es handelt sich um eine statistische Methode, bei der die Antwortvariable auf der Grundlage einer Reihe erklärender Variablen vorhergesagt werden kann.
Die 4 wichtigsten Excel-Tipps für Datenanalyse und deskriptive Statistik
Die Datenanalyse ist der grundlegende Schritt jedes Studiums. Wenn Sie Student sind, müssen Sie verstanden haben, dass die Datenanalyse ein sehr wichtiger Teil Ihres akademischen Lebens ist.
In diesem Abschnitt werde ich Ihnen die vier besten Methoden zur Durchführung von Datenanalysen und deskriptiven Statistiken in Excel vorstellen.
Datenanalyse mit Excel
Die Datenanalyse erfolgt durch die Analyse der gesammelten Daten. Sie müssen verschiedene Tools und Techniken verwenden, um Daten in Excel zu analysieren.
Beschreibende Statistik in Excel
Dies ist der wichtigste Schritt der Datenanalyse, da er Ihnen hilft, die Daten und die Ergebnisse Ihrer Daten zu verstehen. Hier müssen Sie deskriptive Statistiken verwenden, die in Excel allgemein als „Zusammenfassen“ oder „Beschreiben“ bekannt sind.
Statistische Signifikanz in Excel
Wenn Sie Student sind, müssen Sie verstanden haben, dass die Bedeutung Ihrer Daten ein wichtiger Schritt in jeder Forschung ist. Statistische Signifikanz ist der Prozentsatz der Wahrscheinlichkeit Ihrer Daten, der kleiner oder gleich dem Signifikanzniveau ist.
Konfidenzintervall in Excel
Wenn Sie eine Schlussfolgerung ziehen möchten, müssen Sie das Konfidenzintervall verwenden, das zur Messung der Genauigkeit Ihrer Daten verwendet wird. Die Genauigkeit wird anhand des Konfidenzintervalls gemessen.
P-Wert in Excel
Wenn Sie ein Forscher sind, müssen Sie wissen, dass der P-Wert zur Messung der Stärke Ihrer Schlussfolgerung verwendet wird. Sie können den P-Wert mithilfe des T-Tests berechnen.
Dies sind die wichtigsten Methoden zur Datenanalyse und deskriptiven Statistik in Excel. Mit diesen Methoden können Sie die Probleme der Datenanalyse leicht lösen. Versuchen Sie also, diese Methoden zu nutzen, um Ihre Datenanalyse zum Erfolg zu führen.
