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- Die Datenanalyse verwendet statistische Methoden, um aus erhobenen numerischen Daten Information zu gewinnen.
* Die deskriptive Datenanalyse beschreibt die Daten einer ausgewählten Stichprobe oder bei Totalerhebung die Daten der Grundgesamtheit durch Kennzahlen oder grafische Darstellung.
* Die inferenzielle Datenanalyse schließt von der erhobenen Stichprobe auf die Eigenschaften der nicht erhobenen Grundgesamtheit.
* Die explorative Datenanalyse dient dem Entdecken von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Variablen.
* Die kontextbasierte Datenanalyse dient dem Entdecken von Konstellationen in inhaltlich zusammenhängenden Daten. Statistische Datenanalysen sind ein fester Bestandteil in vielen Bereichen des täglichen Lebens. Das reicht von der Umfrageforschung über prospektive klinische Studien bis hin zu Analysen von latenten Zusammenhängen in sehr großen Datenbeständen (data mining). Oftmals und zunehmend wird mit Prozentzahlen argumentiert und einschlägiges Datenmaterial präsentiert, das nicht immer den Kriterien einer profunden und zuverlässigen Datenanalyse genügt. Hier werden immer wieder auch einfache handwerkliche Fehler gemacht. Eine gute und recht leicht verständliche Einführung geben Bortz und Schuster (2010), für vertiefende Literatur eignet sich insbesondere Eid et al. (2011) mit der Eignung zum Standardwerk in vielen Wissenschaftsdisziplinen. (de)
- Die Datenanalyse verwendet statistische Methoden, um aus erhobenen numerischen Daten Information zu gewinnen.
* Die deskriptive Datenanalyse beschreibt die Daten einer ausgewählten Stichprobe oder bei Totalerhebung die Daten der Grundgesamtheit durch Kennzahlen oder grafische Darstellung.
* Die inferenzielle Datenanalyse schließt von der erhobenen Stichprobe auf die Eigenschaften der nicht erhobenen Grundgesamtheit.
* Die explorative Datenanalyse dient dem Entdecken von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Variablen.
* Die kontextbasierte Datenanalyse dient dem Entdecken von Konstellationen in inhaltlich zusammenhängenden Daten. Statistische Datenanalysen sind ein fester Bestandteil in vielen Bereichen des täglichen Lebens. Das reicht von der Umfrageforschung über prospektive klinische Studien bis hin zu Analysen von latenten Zusammenhängen in sehr großen Datenbeständen (data mining). Oftmals und zunehmend wird mit Prozentzahlen argumentiert und einschlägiges Datenmaterial präsentiert, das nicht immer den Kriterien einer profunden und zuverlässigen Datenanalyse genügt. Hier werden immer wieder auch einfache handwerkliche Fehler gemacht. Eine gute und recht leicht verständliche Einführung geben Bortz und Schuster (2010), für vertiefende Literatur eignet sich insbesondere Eid et al. (2011) mit der Eignung zum Standardwerk in vielen Wissenschaftsdisziplinen. (de)
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- Die Datenanalyse verwendet statistische Methoden, um aus erhobenen numerischen Daten Information zu gewinnen.
* Die deskriptive Datenanalyse beschreibt die Daten einer ausgewählten Stichprobe oder bei Totalerhebung die Daten der Grundgesamtheit durch Kennzahlen oder grafische Darstellung.
* Die inferenzielle Datenanalyse schließt von der erhobenen Stichprobe auf die Eigenschaften der nicht erhobenen Grundgesamtheit.
* Die explorative Datenanalyse dient dem Entdecken von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Variablen.
* Die kontextbasierte Datenanalyse dient dem Entdecken von Konstellationen in inhaltlich zusammenhängenden Daten. (de)
- Die Datenanalyse verwendet statistische Methoden, um aus erhobenen numerischen Daten Information zu gewinnen.
* Die deskriptive Datenanalyse beschreibt die Daten einer ausgewählten Stichprobe oder bei Totalerhebung die Daten der Grundgesamtheit durch Kennzahlen oder grafische Darstellung.
* Die inferenzielle Datenanalyse schließt von der erhobenen Stichprobe auf die Eigenschaften der nicht erhobenen Grundgesamtheit.
* Die explorative Datenanalyse dient dem Entdecken von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Variablen.
* Die kontextbasierte Datenanalyse dient dem Entdecken von Konstellationen in inhaltlich zusammenhängenden Daten. (de)
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- Datenanalyse (de)
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