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Anders ist es bei nichtdiskreten Variablen. Sind etwa die Körpergrößen einer Grundge-
samtheit von Menschen erfasst, stellt sich sowohl bei der Erfassung als auch bei der An-
gabe der Wahrscheinlichkeiten die Frage nach der Messgenauigkeit und nach der Ein-
ordnung. Die Frage, wie wahrscheinlich die Größe von z. B. 1,73 m ist, kann so gar nicht
beantwortet werden: Ist 1,7299999 ebenso gemeint oder nicht? Die Werte müssen also
in Klassen eingeteilt werden (z. B. 172,5 bis 173,49999 ...).
Für alle derartigen Größen arbeitet die Statistik mit sogenannten Wahrscheinlichkeitsvertei-
lungen für kontinuierliche Variable, von denen Excel 2010 mehrere zur Verfügung stellt.
Untersuchung von Stichproben
Bei der Untersuchung von Stichproben stellen sich meist zwei Fragen: Was hat die Stich-
probe ergeben und welche Schlüsse erlaubt sie auf die Grundgesamtheit? Für die erste
Frage gibt es zunächst zwei Größen, den Mittelwert und die Streuung. Als Maße sind
hier eigentlich nur zwei gebräuchlich, das arithmetische Mittel und die Standardabwei-
chung (oder das Quadrat der Standardabweichung, die Varianz). Aus diesen beiden
Größen lassen sich dann auch die entsprechenden Parameter der Grundgesamtheit
schätzen, wobei die Schätzung umso verlässlicher wird, je größer die Stichprobe ist, ver-
gleiche hierzu MITTELWERT() , VAR.S() und STABW.S() .
Eine andere Fragestellung bei einer Stichprobe ist, ob die ermittelten Werte einer be-
stimmten Gesetzmäßigkeit gehorchen. Soll etwa untersucht werden, ob es einen Zu-
sammenhang zwischen dem persönlichen Einkommen und der Größe des genutzten
Wohnraums gibt, ist anzunehmen, dass eine Beziehung besteht: je mehr Einkommen,
desto mehr Quadratmeter. Maße hierfür sind der Korrelationskoeffizient ( KORREL() )
und die Kovarianz ( KOVARIANZ.P() ), die Angaben darüber liefern, ob und wie stark die
Daten zusammenhängen.
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Kann darüber hinaus vermutet werden, dass der Zusammenhang linear oder exponen-
tiell ist, dann lässt sich dieser Zusammenhang weitgehend durch Regression, d. h. durch
Rückführung der Werte auf eine Gerade oder eine Exponentialkurve klären. Hierfür ste-
hen die mächtigen Funktionen RGP() und RKP() zur Verfügung.
Statistische Tests
Die Aufgabe statistischer Tests ist es, ganz allgemein gesprochen, festzustellen, mit wel-
cher Sicherheit oder Unsicherheit von Werten einer Stichprobe auf Werte der Grundge-
samtheit geschlossen werden kann. Hierfür gibt es in Excel 2010 zwei Funktionsgruppen.
Die eine bietet die Möglichkeit, direkt Tests anhand von Stichproben durchzuführen, die
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