Wie ist der Unterschied zwischen nominal, ordinal und kardinal skalierten Merkmalen und wann wird welcher Lage- bzw. Streuungsparameter angewendet?
Hallo zusammen,
ich lerne gerade Statistik und bin zu Anfang mit den Begriffen ordinal, nominal und kardinal (intervall und metrisch) skalierte Merkmale konfrontiert worden. Ich verstehe auch durchaus von der Definition her den Unterschied, aber in den Textaufgaben habe ich immer Schwierigkeiten zu erkennen, wann welche Merkmalsart vorhanden ist und wende dann die falschen Lage- und Streuungsparameter an.
Könnt ihr mir vielleicht helfen oder gute Beispiele nennen, wie ich verstehe diese Arten in den Aufgaben auseinander zu halten? Vielleicht auch eine Eselsbrücke wie ich mir das merken kann, da ich immer wieder gucken muss, was jetzt was war. :)
In Bezug darauf fällt es mir auch manchmal schwer in den Aufgaben zu entscheiden, welchen Lageparameter (kennengelernt habe ich Modus, Median, Arithmetisches, Geometrisches und Harmonisches Mittel) bzw. welchen Streuungsparameter (Spannweite, Mittlere absolute Abweichung, Varianz, Standardabweichung und Variationskoeffizient) ich anwenden muss. Habt ihr vielleicht da eine gute Erklärung oder Übersicht?
Vielen, vielen Dank für Eure Unterstützung.
Eure Marie
2 Antworten
Hallo,
anbei habe ich dir ein Bild angefügt, welches ich mir erstellt habe. Hier kann man sehr gut erkennen, welcher Skalentyp vorliegt und welche Streuungsmaße du verwenden solltest. Auch Beispiele habe ich hinterlegt. Vielleicht hilft dir das weiter.
Nimm das am besten zum Lösen der Aufgaben ein paar Mal zur Hand, dann kannst du das nach einigen Übungen schon auswendig.
Oder du erstellst dir aus deinen Unterlagen selbst eine Art Formelsammlung. Dabei lernt sich das Ganze noch besser!
Viel Erfolg!
Ich denke, dass Du hier, http://de.statista.com/statistik/lexikon/definition/72/kardinalskala/, gute Antworten findest. Jedenfalls für Kardinalskala, die ja nur Oberbegriff für Intervall- und Verhältnisskala ist, ist die Erklärung glaube ich für jeden Anfänger verständlich.