In der Statistik ist die deskriptive Analyse ein wichtiger Bestandteil, der es ermöglicht, Daten auf eine Weise zu interpretieren und zu verstehen, die aussagekräftige Muster und Trends offenbart. Eine zentrale Komponente der deskriptiven Statistik ist die Häufigkeitsverteilung, die uns erlaubt, die Häufigkeit von Werten oder Kategorien in einem Datensatz zu analysieren.
Interquartilsabstand (IQR oder IQA) mit PSPP berechnen (Teil 6)
Der Interquartilsabstand (IQR) ist ein Streuungsmaß in der deskriptiven Statistik. Der IQR ist eine robuste Maßzahl, die in der Lage ist, Ausreißer in Datensätzen zu identifizieren und Informationen über die Streuung der Daten zu liefern. Der Interquartilsabstand, oft abgekürzt als IQR, ist ein Maß für die Streuung oder die Verbreitung von Daten in einem Datensatz. Er basiert auf den Quartilen, die die Daten in vier gleich große Teile aufteilen.
Die Quartile sind: „Interquartilsabstand (IQR oder IQA) mit PSPP berechnen (Teil 6)“ weiterlesen
PSPP Ausgabe aller Grafiken (Plots: BOXPLOT, NPPLOT, HISTOGRAM, SPREADLEVEL)(Teil 5)
In PSPP können wir einfach mal alle Grafiken erzeugen, um Ergebnisse zu prüfen und auch um zu sehen, welches Diagramm sich am besten eignen.
Diagramme in der Statistik sollen dazu beitragen, Daten visuell darzustellen und die Interpretation von statistischen Informationen zu erleichtern. Um diese Ziele möglichst effektiv zu erreichen, sollten Diagramme bestimmte Kriterien erfüllen, hier eine Checkliste:
„PSPP Ausgabe aller Grafiken (Plots: BOXPLOT, NPPLOT, HISTOGRAM, SPREADLEVEL)(Teil 5)“ weiterlesen
PSPP Cochrans Q-Test und deskriptiven Statistiken mit Häufigkeit auf dem Raspberry Pi 4 (Teil 4)
Der Cochrans Q-Test ist ein statistischer Test, der in der deskriptiven Statistik und in der medizinischen Forschung verwendet wird, um festzustellen, ob es signifikante Unterschiede zwischen mehr als zwei abhängigen Gruppen oder Bedingungen gibt. Dieser Test wird oft in Verbindung mit wiederholten Messungen oder wiederholten Stichproben (auch als within-subjects oder repeated measures bezeichnet) angewendet, bei denen dieselben Personen oder Elemente in verschiedenen Gruppen oder zu verschiedenen Zeitpunkten gemessen werden.
Der Cochrans Q-Test ist ein nichtparametrischer Test und basiert auf der Anzahl der Abweichungen in den verschiedenen Gruppen. Im Wesentlichen vergleicht der Test die Unterschiede zwischen den Gruppen mit den erwarteten Unterschieden, die zufällig auftreten würden. Wenn die beobachteten Unterschiede zwischen den Gruppen signifikant größer sind als die zufällig erwarteten Unterschiede, weist dies auf signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen hin.
Die Hypothesen, die mit dem Cochrans Q-Test getestet werden, sind normalerweise wie folgt: „PSPP Cochrans Q-Test und deskriptiven Statistiken mit Häufigkeit auf dem Raspberry Pi 4 (Teil 4)“ weiterlesen
Java und Rechnen
Was wird hier ausgegeben?
int dreizehn = 013;
int hundert = 100;
System.out.println(dreizehn + hundert); „Java und Rechnen“ weiterlesen