Spannweite, Varianz und Standardabweichung
Im letzten Beitrag hatten wir uns mit den Begriffen Mittelwert, Median und Modalwert beschäftigt. Außerdem haben wir gesehen, wenn der Mittelwert zweier Gruppen gleich groß ist, können die Einzelwerte sehr unterschiedlich verteilt sein. Mit anderen Worten: dies ist eine Streuung. Hier werde ich zuerst anhand eines Beispiels die Streuung um den Mittelwert erklären. Danach werde ich die Begriffe Spannweite, Quartilsabstand, Quartile und Boxplot definieren. Anschließend vergleiche ich Varianz und Standardabweichung miteinander. Danach führe ich vor, wie man die Standardabweichung aus einer klassierten Häufigkeitstabelle berechnet.
Anhand eines Beispiels wird hier leicht verständlich erklärt, welche mathematischen Begriffe in der Statistik hierfür hilfreich sind.
Streuung um den Mittelwert
Beispiel:
Im Folgenden Säulendiagrammen ist die Notenverteilung zweier Schülergruppen (Mädchen, Jungen) dargestellt, deren Mittelwert gleich ist.
Notenverteilung Mädchen
Notenverteilung Jungen
Bei den Mädchen liegen die Noten alle sehr nahe am Mittelwert.
Mit anderen Worten: Sie streuen wenig um den Mittelwert.
Bei den Jungen dagegen sind die Abweichungen vom Mittelwert sehr groß.
Das heißt, sie streuen stark um den Mittelwert.
Die Statistik hierzu bietet Möglichkeiten, die Streuung näher zu untersuchen.
Die Spannweite
Berechnet man den Unterschied zwischen dem größten und kleinsten Beobachtungswert, so erhält man die Spannweite.
Sie ist ein Maß für die Breite des Streubereichs einer Häufigkeitsverteilung.
Definition Spannweite:
Beispiel:
Der Quartilsabstand
Zur Erinnerung:
Der Median teilt einen nach Größe sortierten Datensatz in der Mitte.
Anders ausgedrückt: links und rechts vom Median liegen gleich viele Beobachtungswerte.
Definition Quartile
Unterteilt man die linke und die rechte Hälfte nach gleicher Vorschrift, wie man den Median bestimmt, so erhält man vier gleich große Bereiche, die durch drei Quartile aufgeteilt werden.
Beispiel:
Die Liste enthält von 13 Schülern die Körpergröße.
Die Merkmalsausprägungen (Beobachtungswerte) wurden nach der Größe geordnet.
Quartile:
Etwa 25% aller geordneten Beobachtungswerte sind kleiner als das 1. Quartil.
Etwa 50% aller geordneten Beobachtungswerte sind kleiner als das 2. Quartil.
Etwa 75% aller geordneten Beobachtungswerte sind kleiner als das 3. Quartil.
Wie leicht zu erkennen ist, liegen zwischen dem 1. und 3. Quartiel 50% aller Beobachtungswerte.
Mit anderen Worten: Dieser Bereich wird auch Quartilsabstand genannt.
Definition Quartilsabstand
Weitere Auswertung des Beispiels:
Vergleich zwischen Quartilsabstand und Spannweite
| Quartilsabstand | Spannweite |
| Von Ausreißern unabhängig. Gibt die Breite des mittleren Bereichs an,in dem ca. 50% aller Werte liegen. |
Vom kleinsten und größten Wert abhängig. Gibt die Gesamtbreite an in dem alle Werte liegen. |
Beispiel:
Ein Landwirt misst im Monat April jeweils mittags um 12 Uhr die Außentemperatur und trägt sie in eine Tabelle ein.
Berechnen Sie den Mittelwert, die Spannweite und den Median!
Berechnen Sie das 1. und 3. Quartil und den Quartilsabstand!
Definition Boxplot
Das Wort Box ist englisch und bedeutet Kasten, plot bedeutet zeichnen. Ein Boxplot ist also eine Zeichnung mit einem Kasten. Darin zeichnet man den Median, den größten, kleinsten Wert und und die Quartile.
So kann man gut die Verteilungen vergleichen. Man sieht auf einen Blick, welcher Bereich (welche Spannweite) die Werte haben und ob die Verteilung mehr nach links oder rechts abweichen.
Die Ergebnisse lassen sich in einem Boxplot-Diagramm darstellen:
Varianz und Standardabweichung
Wir betrachten noch mal die Notenverteilung von Mädchen und Jungen aus dem vorigen Beispiel.
Der Mittelwert ist in beiden Fällen gleich, die Streuung um diesen ist unterschiedlich.
Definition Varianz
In der beschreibenden Statistik berechnet man das arithmetische Mittel der Abweichungsquadrate und nennt dieses die Varianz.
Beispiel für die Berechnung der Varianz einer Datenreihe
Für unser Beispiel gilt:
Viele Daten sind mit Einheiten behaftet, z.B. Meter (m) oder kg.
Die Einheit für die Varianz wäre in diesen Fällen m2 bzw. (kg)2.
Standardabweichung
Um wieder auf die ursprüngliche Einheit zu kommen, zieht man die Wurzel aus der Varianz.
Dieser Wert wird Standardabweichung genannt.
Zur praktischen Berechnung fertigt man wie oben gezeigt eine entsprechende Tabelle an.
Sie dient auch zur Kontrolle der Daten.
Die Summe der Abweichungen muss Null ergeben.
Bemerkungen zur Varianz:
Berechnung der Standardabweichung aus einer Häufigkeitstabelle
Hier geht man ähnlich vor wie bei der Mittelwertbildung.
Zur Erinnerung:
Berechnung der Varianz einer Häufigkeitstabelle.
Beispiel:
Berechnung der Gesamtzahl aller Schüler aus den absoluten Häufigkeiten ni:
Berechnung der Varianz über die absolute Häufigkeit:
Beispiel:
Berechnung der Varianz über die relative Häufigkeit:
Das Beispiel zeigt, dass es sich mit den relativen Häufigkeiten leichter rechnen lässt.
Berechnung der Standardabweichung aus einer klassierten Häufigkeitstabelle
Zur Erinnerung:
Berechnung der Varianz einer klassierten Häufigkeitstabelle.
Beispiel:
Bestimmen Sie aus der klassierten Häufigkeitstabelle für die Körpergröße die Standardabweichung.
Berechnung über die absolute Häufigkeit:
Berechnung über die relative Häufigkeit:
Auch hier lässt sich das Problem einfacher über die relative Häufigkeit lösen.
Die Standardabweichung ist ein Maß dafür, wie hoch die Aussagekraft des Mittelwertes ist.
Eine kleine Standardabweichung bedeutet, alle Beobachtungswerte liegen nahe am Mittelwert.
Eine große Standardabweichung bedeutet, die Beobachtungswerte sind weit um den Mittelwert gestreut.
Somit haben wir alles Wichtige aus der Statistik behandelt. Im nächsten Beitrag fasse ich die wichtigsten Begriffe der Statistik noch einmal zusammen.
Hier finden Sie die Aufgaben hierzu Streumaße I
