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veröffentlicht am
Deskriptive Statistik
[engl.: descriptive statistics]
Definition
Die deskriptive Statistik ist generell eine Form der Datenanalyse, die sich auf die Beschreibung und Zusammenfassung von Informationen konzentriert. Eine geeignete Erinnerungsstütze ist der Hinweis "deskriptiv" in der Bezeichnung. Es handelt sich um das Fremdwort für "beschreibend". Daraus folgt: Eine deskriptive Statistik lässt sich nutzen, um die Eigenschaften sowie die Verteilung einer Datenmenge zu untersuchen, indem verschiedene Messwerte wie der Mittelwert, die Mediane (Zentralwerte) und die Standardabweichung bestimmt werden. Sie eignet sich ebenfalls dazu, Tabellen und Grafiken wie Histogramme, Stapelbalkendiagramme und Tortendiagramme zu erstellen, um auf diese Weise die Daten zu visualisieren oder übersichtlich zu vermitteln. Mittels Grafiken, Kreuztabellen und statistischer Maßzahlen (z. B. Mittelwert und Streuung) stellt die deskriptive Statistik die in den Daten der Stichprobe enthaltenen relevanten Informationen dar. Die deskriptive Statistik ist abzugrenzen von der Inferenzstatistik.
Typische Kennzahlen im Zusammenhang mit einer deskriptiven Statistik sind:
- Lagemaße (zentrale Tendenz der Daten)
- Zusammenhangsmaße (Stärke und Richtung der Korrelation von zwei Variablen)
- Streuungsmaße (Verteilung um den Mittelwert)
In der Regel wird eine Stichprobe als Grundlage für die Datenmenge erhoben. Zusätzlich muss dann aber eine Inferenzstatistik erstellt werden, um mögliche Abweichungen der Stichprobe von der Gesamtheit zu ermitteln. Denn das Ziel einer deskriptiven Statistik ist stets, ein Verständnis über das gesamte Datenmaterial zu gewinnen. Dieses dient als Ausgangspunkt für weitere Analyse. Die Arbeit mit einer entsprechenden Statistik bedeutet deshalb in der Regel nur den Anfang einer gezielten Analyse. Sie ist nicht alleinstehend. Deutlich wird dies am Anwendungsbeispiel der Marktforschung.
Deskriptive Statistik in der Marktforschung
Eine deskriptive Statistik kann im Bereich der Marktforschung verwendet werden, um die Ergebnisse von Studien und/oder Experimenten zu analysieren und zu interpretieren. Sie lässt sich beispielsweise nutzen, um zu ermitteln, wie viele Menschen bestimmte Produkte kaufen, welche Produkte am beliebtesten sind und wie sich der Markt im Laufe der Zeit ändert. Im zweiten Fall geht es beispielsweise um Kundenpräferenzen oder Konsumverhalten.
Eine deskriptive Statistik lässt sich ebenfalls einsetzen, um Kategorien von Kunden zu identifizieren, indem Clusteranalysen oder andere Verfahren zur statistischen Analyse zur Anwendung kommen. Darüber hinaus kann eine deskriptive Statistik dazu verwendet werden, die Auswirkungen von Werbemaßnahmen zu untersuchen, indem man den Anteil derjenigen, die ein Produkt nach einer Werbekampagne gekauft haben, mit dem Anteil derjenigen vergleicht, die es vorher gekauft haben.
Diese Beispiele zeigen, weshalb eine deskriptive Statistik zumeist nur den Anfang einer Analyse markiert. Sie kann keine abschließende Interpretation leisten. Sie schlüsselt beispielsweise nicht auf, weshalb ein Produkt beliebt ist. Dies muss durch weitere Untersuchungen ermittelt werden.
Vorteile der Arbeit mit einer deskriptiven Statistik
- Visualisierungs- und Auflistungsmöglichkeiten zur Veranschaulichung von Mustern in Daten
- Beschreibungsmöglichkeiten über nummerische Methoden, um Eigenschaften klare Maße zuzuordnen
- Verwendungsmöglichkeiten in allen Wirtschaftsbereichen
- umfangreiches Datenmaterial erschließbar
Nachteile der Arbeit mit einer deskriptiven Statistik
- keine Erklärungen für gefundene Muster
- keine Überprüfung von Hypothesen möglich (verlangt nach weiteren Maßnahmen wie der Erstellung einer induktiven Statistik)
- unterschiedliche Kennzahlen: Gefahr, nicht die beste zur Arbeit mit der jeweils vorliegenden Datenmenge zu wählen
