Grundlagen der deskriptiven Statistik

Data Science 1 - Programmieren & Visualisieren

Saskia Otto & Monika Eberhard

Universität Hamburg, IMF

Wintersemester 2025/2026

Lernziele

Am Ende dieser VL- und Übungseinheit werden Sie

  • die wesentlichen Lage- und Streuungsparameter der numerischen deskriptiven Statistiken berechnen können.
  • die Normalverteilung als wichtigste Wahrscheinlichkeitsverteilung und ihre Eigenschaften kennen.
  • das Histogramm, das Säulendiagramm und den Box-Whisker-Plot zur Visualisierung von Datenverteilungen kennen.
  • in Calc (bzw. MS Excel) eigene Berechnungen in ausgewählten Zellen durchführen können.
  • eine deskriptive Statistik für diesen Datensatz mittels built-in Funktionen und Pivottabelle in Calc berechnen können.

Was ist die deskriptive Statistik?

  • Wird auch beschreibende oder empirische Statistik genannt.
  • Zur “Vereinfachung” der Datenpunkte in wenige zusammenfassende Merkmale.
  • Hilft den originalen Datensatz leichter zu verstehen.
  • Gehört zur Datenexploration. Sie sollte also IMMER nach der Probennahme gemacht werden und bevor eine Datenanalyse stattfindet!
  • Unterscheidet 2 Typen.

2 Typen der deskriptiven Statistik

Numerisch

  • Aussage über Zentriertheit und Streuung der Werte.

Grafisch

  • Aussage über die Verteilung der Werte.
  • Erkennung von Mustern: Unterschiede, Anteile, Beziehungen, Trends, Hierarchien
  • Grafiken sind für die Mustererkennung geeigneter, am besten aber immer beides anwenden.

Statistik-Software

Beispiel einer automatischen Zusammenfassung eines Statistik-Programms:

Anwendungsbeispiel

COVID-19 Dashboards

Screenshot des COVID-19 Dashboard des CSSE der John Hopkins Universität (Stand 7.11.2020). Link: https://coronavirus.jhu.edu/map.html

Numerische deskriptive Statistik

Ein wichtiges Grundkonzept

Definitionen

Was sind Parameter, Schätzwerte und Stichprobenverteilungen?

Parameter

  • Ein Merkmal welches die Grundgesamtheit beschreibt.
  • Allerdings selten möglich, die vollständige Grundgesamtheit zu messen.
  • Verwendung griechischer Buchstaben: \mu, \sigma^{2}

Parameterschätzwerte bzw. Stichprobenstatistik

  • Zusammenfassung von Informationen über einen Parameter, der aus einer Stichprobe gewonnen wurde.
  • Werte variieren zufällig von einer Zufallsstichprobe zur nächsten → daher stellt die Statistik eine Zufallsmenge (Variable) dar.
  • Verwendung lateinischer Buchstaben: z.B. \bar{x}, s^2

Stichprobenverteilungen

  • Die Wahrscheinlichkeitsverteilung dieser Zufallsvariable.
  • Sie ist wichtig, weil sie es ermöglicht, auf der Grundlage einer Zufallsstichprobe Rückschlüsse über den entsprechenden Parameter der Grundgesamtheit zu ziehen.

Lage- vs. Streuungsparameter/-maße


Ein Beispiel aus den Tropen

Länge von Mangroven-Keimlingen

  • Die Triebe wuchsen aus Samen heran, die alle zum gleichen Zeitpunkt gepflanzt wurden.
  • Spross-/ Trieblänge in mm
  • N = 142
  • Häufigkeitsverteilung (frequency distribution)

Bildquelle: www.pixabay.com (lizensiert unter CCO 1.0)

Lagemaß: MODALWERT

  • Der Modalwert ist der am häufigsten auftretende Wert in einer Verteilung.
  • Es ist die einzige Messgröße der Zentriertheit, welche bei nominalen Daten verwendet werden kann.

Lagemaß: MODALWERT | Beispiel

A B
5 8
4 7
4 7
3 7
3 7
3 7
3 5
3 3
3 3
2 3
1 3
1 2

Lagemaß: MEDIAN

  • = Die Mitte einer Verteilung.
  • Die Hälfte der Werte liegt oberhalb dieses Wertes, die andere Hälfte darunter.
  • Wird auch als 50%-Perzentil bezeichnet.
  • Kann auch bei ordinalen Daten verwendet werden.

Lagemaß: MITTELWERT

Arithmetischer Mittelwert

\bar{x} = \frac{\sum{x_{i}}}{n}

  • Häufig als Mittelwert (‘mean’) oder Durchschnitt (‘average’) bezeichnet; dabei sollte man sehr genau sein, um von den anderen Mittelwerten unterscheiden zu können.
  • Parameter: \mu
  • Stichprobenstatistik: \bar{x}

Gewichteter Mittelwert

\bar{x} = \frac{\sum{w_{i}*x_{i}}}{\sum{w_{i}}}

  • Jedem Datenpunkt x_{i} ist eine Gewichtung w_{i} zugeordnet.
  • Weitere: geometrischer Mittelwert, harmonischer Mittelwert, getrimmter Mittelwert

Die 3 Lagemaße im Vergleich | 1

Symmetrische Verteilung - Keimlinge

Die 3 Lagemaße im Vergleich | 2

Asymmetrische Verteilung - Gehälter

  • Der arithmetische Mittelwert kann ein gutes Maß sein, um grob eine symmetrische Verteilung einschätzen zu können.
  • Bei einer schiefen Verteilung (‘skewed’) kann er aber auch irreführend sein, da die Verteilung sehr stark von Extremwerten beeinflusst werden kann.

Streuungsparameter bzw. -maße

  • auch Dispersionsmaße genannt (Englisch: dispersion, variability, scatter, spread)
  • Wichtigste Parameter:
    • Variationsbreite oder Spannweite: R=x_{max}-x_{min}
    • Varianz
    • Standardabweichung
    • Standardfehler
    • Varianzkoeffizient

Streuungsmaß: VARIANZ

  • Parameter \sigma^{2}, Stichprobenstatistik s^{2}
  • Wird am häufigsten verwendet.
  • Ist eine Messgröße für die gesamte Variabilität.
  • Ist weniger sensitiv gegenüber extremen Werten.
  • Ist hilfreich bei der Beurteilung der Datenqualität.

Streuungsmaß: VARIANZ | in der Natur


Streuungsmaß: VARIANZ | MSS

  • Die Varianz stellt die mittlere Summe der Quadrate der Abweichungen aller Einzelwerte vom Mittelwert (=Residuen) dar.
  • Im Englischen: ‘Mean Sum of Squares’ (MSS)
  • Die Summe der Residuen ist gleich null → deshalb die Quadrierung!

Streuungsmaß: VARIANZ | Gleichung

s^{2} = \frac{\sum\limits_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \bar{x}\right)^{2}} {n-1} = \frac{SS}{df}

x_i = die i-te Beobachtung von x
\bar{x} = der Stichprobenmittelwert
n = die Stichprobenzahl

  • Wir wollen nicht, dass die Varianz von der Probengröße abhängig ist, deshalb ist die offensichtliche Lösung, durch die Anzahl der Proben zu dividieren um die mittlere, quadrierte Abweichung zu erhalten.
  • Aber wozu dann n-1 bzw. was ist df?

Streuungsmaß: VARIANZ | Freiheitsgrade

  • Das n-1 in der Gleichung stellt die Anzahl der sogenannten Freiheitsgrade (‘degrees of freedom’= df) dar:
    • df = n-p → mit p = Anzahl der geschätzten Parameter für die Daten

Beispiel

Eine Probe hat 5 Zahlen und einen Mittelwert von 4
→ Die Summe muss 20 sein.
Wenn die ersten 4 Zahlen 1, 1, 4, und 10 sind, dann muss die letzte Zahl 4 sein;
→ wir haben 4 Freiheitsgrade für 5 Zahlen.

Streuungsmaß: STANDARDABWEICHUNG

  • Die Standardabweichung \sigma bzw. s (‘standard deviation’, SD) ist einfach die Quadratwurzel der Varianz.
  • Sie wird somit in der gleichen Einheit wie die Daten ausgedrückt.
  • Wird typischerweise für Fehlerbalken in Graphen verwendet.
  • Wenn die Daten normal verteilt sind,
    • fallen 68% aller Messungen innerhalb einer SD vom Mittelwert.
    • fallen 95% aller Messungen innerhalb zwei SD vom Mittelwert.

s = \sqrt{s^2}

Streuungsmaß: STANDARDFEHLER

  • Der Standardfehler s_{\bar{x}} der Stichprobe (‘standard error’, SE) normalisiert die Standardabweichung durch die Quadratwurzel der Probenanzahl n
  • Je größer die Probenanzahl n, desto größer ist s^{2} und s
    • → SE gibt eine Einschätzung der Variabilität unabhängig von der Probenanzahl.
  • Je größer n, desto kleiner SE.
  • Bei Gruppenvergleichen mit unterschiedlicher Probenanzahl sollte immer SE verwendet werden!

s_{\bar{x}} = \sqrt\frac{s^2}{{n}} = \frac{s}{\sqrt{n}}

Streuungsmaß: VARIATIONSKOEFFIZIENT

  • Im Englischen ‘Coefficient of variation’ (CV) genannt.
  • Definiert als das Verhältnis von Standardabweichung und Mittelwert (häufig in Prozent ausgedrückt).
  • Erlaubt den Vergleich der Varianz von Populationen, die unterschiedliche Mittelwerte haben.
  • Tendiert dazu bei kleiner Probengröße verzerrt zu sein (bias).

CV = \frac{s}{\bar{x}}

Bildquelle: McClain et al. 2015, DOI: 10.7717/peerj.715

Your turn …

01:00

Quiz 1 | Finden Sie den Modalwert

Folgende Werte wurden gemessen:

51 51 54 54 54 54 57 57 57 65 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 76 77 77 77 83 83 95 95 95 95 96 96 96 96 96

Quiz 2 | Reihenfolge der Lagemaße

Folgende Datenverteilung wurde beobachtet

Quiz 3 | Finden Sie die richtige Statistik

Folgende Gleichungen sind gegeben. Welche Stichprobenstatistik wird jeweils repräsentiert?

\sqrt{\frac{\sum\limits_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \bar{x}\right)^{2}} {n-1}}

\frac{\sum{x_{i}}}{n}

Datenverteilung - eine grafische Herangehensweise

Häufigkeitsverteilung

  • Ein wichtiger Aspekt der Beschreibung einer Variablen ist die Form ihrer Verteilung → gibt die Häufigkeit von Werten der verschiedenen Wertebereiche der Variable an.
  • Typischerweise ist man daran interessiert, wie gut die Verteilung durch die Normalverteilung beschreiben werden kann:

normal verteilt

nicht normal verteilt

Unterscheidet zwischen..

Häufigkeitsverteilung

  • Zeigt einfach nur, wie oft ein Wert vorkommt (Ist-Werte)
  • = empirische Verteilung, im Englischen frequency distribution

Wahrscheinlichkeitsverteilung

  • Zeigt, wie häufig ein Wert hätte vorkommen sollen (Erwartungswerte)
  • = theoretische Verteilung, im Englischen probability distribution

Normalverteilung

Die wichtigste Wahrscheinlichkeitsverteilung

Hat 3 Eigenschaften

  1. Kontinuierliche, symmetrische Verteilung mit mehr Werten in der Mitte als am Rand (tails) → typische Glockenform (bell shape). Spannweite von -∞ bis +∞.
  2. Die Schiefe (skewness) ist null, da die Verteilung symmetrisch um den Mittelwert liegt.
  3. Zwei Parameter spezifizieren die Normalverteilung: Mittelwert und Varianz

Abstufung eines Histogramms (rot) zu einer Normalkurve (blau).

Warum ist das wichtig?

  • Viele Methoden basieren auf der Normalverteilung.
  • Viele Variablen folgen mit steigender Probenanzahl einer Normalverteilung (zentraler Grenzwertsatz)

Eigenschaften von Verteilungen | 1

Schiefe (Skewness)

  • Eine Verteilung ist schief, wenn ein Ende/Rand (tail) länger ist als das andere.
  • Positive Schiefe (\gamma_1>0) kommt häufiger vor (z.B. bei Mengen/Abundanz, Einkommen …).

\gamma_1 = \frac{\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \bar{x}\right)^{3}} {(\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \bar{x}\right)^{2})^{3/2}}

Eigenschaften von Verteilungen | 2

Kurtosis = Wölbung

\gamma_2 = \frac{\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \bar{x}\right)^{4}} {(\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n} \left(x_{i} - \bar{x}\right)^{2})^2}


  • Basiert auf der Größe des Verteilungsrandes (distribution tail).
  • Wird gemessen an der “Spitzigkeit” der Verteilung:
    • leptokurtisch (schmalgipflig): relativ lange Enden (\gamma_2 > 0)
    • platykurtisch (breitgipflig): kurze Enden (\gamma_2 < 0)
    • mesokurtisch (normalgipflig): eine Verteilung mit der gleichen Kurtosis wie die Normalverteilung (\gamma_2 = 0)

Wichtige Grafiken zu Verteilungen

Histogramm | 1

  • Werden verwendet um Häufigkeitsverteilungen von kontinuierlichen Variablen darzustellen und auf Normalverteilung zu prüfen.
  • Werte werden in Wertebereichen (sog. bins) gruppiert und anschl. die Häufigkeiten ermittelt
  • Die Säulen berühren sich.

Beispiel Gewichtsverteilung von Küken nach einer Nahrungsstudie

Histogramm | 2

Einfluss unterschiedlicher Anzahl an ‘bins’

Säulendiagramm (‘column chart’)

  • Werden verwendet um Häufigkeitsverteilungen von kategorialen oder diskreten Variablen darzustellen.
  • Die Säulen berühren sich nicht, denn es gibt keine “Zwischenwerte”.

Unser ‘bekanntes’ Mangroven-Keimling Beispiel

Balkendiagramm (‘bar chart’)

  • Ist dem Säulendiagramm sehr ähnlich, allerdings sind die Achsen vertauscht:
    • Aus den vertikalen Säulen werden horizontale Balken.
    • Es wächst in die Länge und nicht in die Breite.

Boxplot| 1

‘1D’ Boxplot - Verteilung einer Variable

  • Visualisiert den Median (2.Quartil) und die 25% und 75% Perzentilen (1. bzw. 3.Quartil) als Streuungsparameter.
  • 50% aller Datenpunkte liegen somit innerhalb der Box.
  • Die unteren und oberen 25% werden als sog. whisker angezeigt.
  • Extremwerte werden durch Punkte dargestellt.

Boxplot| 2

‘1D’ Boxplot - Mangroven-Beispiel

Folgende Fragen lassen sich mit dem Boxplot beantworten:

  • Gibt es eine große Streuung?
  • Sind die Beobachtungen homogen verteilt (normal und nicht schief), d.h.
    • der Median ist mittig in der Box?
    • beide whisker sind gleich lang?
  • Ist die Verteilung gewölbt (also schmalgipflig-leptocurtic), d.h.
    • die whisker sind wesentlich länger als beide Boxhälften?
  • Gibt es Ausreißer?

Boxplot| 3

‘2D’ Boxplot zum Gruppenvergleich

Boxplots eignen sich besonders gut, zwei oder mehr Gruppen im Hinblick auf die Verteilung ihres Mittelpunktes und ihrer Variabilität zu vergleichen.

Sie können überprüfen,

  • ob es Unterschiede im durchschnittlichen Y-Wert zwischen Gruppen gibt,
  • ob sich Varianzen zwischen Gruppen unterscheiden,
  • ob individuelle Gruppen normal verteilt sind.

Beispiel Vergleich des Kükengewichts

Your turn …

02:30

Quiz 4 | Schiefe

Gewichtsverteilung von Küken nach einer Nahrungsstudie


Quiz 5 | Kurtosis

Verteilung einer Zufallsvariable X


Quiz 6 | Kurtosis

Verteilung einer Zufallsvariable Y


Quiz 7 | Schiefe

Verteilung einer Zufallsvariable Z


Quiz 8 | Vergleich von Verteilungen

Gewichtsverteilung von Küken mit vier unterschiedlichen Ernährungen

Zurück zum Anfang ….

Wie würden Sie jetzt die Zusammenfassung interpretieren?

Automatische Zusammenfassung einer Statistik-Software

Übungsaufgabe

Übungsskript Woche 2



Das Übungsskript und alle weiteren Dateien stehen im Moodle-Kurs als ZIP-Datei zur Verfügung!

Wie fühlen Sie sich jetzt…?

Total konfus?


Dann schauen Sie doch mal in folgende Kurzvideos

Für Excel (Microsoft Office):

Für Calc (LibreOffice):

Total gelangweilt?


Dann testen Sie doch Ihr Wissen in folgendem Abschlussquiz…

Abschlussquiz

Bei weiteren Fragen: saskia.otto(at)uni-hamburg.de

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