Datenanalyse
Die Datenanalyse verwendet statistische Methoden, um aus erhobenen Daten Information zu gewinnen.
Grundlegendes
In der Datenanalyse wird mit statistischen Methoden gearbeitet, mit welchen aus vorliegenden numerischen Einzeldaten zusammenfassende Informationen (Kenngrößen) gewonnen und tabellarisch oder grafisch aufbereitet und dokumentiert werden.[1]
Statistische Datenanalysen sind ein fester Bestandteil in vielen Bereichen des täglichen Lebens. Das reicht von der Umfrageforschung über prospektive klinische Studien bis hin zu Analysen von latenten Zusammenhängen in sehr großen Datenbeständen (Data Mining).[Anm. 1]
In der tagtäglichen Praxis wird mit Prozentzahlen argumentiert und einschlägiges Datenmaterial präsentiert, das nicht immer den Kriterien einer profunden und zuverlässigen Datenanalyse genügt. Hier werden immer wieder auch einfache handwerkliche Fehler gemacht.[2][3]
Arten der Datenanalyse
Man unterscheidet folgende Arten:
- Die deskriptive Datenanalyse beschreibt die Daten einer ausgewählten Stichprobe oder bei Totalerhebung die Daten der Grundgesamtheit durch Kennzahlen oder grafische Darstellung.
- Die inferenzielle Datenanalyse schließt von der erhobenen Stichprobe auf die Eigenschaften der nicht erhobenen Grundgesamtheit.
- Die explorative Datenanalyse dient dem Entdecken von Zusammenhängen zwischen verschiedenen Variablen.
- Die kontextbasierte Datenanalyse dient dem Entdecken von Konstellationen in inhaltlich zusammenhängenden Daten.
Literatur
- Siegmund Brandt, Markus Schumacher: Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure: Mit statistischen Methoden und Java-Programmen. 5. Aufl. Springer Spektrum, Wiesbaden 2013, ISBN 978-3-642-37663-4.
- Jürgen Bortz, Christof Schuster: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler: extras online. 7., vollst. überarb. u. erw. Aufl. Springer Medizin Verlag, Heidelberg 2010, limitierte "Student Edition" Springer, Berlin 2016, ISBN 978-3-662-50373-7.
- Michael Eid, Mario Gollwitzer, Manfred Schmitt: Statistik und Forschungsmethoden: mit Online-Materialien. 5., korr. Aufl. Beltz, Weinheim 2017, ISBN 978-3-621-28201-7.
Weblinks
- Literatur über Datenanalyse im Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
- Udo Kamps: Datenanalyse. In: Gabler Wirtschaftslexikon. (Online-Ausgabe) wirtschaftslexikon.gabler.de-Internetportal (Verlag Springer Gabler), 18. Januar 2013.
- Helmut Orawa: 10 typische Fehler bei der Datenanalyse / Datenauswertung. wissenschaftsdienste.com-Internetportal, 27. April 2015 (PDF).
Anmerkungen
- ↑ Eine gute und recht leicht verständliche Einführung in die Datenanalyse geben Bortz und Schuster (2010); für die Vertiefung eignet sich beispielsweise Eid et al. (2017). Für eine besondere Berücksichtigung der Belange von Naturwissenschaften und Technik, siehe Brandt und Schumacher (2013).
Einzelnachweise
- ↑ Udo Kamps: Datenanalyse. In: Gabler Wirtschaftslexikon. (Online-Ausgabe) wirtschaftslexikon.gabler.de-Internetportal (Verlag Springer Gabler), 18. Januar 2013.
- ↑ Helmut Orawa: 10 typische Fehler bei der Datenanalyse / Datenauswertung. wissenschaftsdienste.com-Internetportal, 27. April 2015 (PDF).
- ↑ Barbara G. Tabachnick, Linda S. Fidell: Using multivariate statistics. 7. Aufl., Pearson, New York [2019], ISBN 978-0-13-479054-1.
