~~NOTOC~~ 
====== LU01a - Arten von Daten ======

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**Ziel:** Du kannst Variablen korrekt als **qualitativ/quantitativ** einordnen und das **Messniveau** (nominal/ordinal/intervall/ratio) bestimmen. Falls quantitativ: **diskret/stetig**.
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===== Warum ist das wichtig? =====
Bevor du Daten auswertest, musst du wissen, **welche Art von Daten** du hast.
Die Datenart entscheidet, was sinnvoll ist:
  * Darf ich **nur zählen** (Häufigkeiten) oder auch **rechnen**?
  * Gibt es eine **Reihenfolge** (z.B. low/medium/high)?
  * Ist „0“ wirklich **nichts** (z.B. 0 Tickets)?

Diese Seite passt direkt zur Aufgabe: **LU01.A01 - Datenarten klassifizieren**.

===== Kurztheorie (Merksätze) =====
  * **Qualitativ (kategorisch):** Werte sind **Labels/Kategorien** (z.B. Betriebssystem).
  * **Quantitativ (numerisch):** Werte sind **Zahlenwerte zum Zählen/Messen** (z.B. Ladezeit).
  * **Nominal:** Kategorien **ohne** Reihenfolge.
  * **Ordinal:** Kategorien **mit** Reihenfolge, aber Abstände unklar.
  * **Intervall:** Abstände sinnvoll, Nullpunkt willkürlich (z.B. °C).
  * **Ratio:** Abstände sinnvoll **und** echtes Null (z.B. ms, MB, Anzahl).
  * **Diskret:** gezählt (0,1,2,3,...)
  * **Stetig:** gemessen (beliebig fein)

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**Achtung:** Nur weil etwas wie eine Zahl aussieht, ist es nicht automatisch quantitativ.  \\
**HTTP-Statuscodes** (200/404/500) sind meistens **Kategorien** → **nominal**.
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===== 1) Zwei Hauptarten von Daten =====

==== 1.1 Qualitative Daten (kategorisch) ====
Qualitative Daten sind **Kategorien/Labels**. Du arbeitest damit typischerweise so:
  * **zählen**, wie oft etwas vorkommt (Häufigkeiten)
  * vergleichen: **gleich / ungleich**
  * manchmal ordnen (nur bei ordinal)

**Informatik-Beispiele**
  * Betriebssystem: Windows / macOS / Linux
  * Team-Rolle: Dev / Ops / QA
  * Build-Status: success / failed
  * HTTP-Methode: GET / POST / PUT

==== 1.2 Quantitative Daten (numerisch) ====
Quantitative Daten sind **Zahlen**, die **zählen** oder **messen**.
Du kannst damit rechnen (je nach Messniveau sinnvoll).

**Informatik-Beispiele**
  * Anzahl Commits pro Woche (gezählt)
  * Anzahl offene Tickets im Sprint (gezählt)
  * Ladezeit einer Webseite in ms (gemessen)
  * Dateigrösse in MB (gemessen)

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**Merksatz:**  \\
**Qualitativ** = Kategorien/Labels.  \\
**Quantitativ** = Zahlen zum Zählen/Messen.
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===== 2) Messniveau (Skalenniveau) =====
Das Messniveau sagt dir, **was du über die Werte aussagen darfst**.

==== 2.1 Nominal: Kategorien ohne Reihenfolge ====
  * Es gibt **keine** natürliche Reihenfolge.
  * Du kannst sagen: „gleich/ungleich“ und **wie oft** etwas vorkommt.

**Informatik-Beispiele (nominal)**
  * Betriebssystem (Windows/macOS/Linux)
  * Browser (Chrome/Firefox/Safari)
  * Team-Rolle (Dev/Ops/QA)
  * HTTP-Statuscode (200/404/500) als Code/Kategorie

==== 2.2 Ordinal: Kategorien mit Reihenfolge ====
  * Es gibt eine Reihenfolge (z.B. low < medium < high).
  * ABER: Der Abstand zwischen Stufen ist nicht exakt messbar.

**Informatik-Beispiele (ordinal)**
  * Priorität: low / medium / high
  * Severity: minor / major / critical
  * Zufriedenheit (1–5) als Rangskala

==== 2.3 Intervall: Abstände sind sinnvoll, aber Nullpunkt ist willkürlich ====
  * Unterschiede sind sinnvoll („+10“).
  * Null bedeutet nicht „nichts“.
  * Aussagen wie „doppelt so viel“ sind hier **nicht** sinnvoll.

**Beispiel**
  * Temperatur in **°C** (0°C ist nicht „keine Temperatur“)

==== 2.4 Ratio: echtes Null (0 = nichts) ====
  * Null bedeutet wirklich „nichts“.
  * Aussagen wie „doppelt so viel“ sind sinnvoll.

**Informatik-Beispiele (ratio)**
  * Ladezeit in ms (0 ms = keine Zeit)
  * Dateigrösse in MB (0 MB = keine Daten)
  * Anzahl Tickets/Commits (0 = nichts)

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**Quick-Check:**  \\
Wenn **0** wirklich „nichts“ bedeutet → meistens **Ratio**.  \\
Wenn Werte **nur Codes** sind → meistens **Nominal**.
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===== 3) Diskret vs. Stetig (nur bei quantitativen Daten) =====

==== 3.1 Diskret (gezählt) ====
  * Werte sind zählbar: 0,1,2,3,…
  * entsteht durch **Zählen**

**Informatik-Beispiele**
  * Anzahl Commits
  * Anzahl offene Tickets
  * Anzahl Logins pro Tag

==== 3.2 Stetig (gemessen) ====
  * Werte können theoretisch beliebig fein sein (z.B. 12.3, 12.31, 12.312…)
  * entsteht durch **Messen**

**Informatik-Beispiele**
  * Ladezeit in ms
  * Downloadrate in Mbit/s
  * CPU-Temperatur

===== 4) Typische Stolpersteine =====
  * **„Zahl = quantitativ“** → falsch bei Codes (HTTP 404, Fehlercodes, Postleitzahl).
  * **Ordinal vs. Intervall**: Rangfolge heisst nicht automatisch „messbarer Abstand“.
  * **Intervall vs. Ratio**: °C (Intervall) vs. ms/MB/Anzahl (Ratio).
  * **Diskret vs. Stetig**: Zählen (diskret) vs. Messen (stetig).



<WRAP center round todo 60%>
  - Nenne ein Beispiel für **nominale** Daten aus der Informatik.
  - Ist „HTTP-Statuscode“ eher **nominal** oder **quantitativ**? Warum?
  - „Anzahl Commits“: **diskret** oder **stetig**? Begründe mit 1 Satz.
  - Was ist der Unterschied zwischen **Intervall** und **Ratio**?
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[[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] Kevin Maurizi