modul:mathe:ma4:thema:statistik:aufgaben:klassifizieren

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modul:mathe:ma4:thema:statistik:aufgaben:klassifizieren [2026/01/26 09:57] – kmaurizimodul:mathe:ma4:thema:statistik:aufgaben:klassifizieren [2026/01/26 11:45] (aktuell) – kmaurizi
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 ~~NOTOC~~  ~~NOTOC~~ 
-====== LU01a - Arten von Daten ======+====== LU01.A01 - Datenarten klassifizieren ======
  
-<WRAP center round download 60%>+<WRAP round download center 60%>
 **Ziel:** Du kannst Variablen korrekt als **qualitativ/quantitativ** einordnen und das **Messniveau** (nominal/ordinal/intervall/ratio) bestimmen. Falls quantitativ: **diskret/stetig**. **Ziel:** Du kannst Variablen korrekt als **qualitativ/quantitativ** einordnen und das **Messniveau** (nominal/ordinal/intervall/ratio) bestimmen. Falls quantitativ: **diskret/stetig**.
 </WRAP> </WRAP>
  
-===== Warum ist das wichtig? ===== +===== Kurztheorie (Merksätze) ===== 
-Bevor du Kennzahlen (Mittelwert, Median, Standardabweichung) berechnest oder Diagramme wählst, musst du wissen, **welche Art von Daten** du hast. +  * **Qualitativ (kategorisch):** Werte sind **Labels/Kategorien** (z.B. Betriebssystem). → Häufigkeiten, Modus 
-Die Datenart bestimmt: +  * **Quantitativ (numerisch):** Werte sind **Zahlenwerte zum Zählen/Messen** (z.B. Ladezeit). → Mittelwert/Median möglich 
-  * welche Rechnungen **sinnvoll** sind (z.B. Mittelwert ja/nein) +  * **Nominal:** keine Reihenfolge (Browser, HTTP-Methode) 
-  * welche Darstellungen passen (Balken, Histogramm, Boxplot) +  * **Ordinal:** Reihenfolge, aber Abstände unklar (Zufriedenheit 1–5) 
-  * welche Aussagen du machen darfst (z.B. „doppelt so viel“)+  * **Intervall:** Abstände sinnvoll, Nullpunkt willkürlich (°C) 
 +  * **Ratio:** Abstände + echtes Null (ms, MB, Anzahl) 
 +  * **Diskret:** gezählt (0,1,2,3,...)  |  **Stetig:** gemessen (beliebig fein)
  
-===== 1) Zwei Hauptarten von Daten ===== +<WRAP center round important 60%> 
- +**Achtung:** Nur weil etwas wie eine Zahl aussieht, ist es nicht automatisch quantitativ.   
-==== 1.1 Qualitative Daten (kategorisch) ==== +**HTTP-Statuscodes** (200/404/500) sind meistens **Kategorien** → **nominal**.
-Qualitative Daten sind **Kategorien/Labels**. Die Werte sind Namen/Typen und keine Messzahlen. +
- +
-**Informatik-Beispiele (qualitativ)** +
-  * Betriebssystem: Windows / macOS / Linux +
-  * Team-Rolle: Dev / Ops / QA +
-  * Build-Status: success / failed +
-  * Browser: Chrome / Firefox / Safari +
- +
-Typische Auswertungen: +
-  * **Häufigkeiten** (wie oft kommt etwas vor?) +
-  * **Modus** (welche Kategorie ist am häufigsten?) +
- +
-==== 1.2 Quantitative Daten (numerisch) ==== +
-Quantitative Daten sind **Zahlenwerte**, die etwas **zählen oder messen**. +
- +
-**Informatik-Beispiele (quantitativ)** +
-  * Anzahl Commits pro Woche (gezählt) +
-  * Anzahl offene Tickets im Sprint (gezählt) +
-  * Ladezeit einer Webseite in ms (gemessen) +
-  * Dateigrösse in MB (gemessen) +
-  * CPU-Temperatur in °C (gemessen) +
- +
-Typische Auswertungen: +
-  * **Mittelwert**, **Median** +
-  * Streuung (z.B. Standardabweichung, später) +
- +
-<WRAP round box 80%> +
-**Merksatz:**   +
-**Qualitativ** = Kategorien/Labels.   +
-**Quantitativ** = Zahlen zum Zählen/Messen.+
 </WRAP> </WRAP>
  
-===== 2) Messniveau (Skalenniveau): nominal / ordinal / intervall / ratio ===== +===== Auftrag ===== 
-Das **Messniveau** sagt dir, **welche Vergleiche** und **welche Rechnungen** sinnvoll sind. +Bestimme für jede Variable: 
- +  - **qualitativ oder quantitativ?** 
-==== 2.1 Nominal (nur gleich/ungleich) ==== +  - **Messniveau**: nominal / ordinal / intervall / ratio 
-  * **keine Reihenfolge** +  - falls quantitativ: **diskret oder stetig?** 
-  * sinnvoll: Häufigkeiten, Modus, Balkendiagramm +  - **Begründung** in 3–8 Wörtern (z.B. „Kategorie ohne Reihenfolge“, „0 bedeutet nichts“, „gezählt“, „gemessen“)
-  * nicht sinnvoll: Median, Mittelwert +
- +
-**Informatik-Beispiele** +
-  * Betriebssystem: Windows / macOS / Linux +
-  * Team-Rolle: Dev / Ops / QA +
-  * HTTP-Methode: GET / POST / PUT +
-  * HTTP-Statuscode: 200 / 404 / 500 (**als Kategorie**) +
- +
-==== 2.2 Ordinal (Reihenfolge, Abstände unklar) ==== +
-  * **Reihenfolge** ist vorhanden (höher/tiefer) +
-  * Abstände sind nicht eindeutig gleich gross +
-  * sinnvoll: Median, Rangvergleiche, (Häufigkeiten) +
-  * Mittelwert: nur mit Vorsicht +
- +
-**Informatik-Beispiele** +
-  * Zufriedenheit 1–5 (sehr schlecht … sehr gut) +
-  * Priorität: low / medium / high +
-  * Severity: minor / major / critical +
- +
-==== 2.3 Intervall (Abstände sinnvoll, Nullpunkt willkürlich) ==== +
-  * Differenzen sind sinnvoll (z.B. +10) +
-  * Nullpunkt bedeutet nicht „nichts“ +
-  * sinnvoll: Mittelwert, Standardabweichung, Histogramm +
-  * Verhältnisse („doppelt so viel“) sind **nicht** sinnvoll +
- +
-**Informatik-Beispiele** +
-  * CPU-Temperatur in **°C** (0°C ist nicht „keine Temperatur“) +
-  * Uhrzeit als Tageszeit (z.B. 14:00) (Abstände ok, aber „doppelt so spät“ ergibt keinen Sinn) +
- +
-==== 2.4 Ratio (Abstände + echtes Null) ==== +
-  * Null bedeutet „nichts“ +
-  * Verhältnisse sind sinnvoll („doppelt so viele“, „halb so gross“) +
-  * sinnvoll: praktisch alle Kennzahlen & Diagramme +
- +
-**Informatik-Beispiele** +
-  * Ladezeit in ms (0 ms = keine Zeit) +
-  * Dateigrösse in MB (0 MB = keine Daten) +
-  * Anzahl Commits/Tickets (0 = nichts) +
- +
-<WRAP round box 80%> +
-**Quick-Check:**   +
-Wenn **0** wirklich „nichts“ bedeutet → meistens **Ratio**.   +
-Wenn Werte **nur Codes** sind → meistens **Nominal**. +
-</WRAP> +
- +
-===== 3) Diskret vs. Stetig (nur bei quantitativen Daten) ===== +
- +
-==== 3.1 Diskret (gezählt) ==== +
-  * Werte sind zählbar, typischerweise ganze Zahlen: 0, 1, 2, 3, ... +
-  * entsteht durch **Zählen** +
- +
-**Informatik-Beispiele** +
-  * Anzahl Commits pro Woche +
-  * 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 ===== +
- +
-<WRAP round box center 60%> +
-**Achtung:** Nur weil etwas wie eine Zahl aussieht, ist es nicht automatisch quantitativ.  \\ +
-**HTTP-Statuscodes** (200/404/500) sind meistens **Kategorien** → **nominal**. +
-</WRAP>+
  
-Weitere häufige Fehler: +^ Nr. ^ Variable ^ qualit./quant. ^ Messniveau ^ diskret/stetig ^ Begründung ^ 
-  * **Ordinal = nicht automatisch Mittelwert!** (Zufriedenheit 1–5: Median ist oft besser) +| 1 | Betriebssystem (Windows/macOS/Linux) |  |  |  |  | 
-  * **Intervall vs. Ratio** verwechseln: °C (Intervall) vs. ms/MB (Ratio) +| 2 | Anzahl Commits pro Woche |  |  |  |  | 
-  * **Diskret vs. Stetig**: Zählen (diskret) vs. Messen (stetig)+| 3 | Ladezeit einer Webseite (ms) |  |  |  |  | 
 +| 4 | HTTP-Statuscode (200/404/500) |  |  |  |  | 
 +| 5 | Zufriedenheit (1–5) |  |  |  |  | 
 +| 6 | CPU-Temperatur (°C) |  |  |  |  | 
 +| 7 | Dateigrösse (MB) |  |  |  |  | 
 +| 8 | Team-Rolle (Dev / Ops / QA) |  |  |  |  | 
 +| 9 | Build-Status (success / failed) |  |  |  |  | 
 +| 10 | Anzahl offene Tickets im Sprint |  |  |  |  |
  
  
-===== 6) Mini-Check ===== 
-  - Nenne ein Beispiel für **nominale** Daten aus der Informatik. 
-  - Wieso ist **HTTP-Statuscode** meistens **nominal**? 
-  - Ist „Anzahl Commits“ eher **diskret** oder **stetig**? Begründe kurz. 
  
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  • Zuletzt geändert: 2026/01/26 09:57
  • von kmaurizi