Berechnen Sie auf einen Schlag verschiedene statistische Kennwerte für einen Datensatz. Mittelwert, Median, Modus, Spannweite, Varianz, Standardabweichung und mehr werden automatisch ermittelt, um Ihre Datenanalyse zu erleichtern.
Der Mittelwert ist die Summe aller Datenwerte geteilt durch ihre Anzahl. Er ist das am häufigsten verwendete Maß der zentralen Tendenz, wird aber stark von Extremwerten beeinflusst. Sind die Prüfungsnoten beispielsweise 70, 80, 90, 100, beträgt der Mittelwert 85. Bei den Noten 0, 80, 90, 100 sinkt der Mittelwert dagegen deutlich auf 67,5.
Der Median ist der mittlere Wert, wenn die Daten der Größe nach sortiert werden. Er wird von Extremwerten weniger beeinflusst und ist dadurch stabiler als der Mittelwert. Der Modus ist der am häufigsten vorkommende Wert und eignet sich besonders für die Analyse kategorialer Daten. Je nach Datenlage kann es mehrere Modi geben oder gar keinen.
Die Standardabweichung gibt an, wie stark die Daten um den Mittelwert streuen. Eine kleine Standardabweichung bedeutet, dass die Daten eng um den Mittelwert liegen, während eine große Standardabweichung auf eine breite Streuung hinweist. Die Varianz ist das Quadrat der Standardabweichung und spielt in statistischen Berechnungen eine wichtige Rolle. Bei Investitionen wird die Standardabweichung als Risikomaß verwendet.
Quartile teilen die Daten in vier Teile. Q1 entspricht dem 25. Perzentil, Q2 dem Median (50. Perzentil) und Q3 dem 75. Perzentil. Der IQR (Interquartilsabstand) entspricht Q3 minus Q1 und stellt die mittleren 50 % der Datenverteilung dar. Der IQR wird häufig als Kriterium zur Erkennung von Ausreißern verwendet.
Statistiken werden bei der Analyse schulischer Leistungen, der Unternehmensbewertung, der Qualitätskontrolle, der Marktforschung und in vielen weiteren Bereichen eingesetzt. Prüfungsnoten werden analysiert, um die relative Position zu bestimmen, Fehlerquoten werden verwaltet, um die Qualität zu verbessern, und Verkaufsdaten werden ausgewertet, um Trends vorherzusagen. Statistiken sind unverzichtbare Werkzeuge für datenbasierte Entscheidungen.
Beurteilen Sie Daten nicht anhand einer einzigen Kennzahl; betrachten Sie mehrere Indikatoren im Zusammenhang. Selbst bei einem hohen Mittelwert weist eine große Standardabweichung auf eine hohe Variabilität hin. Ein deutlicher Unterschied zwischen Median und Mittelwert deutet auf das Vorhandensein von Extremwerten hin. Die Visualisierung der Datenverteilung offenbart Muster, die aus reinen Zahlen nur schwer erkennbar sind.