Was ist Datenanalyse?

Author: Hans Lohninger

Viele Methoden der Datenanalyse basieren auf multivariater Statistik, was für Anfänger oft ein Problem ist, denn multivariate Statistik kann man kaum verstehen, ohne über ein solides Grundwissen in Mathematik zu verfügen. Dazu kommt noch, dass etliche Forschungsbereiche ihre eigene Nomenklatur entwickelt haben und für dieselben Konzepte unterschiedliche Bezeichnungen verwenden, was zu einigen Verwirrungen führen kann. Darum muss man Wissen und Erfahrung sammeln, um Datenanalyse kompetent durchführen zu können.

Im Folgenden ein paar Beispiele zur Anwendung multivariater Statistik:

• Labormedizin
• In allen Bereichen der Technik
• Qualitätsüberprüfung
• Wählerbefragungen
• Analytische Chemie
• Physik

Statistik und statistische Methoden sind die Basis der Datenanalyse und können grob in zwei Anwendungsbereiche unterteilt werden:

(1) Beschreibung und Exploration von Daten (deskriptive Statistik)
(2) Das Ziehen von Schlussfolgerungen aus Teilmengen der (theoretisch) verfügbaren Daten (schließende Statistik)

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenanalyse sind natürlich die Daten selbst, die man in zwei Gruppen einteilen kann: in qualitative Daten und quantitative Daten. Die Grenze zwischen diesen beiden Datentypen kann durch die mögliche Skalierung gezogen werden.

Eine dritte Unterscheidung kann durch die Zahl der involvierten Variablen vorgenommen werden. Wenn nur eine Variable verwendet wird, spricht man von univariater Statistik; bei mehr als einer Variablen von multivariater Statistik. Ein spezieller Fall der multivariaten Statistik stellt die Verwendung von zwei Variablen dar, die bivariate Statistik genannt wird.