Was ist eine deskriptive Statistik? Definition, Aufgaben und Tools

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Viele Fachleute verwenden deskriptive Statistiken, um große Datenmengen zu beschreiben, Einblicke in Datenmerkmale zu geben und Unternehmen und Organisationen zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel werden die verschiedenen Arten der deskriptiven Statistik, die Branchen, in denen diese Techniken verwendet werden, sowie die Vor- und Nachteile dieser Art von Analyse untersucht.

Deskriptive Statistik Definition

Deskriptive Statistiken, wie z. B. Mittelwert, Median und Spannweite, helfen bei der Charakterisierung eines bestimmten Datensatzes, indem sie ihn zusammenfassen. Zudem werden die Daten so organisiert und dargestellt, dass man sie interpretieren kann. Mit Hilfe der deskriptiven Statistik kann ein Datensatz für eine Einzelperson oder ein Unternehmen beschrieben werden, und sie umfasst Messwerte, die sich auf die Häufigkeit, Positionierung, Variation, zentrale Tendenz usw. der Daten beziehen. 

Deskriptive Statistiken können Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen zu treffen oder festzulegen, worauf sich weitere Untersuchungen konzentrieren sollen. Beispielsweise kann eine Marke deskriptive Statistiken über die Kunden, die ein bestimmtes Produkt kaufen, durchführen. Wenn dabei festgestellt wird, dass 90 Prozent der Kunden weiblich sind, kann die Marke ihre Marketingbemühungen gezielt auf weibliche Zielgruppen.

Inferenzstatistik vs. deskriptive Statistik

Inferenzstatistiken und deskriptive Statistiken sind beides Möglichkeiten, um einen Datensatz zu charakterisieren, doch sie werden für unterschiedliche Zwecke verwendet. 

Mit Hilfe der Inferenzstatistik können Sie mehr über eine Grundgesamtheit erfahren, einschließlich der Schätzung von Parametern und der Prüfung von Hypothesen. Bei der Verwendung von Inferenzstatistiken – auch induktive, schließende oder beurteilende Statistik genannt – können Sie eine kleine Stichprobe verwenden, um eine größere Grundgesamtheit zu repräsentieren. 

Auf diese Weise können Sie Hypothesen testen und bestimmte Merkmale bewerten, ohne über einen extrem großen Datensatz zu verfügen. Andererseits fasst die deskriptive Statistik die Merkmale des Datensatzes zusammen, ohne Annahmen über die zugrunde liegende Grundgesamtheit zu treffen.

Arten der deskriptiven Statistik

Je nach den Daten, die Sie charakterisieren möchten, können Sie aus mehreren Arten von deskriptiven Statistiken wählen. Einige typische Optionen sind:

• Verteilung: Die Verteilung eines Datensatzes umfasst die Form und Streuung der Daten. Sie können feststellen, dass die Daten normal oder schief sind, was Ihnen Aufschluss darüber gibt, wie die Datenpunkte verteilt sind.

• Zentrale Tendenz: Sie gibt an, wo der Mittelpunkt der Verteilung liegt und wie sich die Daten um ihn herum verteilen. Zur Messung der zentralen Tendenz werden häufig der Mittelwert (Durchschnittswert der Datenpunkte), der Median (Mittelwert der Daten) und der Modus (häufigster Wert des Datensatzes) herangezogen. 

• Variabilität: Die Variabilität der Daten umfasst die Standardabweichung, die Varianz und den Bereich der Datenpunkte. Jedes dieser Maße stellt die Streuung der Daten im Datensatz dar und zeigt, wie weit jeder Wert vom Durchschnittswert der Daten entfernt ist. 

Wer verwendet deskriptive Statistiken?

Fachleute in vielen Bereichen wie Finanzen, Marketing, Gesundheitswesen, Wirtschaft, Sport sowie Sozial- und Verhaltenswissenschaften verwenden deskriptive Statistiken. 

Unter anderem kommt die deskriptive Statistik in verschiedenen Berufen zum Einsatz:

• Gesundheitswesen: Deskriptive Statistiken können auf einen bestimmten Patienten oder eine bestimmte Patientengruppe angewandt werden. Beispielsweise könnten einzelne Messwerte wie Blutdruck oder Herzfrequenz untersucht werden, oder die durchschnittlichen Bevölkerungsmerkmale in Bezug auf Risikofaktoren für gesundheitliche Folgen.

• Finanzsektor: Die Varianzen bestimmter Aktienoptionen können aufgezeigt und auch die Volatilität einer bestimmten Anlageform kann bestimmt werden.

• Datenanalyse: Techniken der deskriptiven Statistik können eingesetzt werden, um Rohdaten zu charakterisieren und sie in einem leicht verständlichen Format darzustellen, das auch von Laien interpretiert werden kann. 

Vor- und Nachteile der deskriptiven Statistik

Deskriptive Statistiken sind nur eine Möglichkeit, einen Datensatz zu charakterisieren. Wenn Sie sich für diese Methode entscheiden, sollten Sie sich über die Vorteile und Grenzen im Klaren sein, damit Sie entscheiden können, ob diese Methode für Sie geeignet ist.

Während die Vor- und Nachteile je nach Verwendungszweck variieren, können Sie mit folgenden allgemeinen Vorteilen rechnen: 

• Einfache Darstellung: Deskriptive Statistiken können einfach dargestellt werden und sind für Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund leicht verständlich.

• Effiziente Zusammenfassung: Mit Hilfe der deskriptiven Statistik können Sie hochkomplexe Datensätze auf wenige wichtige Zahlen reduzieren, um einen schnellen Überblick zu erhalten.

• Grafische Darstellungen: Deskriptive Statistiken lassen sich mit Hilfe von Balkendiagrammen, Streudiagrammen, Tortendiagrammen und anderen Einheiten leicht visualisieren.

Die folgenden potenziellen Nachteile sollten im Auge behalten werden:

• Berichte ohne Vorhersagekraft: Deskriptive Statistiken berichten darüber, was bereits geschehen ist. Für sich allein genommen liefern sie keinen Kontext, warum etwas passiert ist oder was es für die Zukunft bedeutet. 

• Begrenzter Anwendungsbereich: Deskriptive Statistiken eignen sich hervorragend für die Charakterisierung eines kleinen Datensatzes, doch die Praxis ist auf die Untersuchung der Beziehungen zwischen nur zwei oder drei Datenpunkten beschränkt.

Welche Tools werden für die deskriptive Statistik verwendet?

Während Sie bei kleineren Datensätzen viele deskriptive Statistiken von Hand berechnen können, profitieren größere Datensätze oft von der Verwendung statistischer Tools. 

Viele dieser Tools führen die gleichen Funktionen aus, sodass Sie je nach Unternehmen die Möglichkeit haben, das für Sie am besten geeignete Tool zu wählen. Zu den Standard-Datentools für die statistische Analyse, einschließlich der deskriptiven Statistik, gehören:

• SAS: SAS ist eine weit verbreitete Statistiksoftware, die deskriptive, prädiktive und präskriptive Analysen durchführen kann.

• R: R ist eine kostenlose Open-Source-Programmiersprache, die benutzerfreundliche Pakete und Bibliotheken zur Durchführung von deskriptiven und erweiterten Datenanalysen bietet. 

• Stata: Ähnlich wie R und SAS ist Stata ein vielseitiges Softwarepaket, mit dem sich deskriptive Analysen, Datenvisualisierung und Datenverwaltung durchführen lassen.

• Prisma: Prism ist eine Software für die Datenvisualisierung und deskriptive Statistik, einschließlich wissenschaftlicher Diagramme. 

• OriginPro: OriginPro ist eine Datenanalyse- und Diagrammsoftware, die viele Arten von Datenvisualisierungen erzeugen kann. 

Berufe, die deskriptive Statistik erfordern

Fachleute mit Kenntnissen in deskriptiver Statistik sind in verschiedenen Branchen gefragt. Einige Berufe, die Fachkenntnisse in deskriptiver Statistik erfordern, sind:

Datenanalyst

Durchschnittliches Jahresgrundgehalt (brutto): € 60.000 [1]

Datenanalysten sammeln, analysieren und beschreiben Daten, um Unternehmen bei geschäftlichen Entscheidungen zu unterstützen. Deskriptive Statistiken sind für Datenanalysten unverzichtbare Tools, um Daten effektiv zusammenzufassen und zu visualisieren.

Marktforscher

Durchschnittliches Jahresgehalt (brutto): € 59.000 [2]

Marktforscher sammeln und analysieren Daten über Marktbedingungen, Verbraucherverhalten und andere Organisationen. Mit Hilfe von deskriptiven Statistiken können diese Fachleute Muster und Trends erkennen und daraus Marketingstrategien ableiten.

Statistiker 

Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: € 60.000 [3]

Statistiker entwerfen Umfragen, Experimente und andere Methoden der Datenerfassung. Nach der Datenerfassung analysieren sie die Daten und erstellen deskriptive Statistiken, um zuverlässige Schlussfolgerungen zu ziehen oder datengestützte Vermutungen anzustellen. 

QA-Analyst (Analyst für Qualitätskontrolle)

Durchschnittliches Jahresgehalt (brutto): € 43.000 [4]

Analysten für Qualitätskontrolle verwenden deskriptive Statistiken, um Fertigungsprozesse zu überwachen und zu analysieren. Auf diese Weise können sie sicherstellen, dass die Produkte den vorgegebenen Normen entsprechen.

Sportanalyst 

Durchschnittliches Jahresgrundgehalt: € 40.000 [5]

Sportanalysten verwenden deskriptive Statistiken, um die Leistung von Sportlern zu analysieren. Sie helfen auch bei der Entscheidungsfindung von Trainern, beim Scouting sowie bei der Spielstrategie.

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