Daten, 14–17 Jahre — 20 Themen · MyLeoNes™ Kuks
20 Themen in Daten für 14–17 Jahre — kein vereinfachter Text für Ältere. In Lehrreihenfolge, jedes ein Deck aus fünf Karten.
Daten · 14–17 Jahre
Repräsentative Stichproben
Wie man eine große Gruppe untersucht, indem man eine kleinere, fair ausgewählte Gruppe befragt.
Mittelwert, Median und Ausreißer
Verschiedene Lagemaße können über dieselbe Zahlenliste unterschiedliche Geschichten erzählen.
Streuung von Daten
Wie weit Werte auseinanderliegen, nicht nur, wo ihre Mitte liegt.
Korrelation ist keine Kausalität
Ein Zusammenhang zwischen zwei Messwerten beweist allein nicht, dass das eine das andere verursacht.
Messverzerrung
Erkenne, wie eine Messmethode Ergebnisse systematisch in eine Richtung verschieben kann.
Histogramme
Sieh, wie sich Zahlenwerte verteilen, wenn man sie in Intervalle einteilt.
Zweifache Tabellen und bedingte Anteile
Vergleiche Gruppen fair, indem du fragst: „Von welcher Gruppe?“
Konfidenzintervalle
Beschreibe eine Schätzung zusammen mit der Unsicherheit durch begrenzte Daten.
Die Normalverteilung
Ein Modell für Messwerte, die sich um einen typischen Wert sammeln und mit zunehmender Entfernung seltener werden.
Standardwerte (z-Werte)
Eine Möglichkeit anzugeben, wie weit ein Wert vom Mittelwert seiner Gruppe entfernt ist, gemessen in Standardabweichungen.
Hypothesentests
Eine geordnete Methode, um zu beurteilen, ob Daten überraschend wären, wenn eine Ausgangsannahme stimmte.
Regressionsgeraden und Residuen
Eine Gerade fasst zusammen, wie sich eine numerische Variable mit einer anderen tendenziell verändert; Residuen zeigen, was die Gerade nicht erklärt.
Datenarten und Variablen
Bevor man Daten analysiert, muss man erkennen, wofür jeder Wert steht und welche Werte möglich sind.
Irreführende Diagramme
Ein Diagramm kann echte Zahlen zeigen und trotzdem durch Skala, Beschriftung oder Gestaltung einen falschen Eindruck erzeugen.
Faire Experimente und Zufallszuweisung
Ein gut geplantes Experiment trennt die Wirkung einer Behandlung von anderen Unterschieden zwischen den Gruppen.
Datenschutz und Anonymisierung
Nützliche Daten können Menschen auch erkennbar machen. Deshalb muss man beim Sammeln und Teilen auf Identität, Zweck und Einwilligung achten.
Perzentile
Ein Perzentil zeigt, wie ein Wert im Vergleich zum Rest einer Gruppe liegt. Es ist nützlich, wenn die Position wichtiger ist als ein Durchschnitt.
Fehlende Daten
Leere Antworten gehören zum Datensatz und sind kein unsichtbares Detail. Zu verstehen, warum Werte fehlen, hilft dabei, die Zuverlässigkeit einer Schlussfolgerung einzuschätzen.
Simpsonsches Paradoxon
Ein Vergleich kann in getrennten Gruppen in eine Richtung zeigen und beim Zusammenlegen in die entgegengesetzte. Der Wechsel entsteht durch die unterschiedliche Anzahl von Fällen in den Gruppen.
Datenherkunft
Die Datenherkunft hält fest, woher Daten stammen und was mit ihnen geschah, bevor eine Schlussfolgerung entstand. Dadurch kann man eine Analyse prüfen, wiederholen oder korrigieren.
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