Datenarten und Variablen — Daten, 14–17 Jahre
Bevor man Daten analysiert, muss man erkennen, wofür jeder Wert steht und welche Werte möglich sind.
Was Datenarten bedeuten
Eine Variable ist ein Merkmal, das sich von einer Person, einem Gegenstand oder einem Ereignis zum anderen unterscheiden kann, etwa Alter, Augenfarbe oder die Zahl der Nachrichten. Numerische Daten verwenden Zahlen, kategoriale Daten bilden Gruppen. Zahlenwerte können diskret sein, etwa 3 Geschwister, oder stetig, etwa 1,72 Meter.
Warum die Datenart wichtig ist
Die Datenart zeigt, welche Vergleiche und Diagramme sinnvoll sind. Man kann Körpergrößen mitteln, aber Augenfarben zu mitteln ergibt keinen Sinn; bei Kategorien sind Häufigkeiten oder Anteile besser. Diese Unterscheidung entstand, weil sehr verschiedene Beobachtungen gespeichert und zusammengefasst werden mussten, ohne ihnen eine erfundene Bedeutung zu geben.
Ein durchgerechnetes Beispiel
Ein Sportverein erfasst die wöchentlichen Trainingseinheiten von 12 Mitgliedern: 0, 2, 3, 1, 4, 2, 0, 5, 1, 2, 3, 1. Zuerst bestimmt man die Variable: Anzahl der Einheiten. Sie ist numerisch und diskret, weil Einheiten gezählt werden. Der Mittelwert ist 24 ÷ 12 = 2 Einheiten pro Woche.
Die Falle: Zahlen sind nicht immer numerische Daten
Ein Code wie 0147 sieht wie eine Zahl aus, kann aber nur ein Buch oder eine Postleitzahl kennzeichnen. Codes zu addieren oder ihren Mittelwert zu berechnen, ist bedeutungslos. Der Irrtum ist verständlich, weil Ziffern oft zum Rechnen einladen; zuerst muss man fragen, wofür der Wert steht.
Wo es verwendet wird
In einer Tabellenkalkulation hilft die richtige Datenart dabei, Daten korrekt zu sortieren, Preise zu addieren und Antworten zu zählen. Ein Krankenhaus kann die Blutgruppe als Kategorie, die Temperatur als stetigen Wert und die Zahl der Besuche als diskreten Wert behandeln. Diese Einordnung beeinflusst die Analyse und die daraus entstehenden Entscheidungen.
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