Die Normalverteilung — Daten, 14–17 Jahre

Ein Modell für Messwerte, die sich um einen typischen Wert sammeln und mit zunehmender Entfernung seltener werden.

Idee

Viele Messwerte bilden eine glockenförmige Verteilung: Die meisten Werte liegen nahe der Mitte, sehr kleine und sehr große Werte sind selten. Körpergrößen, wiederholte Messfehler und manche Testergebnisse können so aussehen, auch wenn echte Daten nie vollkommen glatt sind.

Wozu dient sie?

Forschende brauchten eine einfache Möglichkeit, Schwankungen durch viele kleine Einflüsse gemeinsam zu beschreiben. Das Normalmodell hilft einzuschätzen, was häufig oder ungewöhnlich ist; es ist aber eine Näherung und keine Garantie für jede Datenmenge.

Beispiel

Angenommen, Reaktionszeiten werden durch eine Normalverteilung mit Mittelwert 250 ms und Standardabweichung 30 ms beschrieben. Etwa 68 % liegen zwischen 220 und 280 ms, also jeweils eine Standardabweichung vom Mittelwert entfernt. Etwa 95 % liegen zwischen 190 und 310 ms, also zwei.

Typischer Fehler

Eine Glockenform kann überzeugend wirken, deshalb ist es verständlich, jede Datenmenge in ein Normalmodell pressen zu wollen. Das Modell ist nützlich und bekannt, aber bei stark schiefen Daten, begrenzten Punktzahlen oder mehreren Gruppen passt es schlecht.

Wo sie vorkommt

In der Qualitätskontrolle hilft dieses Modell, Produkte mit ungewöhnlich großen Abweichungen vom Zielwert zu erkennen. Auch medizinische Referenzbereiche und die Analyse von Prüfungsergebnissen können es nutzen; vorher wird aber geprüft, ob die Daten dazu passen.

Weiter erkunden

Andere Sprachen

MyLeoNes™ wird geladen…