In der Statistik werden je nach Art der erhobenen Daten verschiedene „Messlatten“ bzw. Skalen verwendet.
Nicht jedes Merkmal eines Datensatzes lässt sich gleich gut darstellen und analysieren.
Während sich beispielsweise die Zahl der Gesamttore sehr einfach auszählen lässt und man mit den Daten dann gut rechnen kann, lässt sich beispielsweise die Zugehörigkeit eines Teams zur einer Liga nicht in einer Zahl ausdrücken, und Teams verschiedener Ligas sind auch nur bedingt vergleichbar.
Es ist sehr wichtig, sich der Skalenniveaus bewusst zu sein und erfasste Daten dem richtigen Skalenniveau zuzuordnen, denn diese drücken aus, wie quantitativ ein Antwortwert ist, das heißt, inwieweit sinnvolle Rechenoperationen angewendet werden dürfen.
Inhaltsverzeichnis:
1. Nominalskala
2. Ordinalskala
3. Intervallskala
4. Verhältnisskala/ Ratioskala
5. Probleme bei der Skalierungen von Variablen
6. Zusammenfassung & Übersichtstabelle mit Beispielen
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Es werden u.a. folgende Fragen beantwortet:
Wonach werden die Skalen unterschieden?
Welche Rechenoperationen und Analysen sind mit den einzelnen Variablen zulässig?
Zu welcher Skala lässt sich die Ligazugehörigkeit der Teams einordnen? Was ist mit den Endergebnissen (z.B. 0-0, 1-0, …), oder dem Tabellenrang der Teams innerhalb der Liga? Zu welcher Variablenart zählen Wetterbedingungen? Und was ist mit den Buchmacher Wettquoten? Oder mit den prognostizierte Wahrscheinlichkeit des Spielausgangs?
Welche Variablen sind die aussagekräftigsten und können für Analysen gut verwendet werden? Bei welchen Variablen muss man eher vorsichtig sin? Die Tordifferenzen? Zahl der Gesamttore? Der Tabellenrang? Wettquoten? Endergebnisse?
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