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Statistik-Glossar

Relative Häufigkeit

Relative frequency · Maximilian Fuchs · 24. April 2026 · 4 Min. Lesezeit

Was versteht man unter relativer Häufigkeit?

Die relative Häufigkeit gibt an, welchen Anteil eine bestimmte Merkmalsausprägung an der Gesamtzahl aller Beobachtungen hat. Sie wird berechnet, indem die absolute Häufigkeit eines Merkmals – also die reine Anzahl seines Auftretens – durch den Gesamtumfang der Stichprobe geteilt wird.

Formel: Relative Häufigkeit

Das Ergebnis liegt stets zwischen 0 und 1. Multipliziert man es mit 100, erhält man den entsprechenden Prozentwert. Die Summe aller relativen Häufigkeiten einer Verteilung ergibt immer genau 1 (bzw. 100 %).

Einfach erklärt: Stell dir vor, du fragst 20 Kommiliton:innen nach ihrer Lieblingsfarbe. Wenn 5 davon „Blau“ antworten, ist die relative Häufigkeit von Blau 5 geteilt durch 20 – also 0,25 oder 25 %. Du siehst auf einen Blick: Ein Viertel der Gruppe bevorzugt Blau. Das ist der Vorteil gegenüber der bloßen Zahl 5 – erst der Anteil macht die Aussage wirklich vergleichbar.

Warum ist relative Häufigkeit für statistische Analysen wichtig?

In der Praxis arbeiten Studien selten mit identischen Stichprobengrößen. Wenn eine Gruppe 50 Personen umfasst und eine andere 200, lassen sich die absoluten Häufigkeiten nicht sinnvoll miteinander vergleichen. Die relative Häufigkeit löst dieses Problem: Sie normiert die Daten auf einen gemeinsamen Maßstab und macht Verteilungen vergleichbar – unabhängig davon, wie groß die jeweilige Stichprobe ist.

Relative Häufigkeiten sind außerdem die Grundlage für viele weiterführende statistische Konzepte:

  • Wahrscheinlichkeit: Bei sehr großen Stichproben nähert sich die relative Häufigkeit der theoretischen Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses an.
  • Häufigkeitsverteilungen und Histogramme: Grafische Darstellungen nutzen oft relative Häufigkeiten auf der y-Achse.
  • Kumulierte relative Häufigkeit: Durch Aufsummierung entsteht eine Verteilungsfunktion, die zeigt, wie viel Prozent der Daten unterhalb eines bestimmten Wertes liegen.
Häufiger Fehler: Relative Häufigkeiten aus Gruppen mit sehr unterschiedlichen Stichprobengrößen werden manchmal direkt addiert oder gemittelt – das führt zu verzerrten Ergebnissen. Wenn du z. B. zwei Studien mit n = 10 und n = 1.000 kombinierst, musst du die gewichteten Häufigkeiten verwenden, nicht den einfachen Durchschnitt der Prozentzahlen.

Praxisbeispiel zu relativer Häufigkeit

In einer Befragung von 80 Studierenden wird erhoben, welches Verkehrsmittel sie hauptsächlich für den Weg zur Universität nutzen. Die Ergebnisse sind:

Tabelle 1. Verkehrsmittelnutzung von 80 Studierenden
Verkehrsmittel Absolute Häufigkeit Relative Häufigkeit Prozentualer Anteil
Fahrrad 32 0,40 40,0 %
ÖPNV 28 0,35 35,0 %
Auto 12 0,15 15,0 %
Zu Fuß 8 0,10 10,0 %
Gesamt 80 1,00 100,0 %

Die relative Häufigkeit für „Fahrrad“ ergibt sich aus 32 ÷ 80 = 0,40. Das bedeutet: 40 % der Befragten fahren hauptsächlich mit dem Fahrrad zur Uni. Möchte man diese Ergebnisse nun mit einer anderen Hochschule vergleichen, an der 320 Personen befragt wurden, sind die relativen Häufigkeiten der richtige Ausgangspunkt – die absoluten Zahlen allein wären irreführend.

Gut zu wissen: Die Tabelle zeigt auch, dass sich alle relativen Häufigkeiten zu genau 1,00 aufaddieren. Diese Eigenschaft ist ein nützliches Mittel zur Kontrolle: Weicht die Summe erkennbar von 1 ab, hat sich ein Rechenfehler eingeschlichen.

Deskriptive Statistik Häufigkeitsverteilung Absolute Häufigkeit Prozentwert Stichprobe Wahrscheinlichkeit Skalenniveau

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Maximilian Fuchs, M. Sc.

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