Univariate Analyse
In diesem Beitrag
Was versteht man unter univariater Analyse?
Die univariate Analyse ist die einfachste Form der statistischen Datenanalyse. Sie beschreibt und untersucht genau eine einzelne Variable – ohne Bezug zu anderen Variablen. Ziel ist es, die Verteilung, zentrale Tendenzen und Streuung dieser einen Variablen zu verstehen.
Je nach Skalenniveau der Variable kommen unterschiedliche Methoden zum Einsatz:
- Nominale und ordinale Variablen: Häufigkeitstabellen, Modus, Balken- oder Kreisdiagramme
- Metrische Variablen: Mittelwert, Median, Standardabweichung, Varianz, Minimum, Maximum, Histogramm, Boxplot
Typische Kennzahlen der univariaten Analyse sind Lagemaße wie der Mittelwert sowie Streuungsmaße wie die Standardabweichung .
Warum ist univariate Analyse für statistische Analysen wichtig?
Die univariate Analyse ist in der Regel der erste Schritt jeder Datenauswertung. Bevor man Zusammenhänge zwischen Variablen untersucht oder Hypothesen testet, sollte man jede Variable einzeln kennen und verstehen. Das hat mehrere Gründe:
- Datenqualität prüfen: Ausreißer, fehlende Werte oder unplausible Extremwerte fallen bei der univariaten Betrachtung schnell auf.
- Verteilungsform erkennen: Viele statistische Verfahren setzen voraus, dass Daten bestimmten Verteilungen folgen (z. B. Normalverteilung). Die univariate Analyse hilft, diese Annahmen zu prüfen.
- Überblick gewinnen: Deskriptive Kennzahlen wie Mittelwert und Standardabweichung liefern eine kompakte Zusammenfassung der Daten.
Praxisbeispiel zu univariater Analyse
Eine Forscherin untersucht die Schlafdauer von 200 Studierenden. Sie hat für jede Person die durchschnittliche Schlafdauer pro Nacht in Stunden erfasst. Zunächst führt sie eine univariate Analyse dieser einen Variable durch:
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Mittelwert | 6,8 h |
| Median | 7,0 h |
| Standardabweichung | 1,2 h |
| Minimum | 3,5 h |
| Maximum | 10,5 h |
| Modus | 7,0 h |
Aus diesen Werten lässt sich bereits einiges ablesen: Der Mittelwert liegt leicht unter dem Median, was auf eine leicht linksschiefe Verteilung hindeutet – einige Studierende schlafen also deutlich weniger als der Durchschnitt. Das Minimum von 3,5 Stunden wäre ein Wert, den die Forscherin genauer prüfen sollte (möglicher Ausreißer oder Messfehler). Erst nach dieser univariaten Bestandsaufnahme würde sie zum nächsten Schritt übergehen – etwa der Frage, ob Studierende mit mehr Schlaf bessere Noten schreiben.
