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Was ist Standardisierung (Statistik)?

Standardisierung ist ein statistischer Prozess, bei dem ein bestimmter Satz von Zahlen in einen neuen Satz von Zahlen umgewandelt wird, die alle denselben Mittelwert und die gleiche Standardabweichung aufweisen. Der neu generierte Satz von Zahlen wird als standardisierte Daten bezeichnet. Es wird häufig verwendet, um verschiedene Datenmengen miteinander zu vergleichen oder um Daten in ein homogeneres Format zu bringen.

Was ist der T-Test?

Der T-Test ist ein statistischer Test, der verwendet wird, um zu bestimmen, ob die Mittelwerte zweier Gruppen signifikant voneinander abweichen. Es wird normalerweise verwendet, um zu überprüfen, ob eine bestimmte Behandlung oder ein bestimmtes Experiment eine signifikante Wirkung auf eine Gruppe von Personen oder Objekten hat. Der T-Test basiert auf der Annahme, dass die Werte in beiden Gruppen normal verteilt sind.

Was ist Explorative Datenanalyse?

Explorative Datenanalyse, auch Explorative Datenanalytik oder Exploratives Datenmining genannt, ist eine Methode zur systematischen Erkundung und Verarbeitung von Daten, um neue Erkenntnisse und Einblicke zu gewinnen. Es ist ein iterativer Prozess, der es dem Forscher ermöglicht, Hypothesen zu bilden, Muster und Zusammenhänge zu erkennen und zu verstehen, wie Daten zusammenhangen und wie sie sich auf neue Erkenntnisse und Einsichten auswirken.

Was ist die Standardabweichung?

Die Standardabweichung ist ein Maß für die Streuung einer Gruppe von Werten. Es gibt an, wie weit die Werte von dem Mittelwert (arithmetisches Mittel) einer Gruppe abweichen. Es ist ein quantitativer Indikator für die Varianz in einem Satz von Daten.

Was ist ein Nichtparametrischer Test?

Ein nichtparametrischer Test ist ein statistischer Test, der keine Voraussetzungen über die Verteilung der Daten erfordert. Sie sind besonders nützlich, wenn Sie Daten haben, die nicht normalverteilt sind oder wenn Sie keine Informationen über die Verteilung zur Verfügung haben. Nichtparametrische Tests sind in der Regel weniger leistungsfähig als parametrische Tests, aber in vielen Fällen können sie verwendet werden, um die gleichen Hypothesen zu testen.