Uploaded August 2021 | Updated September 2026, 1 day ago
Die gängigsten Streuungsmaßen für metrische Variablen sind die Standardabweichung und die Varianz. Diese beiden Maßzahlen setzen jede Ausprägung einer Variable mit dem Mittelwert in Bezug und geben an, wie weit die einzelnen Ausprägungen um den Mittelwert streuen.
Was ist die Standardabweichung und wie berechne ich sie?
Die Standardabweichung gibt dir in der Statistik die Streubreite einer Variable rund um deren Mittelwert an. Die Standardabweichung, ist die durchschnittliche Entfernung aller gemessenen Werte einer Variable vom Mittelwert der Verteilung.
Das Streuungsmaß Standardabweichung gibt also an, wie viel die einzelnen Werte um den Mittelwert streuen. Streuen die einzelnen Ausprägungen stark um den Mittelwert, ergibt sich eine große Standardabweichung der Variable.
Sorry, in dem Beispiel kommt natürlich eine Standardabweichung von 11,50 raus und nicht 12,06!!!!
Hier geht es zu unserem Buch:
datatab.de/statistik-buch
Hier kannst du die Standardabweichung online berechnen:
datatab.de/statistik-rechner/deskriptive-statistik/standardabweichung-varianz-rechner
DATAtab ist eine einfache Alternative zu Excel für die Berechnung der Standardabweichung
Mehr Informationen zur Standardabweichung und zum Thema Deskriptive Statistik:
datatab.de/tutorial/standardabweichung-varianz-spannweite
0:00 Einleitung
0:22 Was ist die Standardabweichung?
2:20 Wie berechne ich die Standardabweichung?
4:05 Warum gibt es zwei Formeln?
5:41 Was ist der Unterschied zur Varianz?
6:48 Die Standardabweichung online berechnen.
7:06 Unser Buch.
Die gängigsten Streuungsmaßen für metrische Variablen sind die Standardabweichung und die Varianz. Diese beiden Maßzahlen setzen jede Ausprägung einer Variable mit dem Mittelwert in Bezug und geben an, wie weit die einzelnen Ausprägungen um den Mittelwert streuen.
Was ist die Standardabweichung und wie berechne ich sie?
Die Standardabweichung gibt dir in der Statistik die Streubreite einer Variable rund um deren Mittelwert an. Die Standardabweichung, ist die durchschnittliche Entfernung aller gemessenen Werte einer Variable vom Mittelwert der Verteilung.
Das Streuungsmaß Standardabweichung gibt also an, wie viel die einzelnen Werte um den Mittelwert streuen. Streuen die einzelnen Ausprägungen stark um den Mittelwert, ergibt sich eine große Standardabweichung der Variable.
Sorry, in dem Beispiel kommt natürlich eine Standardabweichung von 11,50 raus und nicht 12,06!!!!
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0:22 Was ist die Standardabweichung?
2:20 Wie berechne ich die Standardabweichung?
4:05 Warum gibt es zwei Formeln?
5:41 Was ist der Unterschied zur Varianz?
6:48 Die Standardabweichung online berechnen.
7:06 Unser Buch.
![Violin Plot [Simply explained]](https://i.ytimg.com/vi/Rw00VmP--qk/mqdefault.jpg "Violin Plot [Simply explained]
A violin plot is a method of plotting numeric data and can be understood as a combination of a box plot and a kernel density plot. It provides a visualization of data distribution.
But how do we interpret a violin plot?
Kernel Density Estimation:
This is the outer layer of the violin plot and displays the density of the data at different values. The width of the plot at different values indicates the density of the data: a wider section suggests a higher density (more data points), whereas a narrower section indicates lower density (fewer data points). The violin plot is typically symmetrical, meaning it mirrors the density estimation on either side of its axis.
Central Box Plot which is Optional:
Inside the violin, there is often a miniature box plot which provides additional details about the datas distribution. The central line in this box plot represents the median of the data, while the edges of the box represent the interquartile range, giving insights into the datas spread.
Whiskers which are Optional:
Like in a box plot, whiskers might extend from the box, indicating variability outside the upper and lower quartiles. They can provide a visual cue for identifying outliers.
► Make a Violin Plot online
https://numiqo.com/statistics-calculator/charts/violin-plot
► E-BOOK
https://numiqo.com/statistics-book")
![One Factor vs. Two Factor ANOVA [One Way vs Two Way]](https://i.ytimg.com/vi/SnlOUfT55So/mqdefault.jpg "One Factor vs. Two Factor ANOVA [One Way vs Two Way]
What is a factor in a Analysis of variance? A factor is, for example, the gender of a person with the characteristics male and female, the form of therapy used for a disease with therapy A, B and C or the field of study with, for example, medicine, business administration, psychology and math.
In the case of variance analysis, a factor is a categorical variable. You use an analysis of variance whenever you want to test whether these categories have an influence on the so-called dependent variable.
Tutorial:
https://numiqo.com/tutorial/two-factorial-anova-without-repeated-measures")
