Datenarten
Wir lieben Daten, weil sie uns helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Welt besser zu verstehen. Daten ermöglichen es uns, Muster zu erkennen, Trends vorherzusagen und Probleme zu lösen. Aber nicht alle Daten können auf die gleiche Weise verwendet werden, daher unterscheiden wir folgende Datenarten:
Qualitative Daten
Qualitative Daten erfassen nicht messbare Informationen wie Meinungen, Verhaltensweisen oder Erfahrungen. Sie können nicht für numerische Auswertungen herangezogen werden. Man unterscheidet dabei.... Nominale Daten:
Sie kategorisieren Informationen ohne eine bestimmte Reihenfolge oder numerischen Wert. Beispiele sind Geschlecht, Farben oder Wohnorte. Sie dienen dazu, Objekte oder Personen in Gruppen einzuteilen für Vergleiche oder Analysen. Ordinale Daten:
Sie ordnen Informationen in eine sinnvolle Reihenfolge oder Rangfolge, wie z. B. Bewertungen ("gut", "besser", "am besten") oder Zufriedenheitsskalen. Sie zeigen relative Positionen, aber der Abstand zwischen den Werten ist nicht gleichmäßig. Ordinale Daten werden häufig in Umfragen oder Beurteilungen verwendet, um Präferenzen oder Meinungen darzustellen. Quantitative Daten
Quantitative Daten messen numerische Informationen, z. B. Größe, Gewicht oder Einkommen. Sie ermöglichen genaue Berechnungen und statistische Analysen, um Trends zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Hier unterscheidet man... Diskrete Daten:
Sie sind zählbar und ganzzahlig und nehmen feste, begrenzte Werte an. Sie werden verwendet, um Häufigkeiten oder Bestandsmengen darzustellen, z.B. Anzahl von Kindern in einer Klasse oder Autos auf einem Parkplatz. Man kann sie nicht halbieren, da halbe Autos oder ein halber Fehler beispielsweise keinen Sinn ergeben. Stetige Daten:
Sie können jeden beliebigen Wert innerhalb eines Intervalls annehmen, wie z. B. Höhe, Gewicht oder Zeit. Sie ermöglichen präzise Messungen und werden in Bereichen wie Wissenschaft und Wirtschaft genutzt, um kontinuierliche Veränderungen zu analysieren und Optimierungspotenziale daraus abzuleiten. Statustische Kennzahlen wie Mittelwert, Median, Standardabweichung etc. sind aus diesen Gründen nicht für alle Datenarten ermittelbar. Der Modalwert jedoch (oder Modus) kann immer ermittelt werden, denn es ist in jedem Datensatz der Wert, der am häufigsten vorkommt. Selbst bei nominalen Daten kann man somit durch den Modalwert bestimmen, welcher Beruf beispielsweise in einer Altersgruppe zwischen 20 und 30 am häufigsten erlernt wird oder welche Ursache im Straßenverkehr am häufigsten zu Unfällen beigetragen hat. Ohne Daten gäbe es also keine Weiterentwicklung, denn sie helfen uns zu verstehen, in welche Richtung wir besser werden können oder müssen, in jedem Bereich!
Cindy Heinzemann
Training, Coaching, KursentwicklungDank ihrer langjährigen und umfassenden Erfahrung in der Leitung von LEAN- und SIX SIGMA-Projekten sowie im Coaching begleitet Cindy Heinzemann unsere Teilnehmenden zielgerichtet durch die Kurse. Mit ihrem fundierten Fachwissen und ihrer positiven Art versteht sie es, theoretische Inhalte mit praxisnahen Erfahrungsberichten zu verbinden und dadurch den Lernerfolg zu gewährleisten. Als zertifizierte Nachhaltigkeitsmanagerin (TÜV) liegt es ihr sehr am Herzen, die Zukunftsfähigkeit für Neuentwicklungen oder Verbesserungen von Produkten und/oder Prozessen als Selbstverständlichkeit zu berücksichtigen und somit nachhaltige Lösungen zu gewährleisten.