Induktive Statistik
In diesem Beitrag erfährst du, welche Aufgaben der statistische Teilbereich induktive Statistik übernimmt und welche spezifischen Themen dich in der Inferenzstatistik erwarten. Dabei lernst du bereits einige relevante Test- und Rechenmethoden kennen, die dir im Feld der induktiven und inferentiellen Statistik begegnen können.
Eine visuelle Veranschaulichung des Ganzen findest du in unserem Video zum Thema!
Inhaltsübersicht
Induktive Statistik einfach erklärt
Die induktive Statistik, oft auch Inferenzstatistik genannt, bildet gemeinsam mit der deskriptiven Statistik den Grundstein der Statistik. Die Kernaufgabe der induktiven Statistik besteht darin, Schlüsse von einer Zufallsstichprobe auf die zugrunde liegende Grundgesamtheit zu übertragen. Diese Schlussfolgerungen lassen sich durch Testverfahren wie Hypothesentests und weitere Methoden statistisch untermauern. Konkrete Testverfahren im Zuge der induktiven Methode sind beispielsweise Konfidenzintervalle, das Testen des p Werts am Signifikanzniveau und in diesem Zusammenhang auch die umfangreicheren Hypothesentests wie der t Test und der Chi Quadrat Test.
Deskriptive und Induktive Statistik
Die induktive Statistik kannst du zum besseren Verständnis auch als schließende Statistik oder beurteilende Statistik bezeichnen. Weil es darum geht, statistisch logische Schlussfolgerungen (Inferenzen) zu ziehen, nennst du die induktive Statistik auch Inferenzstatistik.
Sie unterscheidet sich ganz wesentlich von der deskriptiven Statistik, die auch unter dem Begriff beschreibende Statistik bekannt ist. Während die deskriptive Statistik eine Stichprobe und ihre Eigenschaften über verschiedene Parameter erklärt (z.B. Mittelwert, Varianz), befasst sich die induktive Statistik weiterführend damit, ebenfalls auf die Parameter für die zugrunde liegende Grundgesamtheit zu schließen. Das geschieht in der inferentiellen Statistik über die bereits erwähnten Hypothesentests oder auch Regressionsanalysen.
Induktiver Schluss
Zusammenfassend lässt sich über die Inferenzstatistik also erstmal Folgendes festhalten: In der induktiven Statistik beurteilst du über die Wahrscheinlichkeitsrechnung, wie hoch die Zuverlässigkeit von Ergebnissen ist, die durch Berechnungen auf Basis von Stichproben zustande kommen. Nur so kann sichergestellt werden, dass aus Stichproben resultierende Ergebnisse wirklich inferenzstatistisch auf die Grundgesamtheit übertragbar sind und auch inhaltlich zutreffen.
Stichprobentheorie
Die Stichprobentheorie befasst sich mit der Komposition und somit der Zusammensetzung einer Zufallsstichprobe. Dieses Themenfeld ist für die induktive Statistik relevant, da von der Stichprobe wie bereits erwähnt Schlüsse auf die Grundgesamtheit möglich sein sollten. Daher muss die Stichprobe dazu in der Lage sein, die Grundgesamtheit so repräsentativ wie möglich abzubilden. Gleichzeitig sollte sie auch eine gewisse Größe aufweisen. Das stellt sicher, dass inferenzstatistisch Schlussfolgerungen auf die Grundgesamtheit auch aus der Perspektive der Validität zu rechtfertigen sind. Unter diesen Teilbereich fallen besonders Themen der Inferenzstatistik wie der Alpha- und Betafehler sowie das Signifikanzniveau .
Schätztheorie
Die Schätztheorie in der Inferenzstatistik übertragt dem Namen nach die Schätzungen der Stichprobe auf die Grundgesamtheit und stellt auf deren Grundlage analog erste Schätzungen auf. Diese Übertragung kann entweder im Zuge einer Punkt- oder Intervallschätzung erfolgen. Im Zuge der Intervallschätzung kommt das sogenannte Konfidenzintervall zum Einsatz, bei dem um stichprobenbasierte Testgrößen wie den Mittelwert ein Intervallbereich aufgespannt wird, in dem dann mit einer 95-prozentigen Wahrscheinlichkeit der wahre Mittelwert der Grundgesamtheit zu verorten ist.
Testtheorie
Die Testtheorie geht noch einen Schritt weiter und formuliert in der inferentiellen Statistik die Annahmen über die Grundgesamtheit in Form eines Hypothesenpaars, bestehend aus Nullhypothese und Alternativhypothese. In diesem Kontext finden schließend dann auch die Hypothesentests Anwendung. Im Zuge dessen werden die Hypothesen dann vor dem Hintergrund eines festgelegten Signifikanzniveaus durch geeignete Testverfahren auf statistische Inferenz geprüft. Bei solchen Testverfahren kann es sich um den Chi Quadrat Test , den t Test oder die Benutzung des p Werts handeln. Dadurch besteht die Möglichkeit, auch auf Ebene der Grundgesamtheit statistische Inferenzen zwischen verschiedenen Variablen, Personengruppen oder Phänomenen allgemein herzustellen.
Regression
Super! Jetzt kennst du die induktive Statistik und weißt, dass du sie wegen ihren statistischen Inferenzen auch Inferenzstatistik nennen kannst. Einen letzten Anwendungsbereich der induktiven Statistik stellt das Themengebiet der Regressionsanalyse dar. Hierunter fallen Analysemethoden wie die ANOVA (einfaktorielle Varianzanalyse) und ANCOVA (Kovarianzanalyse) sowie multiple Regressionsmodelle.
Wenn du noch mehr über die Regressionsanalyse wissen möchtest, dann schau doch in unserem Video dazu vorbei! Viel Spaß!
