Absolute Streuungsmaße sind Kennzahlen, die die Variabilität oder Streuung der Werte einer Datenreihe um einen zentralen Wert (z. B. Mittelwert) messen. Typische absolute Streuungsmaße sind die Spannweite, die Varianz und die Standardabweichung. (vgl. Lippe 2002, S. 16) Beispiele: Medianabweichung, Standardabweichung, Varianz Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Der Modus ist der Merkmalswert, der in einer Häufigkeitsverteilung am häufigsten vorkommt. Er gibt an, welche Ausprägung eines Merkmals am stärksten vertreten ist und kann sowohl für diskrete als auch für stetige Daten bestimmt werden. (vgl. Lippe 2002, S. 15) Beispiel: Ein Supermarkt untersucht die Verkaufszahlen verschiedener Schokoladensorten. Die Sorte Vollmilch wird am häufigsten gekauft. Daher ist Vollmilch der Modus in dieser Verkaufsanalyse. Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Die Mittelwertaxiome definieren die mathematischen Eigenschaften, die ein Mittelwert erfüllen muss, um als sinnvolle Verteilungsmaßzahl zu gelten. Dazu gehören unter anderem die Einschränkung, dass der Mittelwert innerhalb der beobachteten Werte liegt, die Monotonie, die besagt, dass eine Erhöhung eines Wertes den Mittelwert ebenfalls erhöht, sowie die Unabhängigkeit von der absoluten Häufigkeit, was bedeutet, dass der Mittelwert sich nicht verändert, wenn die Anzahl der Beobachtungen proportional steigt. (vgl. Lippe 2002, S. 12) Beispiele: Monotonie, Transformation, Ergänzung Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Die Klassenmitte ist der Mittelpunkt eines Klassenintervalls in einer klassierten Häufigkeitsverteilung. Sie wird als Durchschnitt aus der unteren und oberen Klassen­grenze berechnet. (vgl. Lippe 2002, S. 10) Beispiel: Angenommen, eine Einkommensverteilung wird in Klassen eingeteilt, wobei eine Klasse von 2.000 € bis 3.000 € reicht. Die Klassenmitte wird berechnet, indem man den Mittelwert der Klassenuntergrenze und Klassenobergrenze bildet. Somit steht 2.500 € als repräsentativer Wert für diese Einkommensklasse. Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Klassenbreite bezeichnet die Differenz zwischen der oberen und unteren Grenze einer Klasse in einer klassierten Verteilung. Sie gibt an, wie breit eine Klasse innerhalb einer Gruppierung von Daten ist. (vgl. Lippe 2002, S. 10) Beispiel: Ein Unternehmen analysiert die monatlichen Umsätze seiner Filialen und teilt sie in Klassen ein: 0–10.000 €, 10.001–20.000 €, 20.001–30.000 € usw. Die Klassenbreite beträgt in diesem Fall 10.000 €, da jede Klasse eine Spanne von 10.000 € umfasst. Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Resthäufigkeit bezeichnet die Summe der Häufigkeiten aller Merkmalsausprägungen, die größer als eine bestimmte Ausprägung sind. Die absolute Resthäufigkeit gibt dabei die Anzahl dieser Werte an, während die relative Resthäufigkeit den Anteil dieser Werte an der Gesamtmenge beschreibt. (vgl. Lippe 2002, S. 10) Beispiel: Ein Unternehmen analysiert die Lieferzeiten seiner Bestellungen und stellt fest, dass 30 von 100 Bestellungen innerhalb von drei Tagen geliefert werden. Die Resthäufigkeit zeigt dann, dass 70 Bestellungen eine längere Lieferzeit als drei Tage haben. Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Häufigkeitsverteilung bezeichnet die Zuordnung von absoluten oder relativen Häufigkeiten zu den jeweiligen Merkmalsausprägungen eines Merkmals X. Sie gibt an, wie oft bestimmte Werte in einer Datenmenge vorkommen. (vgl. Lippe 2002, S. 9) Beispiel: Angenommen, 100 Kunden haben ein Produkt bewertet. 30 Kunden gaben eine Bewertung von 5, 25 eine Bewertung von 4, 20 eine Bewertung von 3, 15 eine Bewertung von 2 und 10 eine Bewertung von 1. Die absolute Häufigkeitsverteilung würde dann die Anzahl der Bewertungen pro Wert (z.B. 30 Bewertungen für die Note 5) angeben, während die relative Häufigkeitsverteilung die prozentualen Anteile jeder Bewertung im Verhältnis zur Gesamtzahl der Bewertungen darstellt. Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Relative Häufigkeit bezeichnet den Anteil einer bestimmten Merkmalsausprägung an der Gesamtzahl der Beobachtungen. Sie wird berechnet, indem die absolute Häufigkeit einer Ausprägung durch die Gesamtanzahl der Beobachtungen geteilt wird. Die relative Häufigkeit liegt immer zwischen 0 und 1 oder kann in Prozent angegeben werden. (vgl. Lippe 2002, S. 9) Beispiel: In einem Unternehmen werden die Verkaufszahlen von drei Produktkategorien analysiert. Wenn von 1.000 verkauften Einheiten 300 auf Produkt A entfallen, beträgt die relative Häufigkeit von Produkt A 300/1.000 = 0,3 bzw. 30 %. Dies zeigt, dass 30 % aller Verkäufe auf diese Kategorie entfallen. Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Absolute Häufigkeit bezeichnet die Anzahl der Beobachtungen, in denen eine bestimmte Merkmalsausprägung in einer Stichprobe oder Grundgesamtheit vorkommt. (vgl. Lippe 2002, S. 9) Beispiel: Ein Unternehmen analysiert die Verkaufszahlen seiner Produkte im letzten Quartal. Dabei stellt es fest, dass Produkt A 500-mal, Produkt B 750-mal und Produkt C 250-mal verkauft wurde. Die absolute Häufigkeit für Produkt B beträgt somit 750, da es in diesem Zeitraum genau 750-mal verkauft wurde. Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Eine Maßzahl (Kennzahl) ist eine Funktion, die einer Menge von Beobachtungswerten eines Merkmals eine einzelne reelle Zahl zuordnet, um eine zusammenfassende Beschreibung oder Bewertung der Daten zu ermöglichen. (vgl. Lippe 2002, S. 7 f.) Beispiele: Arithmetisches Mittel, Median, Varianz, Standardabweichung, Spannweite Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Messung bezeichnet die Zuordnung von Zahlen zu Merkmalsausprägungen, sodass die für die Merkmale von realen Objekten geltenden Relationen auch auf die Zahlen übertragbar sind. Es handelt sich also um die Abbildung von empirischen Größen in ein numerisches System. (vgl. Lippe 2002, S. 6) Beispiel: Temperaturmessung, Zeiterfassung, Gewichtsmessung, Längenmessung Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag

Ein Merkmal ist eine untersuchungsrelevante Eigenschaft einer statistischen Einheit, die in einer statistischen Erhebung erfasst und analysiert wird. (vgl. Lippe 2002, S. 5) Beispiele: Umsatz eines Unternehmens, Alter einer Person, Berufsgruppe eines Arbeiters Lippe, P. v. d. (2002): Deskriptive Statistik. 6. Auflage. München/Wien: R. Oldenbourg Verlag