Kostenloses Online-Statistikanalyse-Tool
Die Verwendung des Grundlegenden Statistikrechners ist sehr einfach:
Der Grundlegende Statistikrechner wird in verschiedenen Szenarien verwendet:
Berechnen Sie grundlegende Statistiken aus experimentellen Daten oder Umfrageergebnissen zur Aufnahme in Forschungsarbeiten und Berichte. Mittelwert, Standardabweichung und Median sind unerlässlich für die Zusammenfassung von Forschungsergebnissen.
Analysieren Sie Geschäftsdaten wie Verkaufszahlen, Kundenzufriedenheitswerte und Produktbewertungen, um Trends und Muster zu identifizieren. Der Median ist besonders nützlich für Gehaltsanalysen, da er weniger von Ausreißern beeinflusst wird.
Berechnen Sie die Standardabweichung von Produktabmessungen, Gewicht und Leistungsdaten, um Qualitätsabweichungen zu bewerten. Dies liefert grundlegende Daten für Kontrolldiagramme.
Analysieren Sie Testergebnisse und Klassennoten, um Durchschnittsnoten, Median und Standardabweichung zu berechnen. Dies hilft, die allgemeine akademische Leistung und Notenverteilung zu verstehen.
Berechnen Sie Statistiken für Gesundheitsindikatoren wie Blutdruck, Temperatur, BMI und Blutzucker, um sie mit Normalbereichen zu vergleichen und zeitliche Veränderungen zu analysieren.
Berechnen Sie durchschnittliche Renditen und Standardabweichung (Volatilität) für Aktienkursschwankungen, Investitionsrenditen und Risikobewertung, um Investitionsentscheidungen zu treffen.
Berechnen Sie Mittelwert und Standardabweichung für Wetterdaten wie Temperatur, Niederschlag und Luftfeuchtigkeit, um Klimamuster zu identifizieren und Anomalien zu erkennen.
Grundlegende Statistiken (deskriptive Statistiken) sind numerische Maße, die die Eigenschaften eines Datensatzes zusammenfassen. Nachfolgend finden Sie Erklärungen wichtiger statistischer Maße.
Diese Maße repräsentieren das 'Zentrum' oder den 'typischen Wert' der Daten.
Die Summe aller Datenwerte geteilt durch die Anzahl der Werte. Der häufigste repräsentative Wert, aber anfällig für Ausreißer. Formel: Mittelwert = Σx / n
Der mittlere Wert, wenn die Daten geordnet sind. Weniger von Ausreißern beeinflusst, was ihn geeigneter als den Mittelwert für schiefe Verteilungen (z.B. Einkommensverteilung) macht.
Der am häufigsten vorkommende Wert im Datensatz. Nützlich für die Analyse kategorialer Daten (z.B. Umfrageantworten).
Diese Maße zeigen, wie verteilt die Daten sind.
Die Differenz zwischen Maximum- und Minimumwert. Zeigt die Gesamtverteilung der Daten, wird aber stark von Ausreißern beeinflusst. Formel: Spannweite = Maximum - Minimum
Ein Maß dafür, wie weit jeder Datenpunkt vom Mittelwert entfernt ist. Größere Werte weisen auf größere Datenstreuung hin. Es gibt zwei Typen: Stichprobenvarianz und Populationsvarianz.
Die Quadratwurzel der Varianz. Drückt die Datenstreuung in denselben Einheiten wie die Originaldaten aus, was die Interpretation erleichtert. Einer der wichtigsten Indikatoren in der statistischen Analyse.
Die Differenz zwischen dem dritten Quartil (Q3) und dem ersten Quartil (Q1). Repräsentiert den Bereich der mittleren 50% der Daten und ist ein Streuungsmaß, das weniger von Ausreißern beeinflusst wird. Formel: IQR = Q3 - Q1
In der Statistik unterscheiden sich die Berechnungsmethoden je nachdem, ob die Daten eine 'Stichprobe' oder die gesamte 'Population' darstellen. Stichprobenvarianz und Standardabweichung verwenden 'n-1' im Nenner, während Populationsvarianz und Standardabweichung 'n' verwenden. Für allgemeine Datenanalysen wird die Verwendung von Stichprobenstatistiken (n-1) empfohlen.
Keine Notwendigkeit, komplexe statistische Berechnungen manuell durchzuführen. Geben Sie einfach Ihre Daten ein und erhalten Sie sofortige Ergebnisse, wodurch erheblich Zeit gespart wird.
Eliminiert vollständig Berechnungsfehler, die häufig bei manuellen Berechnungen oder Taschenrechnern auftreten. Genaue Statistiken sind garantiert.
Berechnen Sie mehrere statistische Indikatoren (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Quartile usw.) mit einem einzigen Vorgang.
Die Berechnung grundlegender Statistiken ist der Ausgangspunkt für Datenanalyse. Erfassen Sie schnell das Gesamtbild Ihrer Daten und bestimmen Sie die Richtung für weitere Analysen.
Hilft Studenten und Anfängern, die Statistik lernen, ihre Berechnungen zu überprüfen und die Bedeutung statistischer Maße zu verstehen.
Keine Softwareinstallation oder Registrierung erforderlich. Verwenden Sie es jederzeit und überall mit nur einem Browser, völlig kostenlos.
Der Mittelwert ist anfällig für Ausreißer (extrem große oder kleine Werte), daher ist es wichtig, ihn zusammen mit dem Median zu überprüfen.
Wählen Sie geeignete Statistiken basierend auf Ihrer Datenverteilung und Ihrem Zweck. Beispiel: Median für Einkommensdaten, Mittelwert und Standardabweichung für Testergebnisse.
Die Kombination grundlegender Statistiken mit Grafiken wie Histogrammen und Boxplots ermöglicht ein tieferes Verständnis der Datenverteilung.
Die Varianz liegt im Quadrat der ursprünglichen Dateneinheiten (z.B. wenn Daten in cm vorliegen, ist die Varianz in cm²). Die Standardabweichung (in ursprünglichen Einheiten) ist für die Interpretation bequemer.
Der Mittelwert berücksichtigt alle Datenpunkte, ist aber anfällig für Ausreißer. Der Median wird weniger von Ausreißern beeinflusst, was ihn geeigneter für Daten mit extremen Werten wie Einkommensverteilung oder Immobilienpreise macht. Die Überprüfung beider hilft, Datenschiefe zu identifizieren.
Die Stichprobenstandardabweichung wird aus einer Teilmenge (Stichprobe) der gesamten Population berechnet und verwendet 'n-1' im Nenner. Die Populationsstandardabweichung wird aus allen Daten (Population) berechnet und verwendet 'n' im Nenner. Für allgemeine Datenanalysen wird die Verwendung der Stichprobenstandardabweichung empfohlen.
Wenn alle Datenwerte unterschiedlich sind oder wenn mehrere Werte mit derselben Häufigkeit vorkommen, gibt es keinen eindeutigen Modus, daher wird 'N/A' angezeigt.
Dieses Tool zeigt Ergebnisse mit 4 Dezimalstellen an. Wenn Sie höhere Präzision benötigen, empfehlen wir die Verwendung spezialisierter statistischer Software (R, Python usw.).
Für die Browser-Leistung empfehlen wir bis zu 10.000 Datenpunkte. Für größere Datensätze empfehlen wir die Verwendung spezialisierter statistischer Software.
Dieses Tool verwendet die Werte an Positionen, die die Daten in vier gleiche Teile teilen, als Quartile. Q1 ist das 25. Perzentil, Q2 (Median) ist das 50. Perzentil und Q3 ist das 75. Perzentil.
Ja, sowohl negative Zahlen, Dezimalzahlen als auch ganze Zahlen werden unterstützt. Wissenschaftliche Notation (1.23e-4 usw.) wird ebenfalls akzeptiert.
Klicken Sie auf die Schaltfläche "Ergebnisse kopieren", um die Berechnungsergebnisse in Ihre Zwischenablage zu kopieren. Sie können sie dann in Anwendungen wie Excel oder Word einfügen.
Calculate mean, median, and standard deviation
Calculate average page views per session
Calculate average time on site
Calculate percentages and rates of change
Perform real-time division
Calculate detailed API usage costs