By Karl C Mosler; Friedrich Schmid
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Oft wird die Klassierung bereits bei der Erhebung der Daten vorgenommen . Zum Beispiel wird bei Einkommenserhebungen in der Regel nicht das exakte Einkommen einer Person erfragt, sondern nur, oh das Einkommen in eines von mehreren vorgegebenen Intervallen fallt . Auch zum Zwecke des Datenschutzes kann eine stetige Klassierung angezeigt sein . In diesem Fall werden die Klassen so grofi gewahlt, dass aus den Haufigkeiten der stetigen Klassierung keine Riickschliisse auf die Einzeldaten gezogen werden konnen .
A spielt im Rahmen der Disparitatsmessung eine wichtige Rolle . Im Vergleich mit der Standardabweichung werden d and A in geringerem Malie durch Ausreiller beeinflusst, da in ihre Berechnung nicht die quadrierten, sondern die gewohnlichen Abstande eingehen . Quartilabstand Die Differenz zwischen dem oberen and dem unteren Quartil der Daten, Q = x0,75 - 5C0,25, wird als Quartilabstand bezeichnet . Q ist die Spanne, die die mittleren 50 Prozent der Daten umfasst . Sie ist besonders robust gegenuber Ausreiflern, da die Werte, die die Daten im oberen and im unteren Viertel annehmen, keine Rolle spielen .
N . Dann gilt 2 22 BY = b SX , sy = UI SX . Die Varianz and die Standardabweichung werden demnach von der,,Verschiebung" um a nicht beeinflusst . Der Faktor b hat jedoch sehr wohl einen Einfluss ; er geht als Faktor mit seinem Quadrat in die Varianz and mit seinem Absolutbetrag in die Standardabweichung ein . Zur Illustration dient das folgende Beispiel . Beispiel „Temperatur": Die mittlere Temperatur x an einer Wetterstation im Januar betrage 4°C (Grad Celsius) . Die Standardabweichung sx sei 7°C .