Was sind attributive Daten?

Attributive Daten sind Daten mit einem Qualitätsmerkmal (oder Attribut), das die Produktspezifikation erfüllt oder nicht erfüllt. Diese Merkmale können kategorisiert und gezählt werden.

Beispiele für attributive Daten sind die Sortierung und die Anzahl der Mängel an einem bestimmten Produkt (Fehler) und die Anzahl der unzulänglichen Stücke (fehlerhafte Einheiten).

Angenommen, Sie möchten die Qualität einer Tüte M&Ms untersuchen. Sie können jede Schokolinse auf verschiedene Fehler überprüfen, z. B. abgeplatzte Stellen in der Umhüllung, Lesbarkeit des Buchstaben „m“ auf jeder Linse, flache Stellen oder unregelmäßige Formen.

Attribute werden häufig als „Bestanden“/„Nicht bestanden“ bewertet oder werden mit optischen Standards mit meist bis zu fünf verschiedenen Kategorien verglichen. In dieser Tabelle werden attributive Daten aufgeführt, die Sie für abgeplatzte Stellen in der Umhüllung erfassen können.
Attribut Attributbewertung Anzahl der Attributkategorien
Abgeplatzte Stellen in der Umhüllung Bestanden/nicht bestanden 2
Anzahl der abgeplatzten Stellen pro Schokolinse 0, 1, 2, 3, 4 oder mehr abgeplatzte Stellen 5
Hinweis

Wenn Sie im Beispiel für die Schokolinsen die Größe der abgeplatzten Stelle in der Linsenumhüllung gemessen haben, liegen stetige Daten und keine attributiven Daten vor.

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