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Verwenden Sie den Mittelwert, um die Stichprobe mit einem einzelnen Wert zu beschreiben, der das Zentrum der Daten darstellt. In vielen statistischen Analysen wird der Mittelwert als Standardmaß für die Lage der Datenverteilung verwendet.

Verwenden Sie den Standardfehler des Mittelwerts, um zu bestimmen, wie präzise der Mittelwert der Stichprobe den Mittelwert der Grundgesamtheit schätzt. Weitere Informationen finden Sie unter Alle Statistiken und Grafiken; klicken Sie dort auf „SE des Mittelwerts“.

Verwenden Sie die Standardabweichung, um die Streubreite der Daten um den Mittelwert zu ermitteln. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist die Standardabweichung?.

Verwenden Sie die Varianz, um die Streubreite der Daten um den Mittelwert zu ermitteln. Die Varianz ist gleich dem Quadrat der Standardabweichung. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist die Varianz?.

Der Variationskoeffizient (als KOV bezeichnet) ist ein Maß der Streubreite, das die Streuung der Daten relativ zum Mittelwert beschreibt. Der Variationskoeffizient ist korrigiert, so dass die Werte auf eine dimensionslosen Skala liegen. Aufgrund dieser Korrektur können Sie den Variationskoeffizienten anstelle der Standardabweichung verwenden, um die Streuung in Daten zu vergleichen, die unterschiedliche Einheiten oder stark voneinander abweichende Mittelwerte aufweisen. Weitere Informationen finden Sie unter Alle Statistiken und Grafiken; klicken Sie dort auf „KoefVar“.

Die Spannweite ist die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Datenwert in der Stichprobe. Sie stellt das kleinste Intervall dar, das alle Datenwerte enthält.

Dies ist die Summe aller Datenwerte.

Das Minimum ist der kleinste Datenwert in der Stichprobe. Verwenden Sie das Minimum, um einen möglichen Ausreißer oder einen Fehler bei der Dateneingabe zu identifizieren. Eine der einfachsten Möglichkeiten, um die Streubreite in den Daten zu ermitteln, ist ein Vergleich von Minimum und Maximum.

25 % der Datenwerte in der Stichprobe sind kleiner als der Wert des ersten Quartils.

Der Median ist ein weiteres Maß für die Lage der Verteilung der Daten. Der Median wird im Allgemeinen weniger von Ausreißern beeinflusst als der Mittelwert. Die Hälfte der Datenwerte ist größer als der Median, und die Hälfte der Datenwerte ist kleiner als der Median.

25 % der Datenwerte in der Stichprobe sind größer als der Wert des dritten Quartils.

Das Maximum ist der größte Datenwert in der Stichprobe. Verwenden Sie das Maximum, um einen möglichen Ausreißer oder einen Fehler bei der Dateneingabe zu identifizieren. Eine der einfachsten Möglichkeiten, um die Streubreite in den Daten zu ermitteln, ist ein Vergleich von Minimum und Maximum.

Der Interquartilbereich (IQR) ist der Abstand zwischen dem ersten Quartil (Q1) und dem dritten Quartil (Q3). Verwenden Sie den Interquartilbereich, um die Streubreite der Daten zu beschreiben. Mit zunehmender Streubreite der Daten erhöht sich auch der IQR.

Verwenden Sie den Modalwert, um eine ganze Gruppe von Beobachtungen mit einem Einzelwert zu beschreiben, der dem häufigsten Wert in der Stichprobe entspricht. Anhand des Modalwerts, des Mittelwerts und des Medians können Sie die Verteilung der Daten allgemein charakterisieren.

Die Anzahl der nicht fehlenden Werte in der Stichprobe. Minitab zeigt diesen Wert im Sessionfenster als „N“ an.

Die Anzahl der fehlenden Werte in der Stichprobe. Die Anzahl der fehlenden Werte bezieht sich auf Zellen, die das Symbol für fehlende Werte * enthalten. Minitab zeigt diesen Wert im Sessionfenster als N* an.

Die Gesamtanzahl der Beobachtungen in der Spalte. Hiermit wird die Summe von N fehlend und N nicht fehlend dargestellt. Minitab zeigt diesen Wert im Sessionfenster als „Anzahl gesamt“ an.

Der Prozentsatz stellt den Anteil einer Kategorie am Ganzen dar. Der Prozentsatz wird durch Dividieren der Häufigkeit dieser Kategorie durch die Gesamthäufigkeit und anschließender Multiplikation mit 100 berechnet. Wenn Sie beispielsweise 400 Teile untersuchen und davon 21 fehlerhaft sind, beträgt der Prozentsatz fehlerhafter Einheiten .

Der kumulierte Prozentsatz ist die Summe aller Prozentwerte bis zu dieser Kategorie, im Gegensatz zu den einzelnen Prozentsätzen jeder einzelnen Kategorie.

Mit dem getrimmten Mittel können Sie unterbinden, dass sich sehr große oder sehr kleine Werte auf den Mittelwert auswirken. Wenn die Daten Ausreißer enthalten, ist das getrimmte Mittel möglicherweise ein besser geeignetes Maß der Zentraltendenz als der Mittelwert.

Die unkorrigierte Summe der Quadrate wird ermittelt, indem jeder Wert in der Spalte quadriert und diese quadrierten Werte addiert werden. Wenn die Spalte beispielsweise x₁, x₂, ... , x_n enthält, entspricht die Summe der Quadrate (x₁² + x₂² + ... + x_n²). Anders als die korrigierte Summe der Quadrate umfasst die unkorrigierte Summe der Quadrate Fehler. Die Datenwerte werden quadriert, ohne vorher den Mittelwert zu subtrahieren.

Bestimmen Sie anhand der Schiefe, in welchem Ausmaß die Daten asymmetrisch sind. Weitere Informationen finden Sie unter So wirken sich Schiefe und Kurtosis auf eine Verteilung aus.

Bestimmen Sie anhand der Kurtosis den Grad der Wölbung der Daten im Vergleich zu einer Normalverteilungskurve. Weitere Informationen finden Sie unter So wirken sich Schiefe und Kurtosis auf eine Verteilung aus.

Das Mittel der quadrierten sukzessiven Differenzen (MSSD) stellt einen Schätzwert der Varianz dar. Eine mögliche Anwendung des MSSD ist der Test, ob eine Folge von Beobachtungen zufällig ist. In der Qualitätskontrolle ist eine mögliche Anwendung des MSSD die Schätzung der Streuung bei einer Teilgruppengröße = 1.