Diskrete Daten

WISSEN & KÖNNEN FÄLLT NICHT VOM HIMMEL

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Diskrete Daten sind numerische Daten, die nur bestimmte Werte annehmen können und in der Regel durch Zählen bestimmt werden. 

Es gibt 2 Gründe dafür, warum Daten diskret sind:

• Er liegt in der Natur der Daten:
  (z. B. Anzahl der Arbeitnehmer. Die Daten könnte nicht 4,5 Arbeitnehmer sein.),

• Der Ursprung der Daten kann zugeordnet werden 
  (z. B. Anzahl der guten und schlechten Teile).

Diskrete Daten werden in der Regel mittels Beschreibungen wie Proportionen dargestellt oder mit Hilfe von Torten- und Balkendiagrammen visualisiert.

Aus informationstechnischer und statistischer Sicht ist es immer besser, kontinuierliche Daten anstelle von diskreten Daten zu verwenden. Mit kontinuierlichen Daten verfügen man über mehr Informationen, man kann Schwankungen erkennen, statistische Berechnungen sind zuverlässiger und leistungsfähiger. Außerdem benötigt man bei kontinuierlichen Daten in der Regel weniger Einzeldaten, um eine fundierte Aussage über das zu untersuchende Thema treffen zu können.

BEISPIELE FÜR DISKRETE DATEN

• Grund der Kundenbeschwerde?
• Tippfehler in einem Dokument (Ja/Nein)
• Die Lieferung war pünktlich und vollständig (Ja/Nein)?

BEISPIEL, WARUM KONTINUIERLICHE DATEN BESSER SIND

Die Lieferleistung von zwei Anbietern (A und B) wird bewertet. Zunächst auf diskrete Art und Weise, die nur gute/schlechte Informationen liefert, und dann mit kontinuierlichen Daten gemäß der Lieferzeit in Minuten und der Spezifikationsgrenze.

Wie zu sehen ist, liefern uns kontinuierliche Daten mehr Informationen, da sie uns nicht nur sagen, ob es eine gute oder schlechte Dienstleistung war, sondern auch wie gut oder schlecht sie war. Wenn nur 4 Datenpunkte betrachten werden, ist es schwierig zu schlussfolgern, dass A auf der linken Seite (diskrete Daten) immer besser ist, während auf der rechten Seite (kontinuierliche Daten) mit der gleichen Menge an Daten mit größerer Sicherheit gesagt werden kann, dass A besser ist.