STATISTIK-FORUM.de

[anne111101]

Hallo ihr Lieben
Nach einem halben Senester Statistik in der Uni bin ich noch etwas unsicher was meine aktuelle Belegaufgabe angeht und würde mich über Hilfe freuen!

Es wurden Werte für die Anzahl der täglich bearbeiteten Aufträge für verschiedene Plätze in einem Unternehmen über einen Zeitraum von 8Wochen erfasst (2 unterschiedliche Monate).
Je Platz gibt es 38 Werte, die anderen beiden Tage sind Feiertage und es erfolgte keine Auftragsbearbeitung.

1. Ich halte eine Klasseneinteilung eigentlich für sinnvoll, da sich die Werte stark unterscheiden. Auch nach Berechnung wäre das sinnvoll. Aber selbst nachdem die offensichtlichen Ausreißer im Vorfeld entfernt wurde bleiben einige die wahrscheinlich Ausreißer sind. Dann ist doch eine Klasseneinteilung eigentlich ungünstig, weil ich später alles nochmal neu machen muss? Oder gibt es eine Möglichkeit nach erfolgter Klasseneinteilung einfach die Ausreißer zu entfernen? Da müsste ja dann eigentlich eine komplett neue Klasseneinteilung her weil die Spannweite viel geringer ist?

2. das gleiche Problem habe ich bei der 5-Punkte-Zusammemfassung und Box-Plot.
Dadurch dass die viel zu hohen Werten noch drin sind ist die Box immer stark zum Minimum verschoben, nach ausreißerentfernung wäre das nicht mehr der fall weil das Maximum viel geringer ist. Wäre es da legitim erstmal auf Ausreißer zu prüfen, gegebenenfalls die 5-Punkte-Zusammenfassung anzupassen und erst dann das Box-Plot zu erstellen?

3. Ausreißeridentifizierung
Es fällt auf dass die Auftragslage nach den Feiertagen deutlich höher ist. Ist ja verständlich, weil sich Aufträge aufgestaut haben. Sind diese Werte dann auch Ausreißer wenn sie außerhalb der Zäune liegen? Einerseits sind sie natürlich unüblich aber vielleicht sollte man sie doch berücksichtigen?

Ich wäre über Meinungen sehr dankbar, da wir neben der Theorie leider wenige Anwendungsbezogene Aufgaben gemacht haben :/

Vielen Dank!!

[PonderStibbons]

Worin besteht denn die Aufgabe, die Fragestellung, das Ziel/der Zweck?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[anne111101]

Es geht erstmal darum die Belastung der einzelnen Plätze zu charakterisieren und die typische Belastungssituation aller Plätze darzustellen. Auch ob Unterschiede zwischen den Wochen/Monaten sichtbar sind.
Anschließend wird geprüft ob ein Zusammenhang zwischen der Anzahl der Gesamtauftröge und der an den jeweiligen Plätzen bearbeiteten Aufträgen gibt.

[PonderStibbons]

Die Fragestellung ist sehr vage und mir fehlt das Sachwissen, um da Rat geben zu können. Dauernd angebliche Ausreißer identifizieren und ausmerzen zu wollen,
klingt aber nicht nach dem richtigen Weg. Gerade die Belastungsspitzen sind doch wahrscheinlich das Wichtige. Für die grafische Darstellung könnte man eventuell
2 Versionen erstellen, einmal mit "Ausreißern" und einmal mit angepasstem Maximum der Y-Achse, so dass die Boxen nicht mehr plattgedrückt werden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Ich bin auch kein Betriebswirt, ich verstehe auch die Anfrage nicht.
ad 1.: Was willst Du denn in Klassen einteilen und was für Klassen sollen das sein? Was für eine Berechnung?
ad 2.: Der Schilderung nach wäre eine logarithmische Achseneinteilung zu erwägen. Alternativ könnte man die Darstellung der Ausreißer in dem Box-and-whiskers-Plot weglassen, ohne gleich die Daten bei der Auswertung zu löschen, denn wie PonderStibbons schon schreibt: Diese stark belasteten Situationen sind ja wahrscheinlich betriebswirtschaftlich wichtig und interessant.
ad 3.: Das kommt darauf an, was Du unter Ausreißern verstehst und wie Du mit ihnen umgehen willst. Was man in einem Boxplot unter einem Ausreißer versteht, darüber herrscht Einigkeit. Danach kann jeder machen, was er für angemessen hält. Wie ich an anderer Stelle schon geschrieben habe (Suchfunktion hilft): Die Welle in Fukushima war auch ein Ausreißer. Oder wie ein schlauerer Mann schrieb (kann man googlen): Jedes Mal wenn ich einen Ausreißer finde, weiß ich nicht, ob ich den löschen oder patentieren lassen soll.
Eine generelle Absolution, Daten zu löschen, die im Boxplot als Ausreißer dargestellt werden, gibt es nicht.

Wenn Deine Daten tatsächlich die an einem Platz geleistet Arbeit repräsentieren, dann ist es doch sehr erstaunlich, dass diese Arbeit offensichtlich nicht ganz selten so extrem nach oben schnellen kann. Wichtiger als die Frage nach dem statistischen Umgang damit wäre doch die Frage, wie so etwas inhaltlich zu interpretieren ist und ob die Daten überhaupt etwas taugen, die Du da befragen willst.


LG,
Bernhard