Explorative Datenanalyse Exploratory data analysis
Definition
Die explorative Datenanalyse (EDA) ist eine etablierte statistische Tradition, die konzeptionelle und computergestützte Instrumente zur Entdeckung von Mustern in Daten bereitstellt, um die Entwicklung und Verfeinerung von Hypothesen zu fördern. Diese Werkzeuge und Einstellungen ergänzen den Einsatz von Hypothesentests, die in der konfirmatorischen Datenanalyse (CDA) verwendet werden. Selbst wenn gut begründete Theorien vorliegen, kann EDA helfen, die Ergebnisse einer CDA zu interpretieren und unerwartete oder irreführende Muster in den Daten aufzudecken.
Referenzen:
- Behrens, J. T. (1997). Principles and procedures of exploratory data analysis. Psychological Methods, 2(2), 131–160. https://doi.org/10.1037/1082-989X.2.2.131
- Box, G. E. P. (1976). Science and statistics. Journal of the American Statistical Association, 71(356), 791–799.
- Tukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis. Addison-Wesley.
- Wagenmakers, E. J., Wetzels, R., Borsboom, D., van der Maas, H. L., & Kievit, R. A. (2012). An agenda for purely confirmatory research. Perspectives on Psychological Science, 7(6), 632–638. https://doi.org/10.1177/1745691612463078
Ursprünglich verfasst von: Jenny Terry
Überprüft von: Helena Hartmann, Timo Roettger, Charlotte R. Pennington, Flávio Azevedo
Übersetzt von: Helena Hartmann
Übersetzung überprüft von: Susanne Vogel, Jennifer Mattschey
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