Wie man 2026 Statistik lernt: Ein kompletter Leitfaden für Anfänger

Wichtige Statistikbegriffe, die man verstehen sollte

Bevor du mit echten Projekten anfängst, musst du dir erst mal ein solides Konzept-Fundament aufbauen. Also, wenn du dich mit Statistik noch gar nicht auskennst, fang damit an, dich auf die Kernkonzepte zu konzentrieren, die ich unten erwähne: 

Beschreibende Statistik

Mit Hilfe von deskriptiven Statistiken kannst du die Hauptmerkmale eines Datensatzes sowohl in numerischer als auch in visueller Form zusammenfassen und beschreiben. Der Durchschnitt einer Stichprobe ist ein Beispiel für deskriptive Statistik, die weiter unterteilt wird in: 

Maße für die zentrale Tendenz 

Sie sagen, wo die meisten Daten sind. Es gibt drei Möglichkeiten, das zu berechnen: 

Maße der Variabilität 

Sie zeigen, wie weit die Datenpunkte vom Mittelwert entfernt sind, einschließlich Spannweite, Varianz und Standardabweichung.  

Korrelation 

Die Korrelation zeigt, wie stark und in welche Richtung zwei Variablen zusammenhängen. Hier ist, was die verschiedenen Korrelationen bedeuten: 

• Eine Korrelation von 0 bedeutet, dass es keinen linearen Zusammenhang gibt.
• +1 zeigt eine perfekte Beziehung an. Wenn eine Variable steigt, geht die andere auch hoch. 
• -1 zeigt, dass es einen negativen Zusammenhang gibt. Das heißt, wenn eine Variable steigt, geht die andere runter. 

Schau dir dieses anschauliche Statistik-Spickzettel an, um einen detaillierten Überblick zu bekommen.  

Wahrscheinlichkeit

Die Wahrscheinlichkeit misst die Unsicherheit, um zu beurteilen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Ereignis eintritt, basierend auf dem Verhältnis von günstigen und möglichen Ergebnissen. Für eine genauere Schätzung solltest du die Anzahl der Versuche erhöhen. Zu den grundlegenden Wahrscheinlichkeitsregeln gehören: 

• Wahrscheinlichkeitsbereich: Die Wahrscheinlichkeiten liegen zwischen 0 bis 1 wobei 0 bedeutet, dass das Ereignis nicht eintritt, und 1 bedeutet, dass das Ereignis eintritt. 
• Die Summe der Wahrscheinlichkeiten: Die Gesamtwahrscheinlichkeit aller möglichen Ergebnisse ist 1. 
• Additionsregel: Wenn zwei Sachen nicht gleichzeitig passieren können, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie zusammen eintreten, einfach die Summe der Wahrscheinlichkeiten für jede einzelne Sache. 

P(A or B) = P(A) + P(B) 

Wenn zwei Sachen gleichzeitig passieren können, zieh die Wahrscheinlichkeit, dass beide gleichzeitig passieren, ab. 

P(A or B) = P(A) +P (B) - P(A and B) 

• Multiplikationsregel: Die Wahrscheinlichkeit, dass zwei unabhängige Ereignisse eintreten, ist das Produkt ihrer Wahrscheinlichkeiten. 

P(A and B) = P(A) × P(B) 

Bei unabhängigen Ereignissen ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, gegeben, dass ein anderes Ereignis schon passiert ist. 

P(A and B) = P(A) × P(B/A) 

Bedingte Wahrscheinlichkeit 

Es misst, wie wahrscheinlich ein Ereignis ist, wenn eine Bedingung damit verbunden ist. Datenwissenschaftler nutzen diesen Wahrscheinlichkeitstyp, um „Wenn-Dann“-Fragen zu klären. Du kannst es zum Beispiel nutzen, um zu checken, ob der Kauf einer bestimmten Aktie das Portfolio eines Kunden verbessern würde. 

Wahrscheinlichkeitsverteilungen 

Wahrscheinlichkeitsverteilungen zeigen, wie Wahrscheinlichkeiten auf mögliche Ergebnisse verteilt sind. Du möchtest vielleicht die Erfolgsquote einer Marketingkampagne anhand dieser Faktoren vorhersagen:

• Budget 
• Demografie 
• Kampagnendauer 

Da du nicht weißt, wie diese Faktoren den Erfolg beeinflussen, kannst du Wahrscheinlichkeitsverteilungen nutzen, um fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten aus der Vergangenheit zu treffen. 

Inferenzstatistik 

Mit Hilfe der inferentiellen Statistik kannst du aus Beobachtungen einer Stichprobe Rückschlüsse auf eine größere Grundgesamtheit ziehen. Es gibt zwei mögliche Fehler oder Unsicherheiten:

• Typ-I-Fehler Fehler passiert, wenn du eine wahre Nullhypothese fälschlicherweise ablehnst. 
• Typ II Fehler heißt, dass du eine falsche Nullhypothese nicht ablehnen kannst. 

Hypothesentests 

Dieser Test ist eine wichtige Form der inferentiellen Statistik, mit der du eine Annahme über eine Grundgesamtheit anhand von Stichprobendaten überprüfen kannst. Es gibt zwei Ideen: 

• Die Nullhypothese geht davon aus, dass es keinen Effekt oder Unterschied gibt. 
• Eine alternative Hypothese ist immer das Gegenteil der Nullhypothese. 

Nachdem du diese Hypothesen aufgestellt hast, wählst du ein Signifikanzniveau, oft 0,05. Ein „p-Wert“, der kleiner als das Signifikanzniveau ist, verwirft die Nullhypothese. Ansonsten akzeptierst du es. 

Konfidenzintervalle 

In Konfidenzintervallen siehst du einen Wertebereich, der den echten Populationsparameter enthält. Ein 95-prozentiges Konfidenzintervall heißt zum Beispiel, dass wenn man die Studie oft wiederholen würde, der wahre Wert in 95 % der Studien innerhalb dieser Intervalle liegen würde. 

Schlussfolgerungen ziehen ist das Wichtigste bei der Datenauswertung. Auf diese Weise kannst du:

• Fasse die wichtigsten Ergebnisse zusammen.
• Schau mal, ob deine Idee stimmt.
• Schau mal, wie gut deine Ergebnisse auf die Bevölkerung passen. 

Häufige statistische Tests

Statistische Tests schauen sich quantitative Daten an und klären bestimmte Forschungsfragen. Die gängigsten Tests sind t-Tests, Chi-Quadrat-Tests und ANOVA. Hier ist eine Tabelle, die jeden Test erklärt und zeigt, wofür man sie benutzt: 

Ich hab diesen Abschnitt eingebaut, um ein paar Infos zu Statistik und Wahrscheinlichkeit zu geben. Schauen wir uns jetzt an, wie man sie am besten lernt! 

Wie man Statistik von Grund auf lernt

Statistik ist ein großes Thema, was für Anfänger verwirrend sein kann. Deshalb hab ich eine Schritt-für-Schritt-Anleitung vorbereitet, wie du von Null anfangen, die richtigen Themen auswählen und Projekte finden kannst, um dich in diesem Bereich komplett auszubilden: 

Schritt 1: Fang mit den Grundlagen an

Bevor wir uns mit fortgeschrittenen Themen beschäftigen, ist es echt wichtig, die Grundlagen wie deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeit aufzufrischen: 

• Beschreibende Statistik: Wenn du dich gut mit beschreibender Statistik auskennst, wie zum Beispiel mit Maßen für die zentrale Tendenz und die Streuung, kannst du Daten richtig gut präsentieren. 
• Wahrscheinlichkeit: Mit ein bisschen Grundwissen über Wahrscheinlichkeit kannst du Verzerrungen bei Stichproben vermeiden und Geld sparen, weil du nicht die ganze Population testen musst. 

Hier sind ein paar Ressourcen, die dir mehr Infos zu diesen Themen geben: 

• Einführung in die Wahrscheinlichkeitsregeln – Spickzettel
• Einführung in die Statistik
• Einführung in die Statistik mit Python

Schritt 2: Übe mit echten Daten

Es reicht nicht aus, statistische Konzepte zu verstehen – du solltest mit echten Datensätzen üben und dabei Tools wie Excel, Google Sheets, R und Python nutzen. So kannst du mit diesen Tools üben: 

• Mit Google Tabellen kannst du den Mittelwert berechnen, Visualisierungen erstellen und lineare Regressionen durchführen. 
• R ermöglicht die Durchführung verschiedener statistischer Analysen und die grafische Darstellung von Daten. 
• Python hat verschiedene Bibliotheken, um unterschiedliche Statistiken zu berechnen, wie zum Beispiel deskriptive Statistik und Hypothesentests. 

Mehr über diese Tools erfährst du in den folgenden Ressourcen: 

• Einführung in die Statistik in Google Tabellen
• Hypothesentests in R
• Statistisches Denken in Python

Schritt 3: Lerne inferentielle Statistik

Wenn du die grundlegenden statistischen Konzepte verstanden hast und weißt, wie man sie in der Praxis anwendet, kannst du dich mit der inferentiellen Statistik beschäftigen. Das hilft dir dabei, die Daten zu analysieren und zu verstehen. Du kannst Hypothesentests, Konfidenzintervalle und andere passende Tests nutzen, um zwei Stichprobengruppen aus einer Grundgesamtheit zu vergleichen. 

Schau dir diesen Kurs an, um mehr über verschiedene Konzepte der inferentiellen Statistik zu erfahren: 

• Statistische Schlussfolgerungen mit R
• Grundlagen der Inferenz in Python

Schritt 4: Erforsche fortgeschrittene Themen

Jetzt ist es Zeit, dich ein bisschen mehr herauszufordern. Wenn du dich mit den grundlegenden Konzepten vertraut gemacht hast, kannst du dich mit einigen anspruchsvolleren Themen beschäftigen. Hier sind ein paar Bereiche, die du dir mal anschauen solltest:

• Regressionsanalyse: Es hilft dir, die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren zu verstehen. Es ist mega nützlich in Bereichen wie Wirtschaft und Sozialwissenschaften.
• Zeitreihenanalyse: Wenn du gerne Trends vorhersagst oder mit Daten arbeitest, die sich mit der Zeit ändern, ist das hier genau das Richtige für dich. Es ist wichtig in der Finanzwelt und bei der Wettervorhersage.
• Bayesianische Statistik: Dieser Ansatz hilft dir dabei, deine Überzeugungen anzupassen, wenn du neue Infos bekommst. Das ist praktisch für die Entscheidungsfindung und fürs maschinelle Lernen.

Mach dir keine Sorgen, wenn das kompliziert klingt – geh einfach Schritt für Schritt vor. Sie werden neue Wege eröffnen, Daten zu betrachten und Probleme zu lösen. 

Schau dir jetzt mal diese Ressourcen an:

• Einführung in den Kurs „Regression in R“
• Einführung in die lineare Modellierung mit Python
• Kurs „Zeitreihenanalyse in Python ”

Schritt 5: Statistiken auf Projekte anwenden

Erinnerst du dich an die Regel „Übung macht den Meister“? Das Gleiche gilt auch für Statistiken. Je öfter du sie in echten Situationen benutzt, desto besser wirst du darin. Und es ist eine super Möglichkeit, um zu verstehen, wie all diese Konzepte in der echten Welt funktionieren. 

Also, wenn du besser in der Datenanalyse werden willst, mach ein paar echte Projekte. Auf GitHub oder Kaggle findest du verschiedene Datensätze, mit denen du deine gewünschten Tests durchführen kannst. Danach kannst du eine Regressionsanalyse machen, um die Daten zu checken und Schlussfolgerungen zu ziehen. 

Hier sind auch ein paar meiner empfohlenen geführten Projekte zu Statistik und Datenanalyse (mit Datensätzen): 

• Hypothesentests mit Fußballspielen von Männern und Frauen
• Wird dieser Kunde dein Produkt kaufen?
• Was sagt dir deine Herzfrequenz?

Ein Beispiel für einen Lernplan für Statistik 

Jetzt weißt du, wie du Schritt für Schritt vorgehen musst, also kannst du loslegen. Ich hab diesen wöchentlichen Lernplan gemacht, um dir zu helfen, mit grundlegenden Konzepten wie deskriptiver Statistik und Wahrscheinlichkeit loszulegen und dann zu inferentieller Statistik und verschiedenen Tests überzugehen. 

Woche 1: Einführung in die beschreibende Statistik 

Fang mit den Grundlagen der deskriptiven Statistik an. Diese Konzepte zu verstehen ist super wichtig, um Daten effektiv zu bereinigen und zu analysieren. Fang mit einfachen Datensätzen an, um Sachen wie Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichung zu üben. Es hilft dir dabei, zu lernen, wie diese Statistiken Daten zusammenfassen und interpretieren. 

Woche 2: Wahrscheinlichkeit verstehen

Als Nächstes lernst du die Wahrscheinlichkeitsbegriffe kennen. Berechne die Wahrscheinlichkeit, dass etwas passiert, und lerne die grundlegenden Regeln, wie man Wahrscheinlichkeiten addiert und multipliziert. Lerne auch, wie die bedingte Wahrscheinlichkeit die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses basierend auf einem anderen Ereignis verändert. 

Lerne gängige Wahrscheinlichkeitsverteilungen, um zu verstehen, wie Daten verteilt sind. Übe mit Beispielen aus dem echten Leben, wie zum Beispiel der Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass verschiedene Zahlen beim Würfeln fallen. 

Woche 3: Grundlagen der inferentiellen Statistik

Lerne die Grundlagen der Hypothesentests. Sie helfen zum Beispiel bei klinischen Studien, um herauszufinden, ob eine neue Behandlung besser wirkt als die bisherigen. 

Als Nächstes solltest du die Konzepte von Konfidenzintervallen und p-Werten verstehen. Sie sind wichtig, wenn du fundierte Entscheidungen über Daten treffen willst. Wenn du diese Konzepte an Datensätzen wie Gesundheitsstudien oder Sportstatistiken ausprobierst, kannst du Schlussfolgerungen ziehen. 

Woche 4: Statistische Tests anschauen 

Lerne diese Woche verschiedene statistische Tests kennen, darunter t-Tests und Chi-Quadrat-Tests. Lerne, wie du diese Tests bei verschiedenen Datentypen anwendest. Zum Beispiel kann man mit einem t-Test die Durchschnittswerte von zwei Gruppen vergleichen und mit einem Chi-Quadrat-Test die Beziehung zwischen zwei Variablen herausfinden. Das hilft dir dabei, Umfrageergebnisse zu vergleichen und Muster im Kundenverhalten zu erkennen.  

Woche 5: Fortgeschrittene Themen und Anwendungen

Schlussendlich solltest du dich auf fortgeschrittene Techniken wie Regressionsanalyse, ANOVA und Zeitreihenanalyse konzentrieren. Es hilft dir dabei, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu finden. Du kannst zum Beispiel eine Regressionsanalyse machen, um zu zeigen, wie Werbung den Umsatz beeinflusst. Mit ANOVA kannst du verschiedene Kampagnen vergleichen. Um das besser zu verstehen, solltest du diese Techniken auf komplexe Datensätze anwenden.  

Die besten Ressourcen zum Lernen von Statistik

Wenn du dir solide Grundlagen in Statistik aneignen willst, musst du dir die besten verfügbaren Ressourcen besorgen. Hier sind ein paar meiner Top-Empfehlungen für dich: 

Online-Kurse

Wenn du online mit Statistik anfangen willst, hat DataCamp ein paar Kurse, die für Anfänger super geeignet sind. Du kannst unser interaktives Format und die praktischen Übungen nutzen, um Konzepte besser zu verstehen. 

Hier sind ein paar meiner Empfehlungen für dich:

• Für die Grundlagen der Statistik: Einführung in die Statistik
• Zum Lernen von Statistik in R: Einführung in die Statistik mit R
• Python für Hypothesentests nutzen: Hypothesentests in Python
• Zum Lernen von Regressionstechniken in Python: Einführung in die Regression mit statsmodels in Python
• Lerne, wie du Google Sheets für Statistiken nutzen kannst: Einführung in die Statistik in Google Tabellen
• Lerne, wie du Tableau für Statistiken nutzen kannst: Statistische Techniken in Tableau  

Bücher lesen 

Wenn du dich lieber intensiv mit Themen beschäftigst, gibt's nichts Besseres als Bücher. Schau dir diese Bücher an, um fundiertes theoretisches Wissen zu bekommen, zusammen mit anschaulichen Beispielen. 

• Unbedingt lesen für Statistik: Nackte Statistik von Charles Wheelan
• Für eine ausführliche Anleitung zu Statistiken: Die Grundlagen des statistischen Lernens von Hastie, Tibshirani und Friedman 

YouTube-Kanäle und Tutorials

Für alle, die kostenlose Videokurse mögen, hat YouTube echt coole Kanäle und Tutorials. Hier sind ein paar meiner Empfehlungen für dich: 

• Die Khan Academy hat 'ne ganze Playlist zum Thema Statistik, die alle wichtigen Sachen abdeckt.
• StartQuest mit Josh Starmer ist ein weiterer Kanal, der Playlists zu den Grundlagen der Statistik und zur Statistik in R hat. 

Übungsplattformen

Bei DataCamp gibt's viele Projekte, wo du statistische Analysen auf echte Datensätze anwenden kannst. Das Beste daran ist, dass du diese Projekte in dein Portfolio aufnehmen kannst. Wenn du noch einen Schritt weiter gehen willst, probier doch mal Kaggle aus – eine weitere Plattform, die Datensätze bereitstellt und dir die Möglichkeit bietet, deine Fähigkeiten auf die Probe zu stellen. 

Schau dir mal die folgenden Ressourcen an:  

• Für die Datenvisualisierung: Eine visuelle Geschichte der Nobelpreisträger
• Um deine Fähigkeiten in der Datenbereinigung und Datenbearbeitung anzuwenden: Airbnb-Markttrends erkunden
• Um eine k-Means-Clusteranalyse durchzuführen: Studiengänge, die sich auszahlen

Tipps, um Statistik zu meistern

Ich hab selbst die Statistik-Lernreise gemacht und will ein paar Tipps teilen, die mir geholfen haben. Diese Strategien können echt einen Unterschied machen, wie gut du statistische Konzepte verstehst und anwendest. So geht's: 

• Mach regelmäßig was: Wenn du Data Scientist werden willst und einfache Tests wie den Chi-Quadrat-Test nicht hinbekommst, musst du einfach öfter üben. Beschäftige dich mit echten Problemen und wende Statistik in echten Situationen an. Das festigt dein Wissen und du kannst kritischer denken. 
• Mach bei Lerngruppen oder Foren mit: Statistik ist ein ziemlich großes Thema, und es kann echt schwierig sein, sich das alleine beizubringen. Es gibt Online-Communities wie Foren und Gruppen, wo du Fragen stellen kannst. Also, es ist am besten, solchen Communities beizutreten und mit anderen Analysten zusammenzuarbeiten. 
• Arbeite an echten Projekten: Wende dein Wissen in echten Projekten an. Du könntest zum Beispiel Daten für eine Forschungsarbeit analysieren oder eine Marktforschung machen. Ich würde sogar vorschlagen, bei ein paar Data-Science-Wettbewerben mitzumachen – die sind zwar anspruchsvoll, können aber deine Fähigkeiten verbessern. 
• Bleib neugierig und lerne immer weiter: Weil sich die Technik immer weiterentwickelt, ändern sich auch die Kriterien für die Einstellung von Mitarbeitern. Manche Firmen wollen, dass du grundlegende Statistikkenntnisse hast, während andere lieber ein tiefes Verständnis sehen. Du solltest also immer auf dem Laufenden bleiben, was verschiedene Statistik-Tools und ihre Anwendungen angeht. 

Abschließende Gedanken 

Statistik zu lernen kann echt anstrengend sein, wenn du dich nicht für Mathe interessierst und gerade erst mit deiner Karriere in der Datenwissenschaft anfängst. Mit dem richtigen Ansatz und den richtigen Ressourcen kannst du deinen Weg zum Statistikprofi vereinfachen. Da immer neue Tools für die Analyse komplexer Daten auf den Markt kommen, solltest du dich über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden halten. 

R ist die gängigste Sprache, die eingebaute Funktionen für verschiedene statistische Tests hat. Wenn du nicht weißt, wie man R für Statistiken benutzt, schau dir unseren kompletten Karriereführer „Statistiker mit R“ an.