Summary  
This chapter distinguishes between a population and a sample in statistical contexts, showing how a subset of data represents the whole.

General domain of usage  
Statistical data analysis

Das Verständnis von Statistik erweitert den Horizont und ermöglicht das Erkennen statistischer Muster sowie den Umgang mit Daten. Die ersten grundlegenden Definitionen: **Stichprobe** und **Grundgesamtheit**.

**Grundgesamtheit**: ist die Menge identischer Elemente, die im Rahmen unserer Untersuchung von Interesse sind.

Definition

**Stichprobe**: ist eine Teilmenge der Grundgesamtheit, die dazu dient, die Merkmale der Grundgesamtheit abzubilden (jedoch spiegelt sie aufgrund ihrer **Qualität** möglicherweise nicht immer die Merkmale der Grundgesamtheit genau wider).

### Stichprobe vs Grundgesamtheit: Beispiel

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Dieser Kurs vermittelt Ihnen grundlegende Kenntnisse in Statistik. Er richtet sich an Studierende mit Grundkenntnissen der Python-Syntax, da sie mit den Modulen NumPy und pandas arbeiten werden. Im Verlauf des Kurses machen Sie sich zunächst mit den Grundbegriffen vertraut und gehen dann schrittweise zu komplexeren Konzepten und Aufgaben über.

Dieser Abschnitt behandelt den ersten praxisnahen statistischen Anwendungsfall: das Bestimmen von Konfidenzintervallen. Dafür sind Kenntnisse in den Bibliotheken NumPy, pandas, Matplotlib und Seaborn erforderlich, um mathematische Formeln zu berechnen und Visualisierungen zu erstellen. Es erwartet Sie nur ein geringer Anteil an Theorie, dafür jedoch ein hoher Praxisanteil.

Ein unverzichtbarer Bestandteil im Alltag eines Data Analysts ist die Durchführung von Hypothesentests. Nach Abschluss dieses Abschnitts verstehen Sie das Konzept des Testens in der Statistik und können einen t-Test mit Python durchführen.

Stichprobe vs. Grundgesamtheit

Stichprobe vs Grundgesamtheit: Beispiel

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Stichprobe vs. Grundgesamtheit

Stichprobe vs Grundgesamtheit: Beispiel