Ungewichtet

Ungewichtet ist ein Begriff aus Statistik und Datenanalyse, der beschreibt, dass jeder Beobachtungseinheit derselbe Einfluss auf das Ergebnis zugeordnet wird. Im Gegensatz dazu stehen gewichtete Analysen, bei denen Beobachtungen mit individuellen Gewichten multipliziert werden, um Unterschiede in Bedeutung, Repräsentativität oder Messpräzision abzubilden. Ungewichtet wird typischerweise verwendet, wenn alle Messpunkte als gleich wichtig angenommen werden oder wenn der Datensatz ohne explizite Gewichte vorliegt.

In der deskriptiven Statistik bedeutet ein ungewichteter Mittelwert, dass der Durchschnitt aller Werte ohne Berücksichtigung von Gewichten berechnet wird. In der Umfrageforschung unterscheidet man oft zwischen ungewichteten Stichproben und gewichteten Stichproben; gewichtete Ergebnisse korrigieren Über- oder Unterrepräsentationen bestimmter Gruppen.

Bei Schätzverfahren und Modellen spricht man von ungewichteter Regression (unter der Annahme gleicher Varianz der Fehler) gegenüber gewichteten Verfahren wie der gewichteten kleinsten Quadrate-Methode, die Gewichte verwenden, um unterschiedliche Messpräzision oder Stichprobenwahrscheinlichkeiten zu berücksichtigen.

Vorteile des Ungewichteten sind Einfachheit und Transparenz, während Nachteile in möglicher Verzerrung liegen, wenn die Stichprobe nicht repräsentativ ist oder Messfehler variieren. Die Wahl hängt vom Untersuchungsziel und der Verfügbarkeit von Gewichten ab.

Begriffe wie ungewichtete Mittelwerte, ungewichtete Deskription, Gewichtung und gewichtete Modelle stehen im Gegensatz zueinander und helfen, die Annahmen und Auswirkungen der jeweiligen Methode zu verstehen.