Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorAbt, Martin-
dc.contributor.authorLoibl, Katharina-
dc.contributor.authorLeuders, Timo-
dc.contributor.authorReinhold, Frank-
dc.date.accessioned2023-06-09T19:02:31Z-
dc.date.available2023-06-09T19:02:31Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2003/41698-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17877/DE290R-23541-
dc.description.abstractDer Boxplot ist eine in der deskriptiven Statistik häufig genutzte Darstellungsform mit hohem Informationsgehalt. Gerade wegen seiner kompakten Darstellung deskriptiver Kennwerte eignet er sich gut für einen Vergleich mehrerer Verteilungen (Krüger et al., 2015). Auf der anderen Seite macht ihn gerade diese kompakte Darstellung zu einem komplexen und anspruchsvollen Lerngegenstand (Bakker et al., 2005; Edwards et al., 2017). Diese Komplexität zeigt sich unter anderem in typischen Fehlvorstellung: So ersetzen einige Schüler*innen die konzeptuelle Idee der Rolle der Fläche im Boxplot ‚Je größer die Fläche der Box, desto geringer die Dichte der mittleren Datenhälfte‘ durch die auf der Basis anderer Darstellungsformen langjährig aufgebaute Vorstellung ‚Je größer die Fläche, desto größer der repräsentierte Stichprobenanteil‘ (Abb. 1).de
dc.language.isodede
dc.publisherGesellschaft für Didaktik der Mathematik-
dc.relation.ispartofBeiträge zum Mathematikunterricht 2022-
dc.subjectBoxplotsde
dc.subjectPilotstudiede
dc.subjectFlächenfehlvorstellungde
dc.subjectClusteranalysede
dc.subject.ddc510-
dc.titleTypische Fehler beim Vergleich zweier Datensätze unter Rückgriff auf Boxplots: Eine Pilotstudiede
dc.typeTextde
dc.type.publicationtypeconferenceObjectde
dcterms.accessRightsopen access-
eldorado.secondarypublicationfalsede
Appears in Collections:2022

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
BzMU22_513.pdfDNB156.95 kBAdobe PDFView/Open


This item is protected by original copyright



This item is protected by original copyright rightsstatements.org