Schüler begegnen Daten und Statistiken in den verschiedensten Situationen im Alltag, sei es in den Nachrichten, in der Werbung oder später im Berufsleben oder an der Universität. Deshalb ist es wichtig, dass sich Schüler einerseits Kompetenzen aneignen, um Statistiken interpretieren zu können und darauf aufbauend vernünftige Urteile fällen können, andererseits müssen Schüler Statistiken nutzen können, um ihre Argumente zu untermauern und zu rechtfertigen. Zahlreiche Datendarstellungen können dafür genutzt werden. Eine Vielzahl an Darstellungsformen bietet eine gute Möglichkeit Verbindungen zwischen den Darstellungen, welche den Schülern offensichtlich sind, herzustellen und die verschiedenen Mittelpunkte und Absichten zu beleuchten, welche die Nutzung empfehlenswert macht, wenn man sich mit Daten und Statistik im Unterricht beschäftigt.

Der größte Vorteil einer ICT Nutzung im Bereich Daten und Statistik ist die um einiges vereinfachte Kreation von anspruchsvollen Datendarstellungen, die entweder per Hand eingetippt oder sogar automatisch durch eine mathematische oder phsikalische Software erfasst wurden. ICT ermöglicht außerdem den Lehrern und Schülern Parameter mühelos zu verändern und die Veränderungen, welche die Variation in den Ergebnissen verursacht, dynamisch zu beobachten.

Absolute und relative Häufigkeit
Für ein Ereignis i ist die absolute Häufigkeit n_i die Anzahl wie oft das Ereignis in einem Zufallsexperiment vorkommt. Die relative Häufigkeit ist definiert als der Quotient der absolute Häufigkeit und der Anzahl der Ereignisse N des Experiments:

Piktogramm und Säulendiagramm

Eine Möglichkeit eines Graphens ist ein Piktogramm. Ein Piktogramm nutzt Symbole/Zeichen um Daten darzustellen.

Grundlegende Schlüsselfiguren

Für eine gegebene Folge von Ereignissen \left\{ x_1, x_2, ..., x_n \right\} sind folgende Schlüsselfiguren einige der grundlegensten der deskritpiven Statistik:

• Arithmetisches Mittel
  Das aritmetische Mittel ist definiert als der Quotient der Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl der Werte: \overline{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i
• Streuung
  Die Streuung ist definiert als die Differenz zwischen dem kleinsten und dem größten Wert aus der Stichprobe.
• Wert des Medians
  Der Wert des Medians ist als numerischer Wert definiert, der die Stichprobe in zwei gleich große Teilmengen teilt, so dass jeder Wert einer Teilmenge kleiner als der Wert des Medians ist und jeder Wert einer anderen Teilmenge größer oder gleich dem Wert des Medians ist.

Tortendiagram und vertikales Säulendiagramm
In einem Säulendiagramm können die absolute und die relative Häufigkeit einer Datenstichprobe dargestellt werden. Die Säulen können vertikal oder horizontal gezeichnet werden. Ein Tortendiagramm stellt immer die relative Häufigkeit einer Stichprobe dar.

Boxplot
Ein weiterer wichtiger Graph nennt sich "Boxplot". Dieser stellt eine Anzahl von wichtigen Zahlen in einer klaren Darstellung dar. Du kennst bereits den minimalen und den maximalen Wert und auch den Wert des Medians.
Teile den Median für eine Stichprobe in zwei Hälften,

• das 1. Quartil ist der Median der unteren Hälfte der Daten
• das 3. Quartil ist der Median der oberen Hälfte der Daten.
  

Ein Boxplot stellt den Bereich der Werte zwischen dem ersten und dem dritten Quartil als Box dar, welche eine Linie beinhaltet die den Median anzeigt. Die so genannten "Whisker" an beiden Enden der Box legen die minmalen und maximalen Werte dar. Manchmal werden beim Boxplot Ausreißer durch abgelegene Punkte dargestellt.

Das Originalbild des Boxplots wurde durch den Nutzer RobSeb via Wikimedia Commons mit der Lizenz CC-BY-SA zur Verfügung gestellt.

Varianz und Standardabweichung

Zu guter Letzt gibt es noch zwei weitere Schlüsselfiguren: die Varianz und die Standardabweichung, welche die statistische Streuung der Stichprobe messen.

• Varianz
  Die Varianz s² ist, in einer Population an Stichproben, der Mittelwert der quadratischen Abweichung zwischen den betreffenden Stichproben und deren Mittelwert:
  s^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline x)^2
• Standardabweichung
  Die Standardabweicung ist die Wurzel der Varianz:
s = \sqrt{s^2} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline x)^2}