12. Quantitative & Qualitative: Quantitative Teil 2

Question 1

Welche zwei Arten der quantitativen Auswertungsverfahren gibt es?

Answer 1

• Deskriptive Statistik – beschreibt und ordnet erhobene Daten innerhalb der Stichprobe.
• Inferenzstatistik – prüft, ob die Ergebnisse der Stichprobe auf die Grundgesamtheit übertragbar sind.

Question 2

Was ist das Ziel der deskriptiven Statistik?

Answer 2

• Übersicht über die Verteilung von Variablen in einer Stichprobe.
• Berechnung von statistischen Kennwerten (z. B. Mittelwert, Median).

Question 3

Welche statistischen Kennwerte gibt es?

Answer 3

• Absolute Häufigkeit: Anzahl einer bestimmten Merkmalsausprägung.
• Relative Häufigkeit: Anteil einer Merkmalsausprägung an der Gesamtstichprobe.
• Modus: Wert, der am häufigsten auftritt.
• Median: Wert, der die Stichprobe in zwei Hälften teilt.
• Arithmetisches Mittel: Durchschnittswert aller Werte.
• Standardabweichung: Gibt die Streuung der Werte um den Mittelwert an.

Question 4

Was ist das Ziel der Inferenzstatistik?

Answer 4

• Prüfung der Gültigkeit von Stichprobenergebnissen für die Grundgesamtheit.
• Schätzung von Populationswerten anhand von Stichprobendaten.
• Wahrscheinlichkeitsaussagen über Hypothesen.

Question 5

Was ist eine Stichprobe?

Answer 5

• Auswahl von Untersuchungseinheiten aus einer Population.
• Kann zufällig (probabilistisch) oder nach festen Kriterien (nicht-probabilistisch) erfolgen.

Question 6

Was bedeutet das Signifikanzniveau (α)?

Answer 6

• Gibt an, wie hoch die Wahrscheinlichkeit der Nicht-Gültigkeit einer Hypothese ist.
• In den Sozialwissenschaften ist α = 0,05 (5 % Irrtumswahrscheinlichkeit) üblich.

Question 7

Welche drei Kennwerte werden in inferenzstatistischen Verfahren genutzt?

Answer 7

• Empirischer Wert → zeigt Unterschiede/Zusammenhänge in der Stichprobe.
• Irrtumswahrscheinlichkeit (p-Wert) → gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein α-Fehler auftritt.
• Effektstärke → misst die relative Größe eines Unterschieds/Zusammenhangs.