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Lektion 6 Flashcards

(65 cards)

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1
Q

6.1 Wie wird die Inferenzstatistik noch genannt?

A

Schließende Statistik

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Q

6.1 Worum geht es bei populationsbeschreibenden quantitativen Studien?

A

Es geht darum, einzelne Populationsparameter (Mittelwerte oder Prozentwerte) möglichst genau auf der Basis der entsprechenden Stichprobenkennwerte zu schätzen.

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3
Q

6.1 Was ist die diskriptive Statistik und welche Mittel benutzt sie.

A

➢ Dient der Beschreibung von Populationen
➢ Beschreibung empirischer Daten mit Tabellen, Kennzahlen und Grafiken
➢ Mittel:
➢ Maße der Dispersion: Variationsbreite, Varianz, Standardabweichung
➢ Häufigkeiten: absolute Häufigkeiten, relative Häufigkeiten
➢ nutzt Explorative Studien zur Bildung von Hypothesen

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4
Q

6.1 Ziel der deskriptiven Statistik

A

➢ empirische Daten durch Tabellen, Kennzahlen und Grafiken übersichtlich darzustellen und zu ordnen
➢ Vor allem bei sehr umfangreichem Datenmaterial ist das wichtig, um nicht den
Überblick zu verlieren

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5
Q

6.1 Auswertung Quantitativer Studien/ Handlungsempfehlungen

A

➢ 1. Datenbereinigung: Korrektur von Fehlern im Datensatz
➢ 2. Stichprobenbeschreibung: Beschreibung zentraler soziodemografischer Merkmale (Bsp. Geschlecht, Alter)
➢ 3. Dateninspektion & deskriptiv-statistische Analysen: Prüfung der Daten auf Unklarheiten oder Fehler vor komplexen Analysen
➢ 4. Inferenzstatistische Analysen: Parameterschätzung und Hypothesenprüfung
➢ 5. Inhaltliche Interpretation: Verknüpfung der Ergebnisse mit den Forschungsfragen und Hypothesen inkl. Empfehlungen

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6
Q

6.1 Modus, median, arithm. Mittel, Spannweite berechnen

A

➢ Modus = Das Merkmal welches am häufigsten auftritt
➢ Median = 1,2,3,4,5, median ist 3; 1,2,3,4 ist der Median 2,5, Die zahlen müssen sortiert werden
➢ Arithm. Mittel = Alle zahlen zusammen durch die Anzahl. 2+2+2=6; 6/3= 2
➢ Spannweite/Variationsbreite (Range) = kleinster wert vom großem abziehen. 12-3=9

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7
Q

6.2 Abgrenzung qualitativen Merkmalen und quantitativen Merkmalen mit 3 Beispielen

A

qualitativenForschung
➢ Einzelfälle ausführlich untersuchen und diese interpretativ auswerten
➢ z.B. Experteninterview, qualitative Inhaltsanalyse, Fallstudie
➢ Quantitative Merkmale: Einkommen, Gewicht und Alter
QuantitativeForschung
➢ Sammlung möglichst vieler Ergebnisse, um diese statistisch auszuwerten
➢ z.B. Umfrage, Systematische Beobachtung, quantitative Inhaltsanalyse, Experiment
➢ Qualitative Merkmale: Haarfarbe, Geschlecht, Schulabschluss

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8
Q

6.2 Variablen was gehört nicht dazu MC

A

Es gibt:
- Diskrete Variablen
- Stetige Variablen
- Quasi-stetige Variablen

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9
Q

6.2 Zusammenhang zwischen diskrete/stetig/quasi stetig

A

➢ Diskrete Variable: Die Menge der angenommenen Werte ist abzählbar
➢ Stetige Variable: Die Menge der angenommenen Werte ist nicht abzählbar
➢ Quasi-stetige Variable: Die Menge der angenommenen Werte ist nur aufgrund der mangelnden Auflösung des Messgerätes nicht abzählbar

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10
Q

6.2 Welche der folgenden Aussagen treffen auf das Verhältnis von arithmetischem Mittel und Ausreißerwerten zu?

A

Das arithmetische Mittel ist anfällig für Ausreißerwerte.

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11
Q

6.2 Was bedeutet das 75-Prozent- Perzentil in einer Verteilung?

A

Das 75-Prozent-Perzentil bedeutet, dass z. B. 75 Prozent aller Befragten unterhalb dieses Wertes liegen.

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12
Q

6.2 Wie nennt man eine Verteilung, bei der die Werte auf der rechten Seite der Verteilung stärker streuen als auf der linken Seite?

A

Linkssteil.

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13
Q

6.2 Die Differenz zwischen Minimum und Maximum einer jeden Kategorie bezeichnet man als?

A

Kategorienbreite.

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14
Q

6.2 6 Kriterien der Kategoriebreite/6 Merkmale der Kategorienbildung

A

• 1. Differenzierung ermöglichen (aber nicht zu viele)
• 2. möglichst gleiche Breite
• 3. Alle Kategorien haben gewisse Mindestanzahl an Fällen
• 4. Natürliche Schwellenwerte berücksichtigen
• 5. Möglichst unabhängig von Ausreißerwerten
• 6. Grenzen plausibel und gut kommunizierbar

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15
Q

6.2 Skalennieveaus nennen und welche Merkmale sie aufweisen

A

Norminalskala:
➢ niedrigstes Messniveau, keine Reihenfolge/Berechnungen möglich, nur Kategorien
➢ (Bsp. Geschlechter)
➢ Berechnung: Modus

Ordinalskala:
➢ Einordnung der Werte in eine Rangfolge (ohne math. Bedeutung)
➢ (Bsp. Schulnoten)
➢ Berechnung: Median

Kardinalskala
Intervallskala:
➢ kein natürlicher Nullpunkt, Abstände zw. Werten = immer gleich groß (Intervall)
➢ (Bsp. Temperatur)
➢ Berechnung: Arithmetisches Mittel
Verhältnisskala:
➢ hat alle Eigenschaften einer Intervallskala ABER mit absolutem Nullpunkt!
➢ (Bsp. Alter, Preise)
➢ Berechnung: Arithmetisches Mittel

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16
Q

6.2 Welche Skala ist eine metrische Skala, bei der die Abstände zwischen den Werten auf der Skala identisch sind, aber aufgrund des fehlenden echten Nullpunkts nicht ins Verhältnis gesetzt werden können?

A

Intervallskala

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17
Q

6.2 Es gibt verschiedene Skalenniveaus. Welches passt zu den Beispielen „Studienrichtungen, Geschlecht und Lieblingszeitungen“?

A

Nominalskala

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18
Q

6.2 Es gibt verschiedene Skalenniveaus. Welches passt zu den Beispielen
„Temperatur und Intelligenzquotient“?

A

Intervallskala

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19
Q

6.2 Es gibt verschiedene Skalenniveaus. Welches passt zu den Beispielen
„Beliebtheitsrangliste und soziale Schichten“?

A

Ordinalskala

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20
Q

6.2 Es gibt verschiedene Skalenniveaus. Welches passt zu den Beispielen
„Größe, Nahrungswert in Kalorien und Alter“?

A

Verhältnisskala

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21
Q

6.2 Es gibt verschiedene Skalenniveaus. Welches passt zu folgendem Beispiel
„Versuchspersonennummer“?

A

Nominalskala

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22
Q

6.2 Es gibt verschiedene Skalenniveaus. Welches passt zu den Beispielen
„Inflation und Preis“?

A

Verhältnisskala

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23
Q

6.2 abhängig vom jeweiligen Skalenniveau stehen verschiedene Methoden zur Verfügung, um beispielsweise Lagemaße anzugeben. Bei welchem Skalenniveau kann kein Median bestimmt werden?

A

Nominalskala

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24
Q

6.2 Skalenniveau bei Geschlecht?

A

Nominalskala

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25
6.2 Skalenniveau bei errechnete Durchschnittsquote bei Hochschulbewerbung?
Ordinalskala
26
6.2 Skalenniveau bei Stärke der Interessen an verschiedenen Studienschwerpunkten anhand einer Skala.
Intervallskala
27
6.2 Stellen Sie sich vor, es liegen in ihrem Daten Satz für einzelne Variablen sogenannte Ausreißerwerte vor. 1)Welches Lagemaß ist zu bevorzugen? 2)Begründen Sie bitte kurz.
Median, Weil das arithmetische Mittel durch Ausreißerwerte stark verzerrt wird.
28
6.3 Welcher Begriff bezieht sich auf die Häufigkeit einer Ausprägung eines Merkmals in Bezug auf die gesamte Messung?
Randhäufigkeit
29
6.3 identifizieren Sie in der folgenden Hypothese bitte die unabhängige und abhängige Variable. „Männer werden durch den Arbeitgeber während des Studiums eher unterstützt als Frauen.“
➢ unabhängige Variable: Geschlecht ➢ abhängige Variable: Unterstützung durch den Arbeitgeber
30
6.3 Zusammenhänge zwischen zwei Variablen werden durch folgende Rechnung ermittelt?
Korrelationsrechnung
31
6.3 Welche Werte kann der Korrelationskoeffizient der Produkt- Moment-Korrelation annehmen?
von r = –1 bis r = +1
32
6.3 Korrelationskoeffizienz, was bedeutet das für ein Ehepaar mit dem Alter x und y
Der Korrelationskoeffizient r bezeichnet den Wert für die Stärke des Zusammenhangs von zwei Variablen im Wertebereich von –1 bis +1. Angenommen, es soll untersucht werden, ob ein bestimmtes Produkt eher von verheirateten Paaren gekauft wird als von nicht verheirateten. Diese Information ist relevant, um ggf. das Marketing für das Produkt auszurichten. In einer Studie wird nun aufgezeigt, dass die Annahme tatsächlich zutrifft; verheiratete Paare kaufen das Produkt eher. Was allerdings bis dahin nicht berücksichtigt worden ist, ist, dass der Zusammenhang nicht über den Status der Ehe entsteht, sondern über das Alter der Verbraucher
33
6.3 Wie nennt man die Stärke des Zusammenhangs von zwei Variablen unter Herausberechnung einer dritten Variablen?
partielle Korrelation
34
6.3 2 Korrelationskoeffizienten beschreiben 8P. Korrelationskoeffizient nach Pearson
Wie stark diese Beziehung zwischen den Variablen ist, wird durch den Korrelationskoeffizienten r zum Ausdruck gebracht (Produkt-Moment-Korrelation). Er kann alle Werte zwischen –1 und +1 annehmen. ➢ Den Pearson-Korrelationskoeffizienten nutzt man bei normalverteilten Daten und bei einem linearen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen. ➢ Sind die Daten nicht normalverteilt und/oder ist der Zusammenhang nicht linear, kann man auf die Spearman-Korrelation zurückgreifen. Diese bezieht sich auf die Ränge der Daten. Dadurch kann sie auch nichtlineare Zusammenhänge erkennen und ist nicht auf normalverteilte Daten beschränkt
35
6.3 Vorgehensweise des Chi-Quadrat- Tests 8 P.
Ziel: • Überprüft, ob Unterschiede in den Häufigkeiten zufällig sind, oder einen signifikanten Zusammenhang zeigen • Vergleich zw. empirisch beobachteten Häufigkeiten und erwarteten Häufigkeiten • Berechnung der Prüfgröße X2 (Chi-Quadrat) aus den Abweichungen in einer Kreuztabelle • Wenn Unterschied sehr groß -> wahrscheinlich kein Zufall
36
„Das Verfahren der kleinsten Quadrate“:
= die Quadrierung, Summierung & Minimierung der Residuen aller Datenpunkte • Größere Abstände werden stärker gewichtet • Positive & Negative Abstände heben sich nicht auf
37
6.4 Wie viele und welche Merkmale sind nötig, um eine Normalverteilung vollständig zu beschreiben?
Wird durch 2 Parameter beschrieben: • Arithmetisches Mittel/Mittelwert (μ) • Streuung/Standardabweichung (σ)
38
6.4 Wie viele Prozent der Fälle liegen bei einer Normalverteilung unter dem Bereich von ± einer Standardabweichung?
0.6826
39
6.4 Die Wurzel aus der empirischen Varianz bezeichnet man als die?
Standardabweichung
40
6.4 Den Abstand des Datenpunktes zur Regressionsgeraden in einer Regression nennt man …
Residuum
41
6.4 … gibt an, wie gut das Modell durch die Regressionsgerade erklärt wird
Das Bestimmtheitsmaß R² …
42
6.4 Fragen, die mithilfe der Regessionsanalyse bearbeitet werden können.
1. Zeitreihenanalyse 2. Wirkungsprognosen 3. Ursachenanalyse
43
6.4 Welcher Begriff kann als alternative Bezeichnung für die abhängige Variable im Zusammenhang mit der Regressionsanalyse genutzt werden?
• Regressand = abhängige Variable • Regressor = unabhängige Variable
44
6.4 Welche Fragestellung können mit der Reggresionsanalyse beantwortet werden
➢ Ausgangspunkt = eindeutige Richtung der Zusammenhänge Bsp.: Die verkaufte Menge an Gummistiefeln ist mit ziemlich sicherer Wahrscheinlichkeit wetterabhängig. Umgekehrt erscheint der Zusammenhang nicht sinnvoll. Ergo muss die angenommene Richtung des Zusammenhanges theoretisch gut begründet werden.
45
6.5 Auf welchen Begriff bezieht sich nachfolgende Aussage? „Die Alternativhypothese H1 wird akzeptiert, obwohl die Nullhypothese H0 gilt. Folglich wurde ein behaupteter Effekt irrtümlicherweise für bestätigt gehalten.“
Alpha-Fehler
46
6.5 Alpha und Beta Fehler anhand des Signifikanzniveau erklären
➢ Fehler 1 (Alpha-Fehler) – Nullhypothese ablehnen, obwohl sie wahr ist ➢ Fehler 2 (Beta-Fehler) - man lehnt die Alternativhypothese ab, obwohl diese wahr ist ➢ Signifikanz festlegen: Man ist bereit Nullhypothesen abzulehnen, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass die beobachteten Fehler auf einem Zufall beruhen unter 5% liegt
47
6.5 Was lässt sich durch das arithmetische Mittel und die Streuung vollständig beschreiben?
Normalverteilung
48
6.5 Die Standardabweichung kann anhand konkreter Werte angegeben werden. Um welche Werte handelt es sich?
Mo= 0 Wendepunkt liegen bei -1 und +1 Streuung σ =1
49
6.5 Die Anzahl der Werte, die frei variiert werde können, ohne den interessierenden statistischen Parameter zu ändern, nennt man…
Freiheitsgrade
50
6.5 Stellen Sie sich bitte folgende Situation vor: Es liegen zwei Datensätze vor. Ihnen liegen die Werte für das arithmetische Mittel (μ) und für die Streuung (σ) vor: μ1 = μ2 σ1 = σ2 Was können Sie aus diesen Werten ableiten.
Es handelt sich hierbei jeweils um dieselbe Normalverteilung. Warum? Weil „Jede Normalverteilung ist durch ihr arithmetisches Mittel μ und ihre Streuung σ vollständig beschrieben.“
51
6.5 Folgende Werte beziehungsweise Eigenschaften von Kennwerten sind bekannt. Um welche Verteilung handelt es sich?
a. Median = arithmetisches Mittel = Modus, Normalverteilung b. Mittelwert = 0; Standardabweichung = 1, Standardnormalverteilung
52
6 Werte (42,3; 28,2; 30,5; 32; 33;
Anderes Wort für Spannweite = Variationsbreite oder Range
53
38,8) bekommen und dafür Median, arithmetisches Mittel und Spannweite berechnen und sagen wie Spannweite auch genannt wird 10P.
Median: 2, 3, 5, 8, 28, 30, 32, 33, 38, 42 -> Median = 28 (Mittelwert) Arithmetisches Mittel: 22,1 Spannweite: 42 -2 = 40
54
6.5 Was ist Diskrete Wahrscheinlichkeit
• kann jedem möglichen (zählbaren) Wert der diskreten Zufallsvariablen eine Wahrscheinlichkeit ungleich null zugeordnet werden • oft in tabellarischer Form dargestellt
55
6.5 Wodurch ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung gekennzeichnet
• Es werden allen Werten auf der x-Achse bestimmte Wahrscheinlichkeiten auf der y- Achse zugeordnet • Median, Modus & arithmetisches Mittel liegen relativ dicht beieinander
56
6.5 Vervollständigen nachfolgende Lücken mit den jeweiligen Richtwerten.
a. Korrelationskoeffizient r kann alle Werte zwischen -1 und +1 annehmen. b. für ein 95-Prozent-Konfidenzintervall: z = 1,96 c. für ein 99-Prozent-Konfidenzintervall: z = 2,58 d. Bestimmtheitsmaß R² kann alle Werte zwischen 0 bis -1 annehmen. e. Normalverteilung: σ = 1 und 𝑥̅¯ = 0
57
6.5 Erwartungswert, inwieweit er dem Populationsmittelwert entspricht
➢ Erwartungswert wird auch erwartungstreuer Schätzer des Populationsparameters genannt ➢ der Mittelwert der Stichprobenkennwerteverteilung = Erwartungswert der Grundgesamtheit ➢ Populationsparameter = tatsächliche Verteilung der Stichprobe in der Grundgesamtheit
58
6.5 Was bedeutet Parameter und Schätzwert im Zusammenhang mit der Wahrscheinlichkeitstheorie.
• Grundlage der Inferenzstatistik = Wahrscheinlichkeitstheorie • Mit ihr kann man Wahrscheinlichkeitsaussagen über die Grundgesamtheit treffen • Dazu benötigt man eine Stichprobenverteilung = Grundlage für die Verfahren der Inferenzstatistik • Man kann mathematisch nachweisen, dass dieser Erwartungswert dem
59
Populationsmittelwert entspricht • Deswegen wird er auch als erwartungstreuer Schätzer des Populationsparameters bezeichnet.
60
6.5 Welche Hypothese(n) will man beweisen?
Nur die Alternativhypothese.
61
6.5 Wie viel Prozent der Fläche liegen bei einer Standardnormalverteilung zwischen +/- 2 Standardabweichungen?
0.9544
62
6.5 Wie nennt man die Anzahl der Werte, die frei variiert werden können, ohne den interessierenden statistischen Parameter zu ändern.
Freiheitsgrade
63
6.5 Warum wird die Prüfgröße standardisiert?
➢ Damit es für den Test egal ist wie groß die Stichprobe ist ➢ welcher Mittelwert als Nullhypothese festgelegt wurde ➢ welche Streuung die Daten aufweisen
64
Beschreibe die t-Verteilung und nenne Unterschiede zur Standardnormalverteilung:
➢ t-Verteilung = stetige symmetrische Verteilung ➢ ähnelt in der Form der Glockenkurve der Normalverteilung bzw. Standardnormalverteilung ➢ aber niedriger und breiter ➢ kann verwendet werden, wenn die Varianz bzw. Standardabweichung der Grundgesamtheit nicht bekannt ist
65
6.5 Welche Art von Hypothesen wird
• Bei gerichteter Hypothese: einseitige Tests

quanti (6 decks)

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