Sitzung 8: Zweidimensionale Häugkeitsverteilungen und Zusammenhangsmaße I

Question 1

A) Wofür steht die erste Position in einer Kontingenztabelle?
B) Wofür steht die zweite Position in einer Kontingenztabelle?

Answer 1

A) steht für das X (Zeile)
B) steht für das Y (Spalten)

Question 2

Kontingenztabelle:
A) k
B) m

Answer 2

A) Zeilenanzahl
B) Spaltenanzahl

Question 3

Was gibt die Prozentsatzdifferenz d% an?

Answer 3

Die Differenz zwischen zwei Prozentsätzen (zwei bedingte relative Häufigkeiten)

Question 4

Dichotom

Answer 4

Unterteilung in 2 Teile

Question 5

Achtung! Prozentsatzdifferenz:
Die Spalten und Zeilen können ………… werden. Die Werte und die Interpretationen für die Prozentsatzdierenz ändern sich entsprechend.

Answer 5

Vertauscht

Question 6

Was ist Yules Q?

Answer 6

Eine Maßzahl, die für dichotom Merkmale (2x2 Tabellen) geeignet ist

Question 7

Yules Q:
A) Konkordantes Paar
B) diskonkordantes Paar

Answer 7

A) Bei einem konkordanten Paar ist X1 und Y1 oder X2 und Y2 gleichzeitig vorhanden. (→ a und d)
B) Bei einem diskonkordanten Paar liegen die Kombinationen X1 und Y2 oderX2 undY1 vor.(→bundc)

Question 8

Was ist der Phi-Koeffizient?

Answer 8

Weitere Maßzahl for 2x2 Tabellen

Question 9

Muss der Phi-Koeffizienten standardisiert Werden?

Answer 9

Ja, weil er nicht auf einen bestimmten Wertebereich festgelegt ist.

Question 10

Wie standardisiert man den Phi-Koeffizienten?

Answer 10

Über den Maximalen Wert - wie kommt man auf diesen?
1. Die am schwächsten besetzte Zelle auf 0 setzen
2. Die anderen 3 Zellen so abändern, dass die Randhäufigkeiten gleich bleiben (an diesen darf sich nichts ändern!)
3. Den standardisierten Phi über die abgeänderte Tabelle berechnen

Question 11

Auf welchen Wertebereich ist der korrigierte Phi-Koeffizient standardisiert?

Answer 11

-1 bis +1

Question 12

Was ist das Chi-Quadrat?

Answer 12

Testet, inwiefern Zellen in Kreuztabellen überzufällig stark besetzt sind.
Sind also mehr Werte in den Zellen vorhanden, als man zufällig erwarten würde?
Aus Chi lassen sich eine Reihe anderer Zusammenhangsmaße berechnen.
Berechnung über Indifferenztabelle

Question 13

Ist Chi-Quadrat ein Zusammenhangsmaß?

Answer 13

Nein, da es nicht standardisiert ist

Question 14

Welche anderen Zusammenhangsmaße lassen sich über Chi berechnen?

Answer 14

φ, Cramers V, Tschuprows T, Kontingenzkoezient C

Question 15

Chi:
A) feij
B) fbij

Answer 15

A) erwartete Zellhäufigkeit
B) beobachtete Zellhäufigkeit

Question 16

Das Chi-Quadrat ist nicht gut interpretierbar, da keine Information über zum Beispiel das ….. = es muss noch …… werden.

Answer 16

Maximum
Standardisiert

Question 17

Was sind Cramers V und Tschuprows T und der Kontingenzkoeffizient C?

Answer 17

Standardisierungen für Chi

Question 18

A) Wann verwendet man Tschuprows T?
B) Wann verwendet man Cramers V?

Answer 18

A) bei asymmetrischer Tabelle
B) bei symmetrischer Tabelle

Question 19

Was muss man beim Kontingenzkoeffizienten C beachten?

Answer 19

Die Obergrenze dessen ist unterhalb von C, deshalb muss man ihn nochmal standardisieren

Question 20

PRE

Answer 20

Proportional Reduction of Error

Question 21

Was geben PRE Maßen an?

Answer 21

geben an um wieviel man den Fehler bei der Schätzung der abhängigen Variable reduzieren kann, wenn man Kenntnis von der unabhängigen Variable hat.

Question 22

A) Wann berechnet man das Spalten-Lambda?
B) Wann berechnet man das Zeilen-Lambda?

Answer 22

A) wenn die Spaltenvariable die abhängige Variable ist
B) Wenn die Zeilenvariable die abhängige Variable ist

Question 23

Interpretation d%

Answer 23

Der Prozentsatz von „Spalten“, die zu „Zeile a/b“ führen, ist unter „Spalte a/c“ … Prozentpunkte höher/tiefer als unter „Spalte b/d“.

Question 24

Wie kann man testen, ob 2 Variablen abhängig oder unabhängig sind?

Answer 24

Sind unabhängig, wenn gilt:

Nij = (ni. * n.j) / n