Statistik Grundlagen Flashcards
(95 cards)
Zwei Beispiele für deskriptive Statistik
Von den 2000 befragten SchülerInnen möchten 19.8% eine Mittelschule beginnen.
Eine Gruppe von 30 Studierenden stuft die Qualität der Lehrveranstaltung A im Durchschnitt höher ein als diejenige der Lehrveranstaltung B.
Zwei Beispiele für Inferenzstatistik (induktive bzw. schliessende Statistik)
Aus den Ergebnissen von 2000 befragten SchülerInnen einer Zufallsstichprobe ist zu schliessen, dass der Anteil von SchülerInnen in der gesamten Population, die eine Mittelschule beginnen, zwischen 19.2 und 20.4% beträgt.
Aus den Angaben von 30 Studierenden ist zu schliessen, dass die Qualität von Lehr- veranstaltung A bei Studierenden im Allgemeinen höher eingestuft wird als jene von Lehrveranstaltung B. Die Streuung der mittleren Einschätzung der Qualität der Lehrveranstaltungen ist dabei umso grösser, je kleiner Stichproben sind.
Beschreibung von “Univariat”
Verteilung der Werte einer einzelnen Variable.
Beschreibung von “Bivariat”
Verteilungen zweier Variablen sowie die Beziehungen zwischen den beiden Variablen.
Multivariat
Verteilungen von drei und mehr Variablen sowie das Muster der Beziehungen zwischen diesen Variablen.
Operationalisierung
Verknüpfung von theoretischen Begriffen (Konstrukten) mit empirisch beobachtbaren Sachverhalten durch Korrespondenzregeln.
Bsp: Die Bildungsentscheidung wird mit einer Frage erfasst.
Korrespondenzregeln
Ergeben sich aus Korrespondenzhypothesen. Vermutungen hinsichtlich der beobachtbaren Sachverhalte aus theoretischen Argumenten oder Begriffen.
Bsp: Es ist anzunehmen, dass Männer öfter Actionfilme schauen als Frauen.
Messung
Die Anwendung von Korrespondenzregeln.
Latente Variablen
Nicht direkt messbare Variablen.
Manifeste Variablen
Direkt messbare Variablen.
Codierung, Codeplan / Codebuch
Die Regeln der Zuordnung von Zahlen zu den Antworten der Befragten erfolgen anhand diesem.
Datenmatrix
Die Tabelle in der die Daten einer Erhebung liegen. Pro Beobachtung eine Zeile, pro Variable eine Spalte.
Missing Values
Fehlende Werte einer Beobachtung.
Listwise deletion
Fälle, die fehlende Werte aufweisen, bleiben bei diesem Vorgehen unberücksichtigt.
Missing at random, MAR
Die Annahme, dass fehlende Werte zufällig auftreten.
Dichotome Variable
Eine Variable, die nur zwei Ausprägungen hat. Z.B. female/male.
Kategoriale Variable
Eine Variable, die mehrere Ausprägungen hat.
Z.B. 1 = Berufsausbildung, 2 = Mittelschule, 3 = Zwischenjahr
Diskrete Variable
Variablen, die eine endliche (bei Zähldaten: abzählbar unendliche) Anzahl von Ausprägungen annehmen können.
Z.B. Anzahl Geschwister.
Stetige Variable (auch kontinuierlich)
Eine Variable, die theoretisch beliebig fein abgestuft werden kann.
Z.B. Körpergrösse, Zeit, Gewicht.
Quasi stetige Variable
Eine Variable die eigentlich stetig ist, aber nur diskret gemessen wird.
Z.B. Monatseinkommen wird gerundet erhoben.
Gruppieren / Kategorisieren einer Variable
Anstelle der exakten Werte werden die Informationen für die Zuordnung in bestimmte Intervalle verwendet.
Z.B. Quasi stetig erhobenes Einkommen wird in verschiedenen Kategorien (0-1999 CHF, 2000-3999 CHF, etc.) gruppiert.
Nominalskalenniveau
Dieses Skalenniveau enthält ausschliesslich Information darüber, ob es sich um gleiche oder ungleiche Ausprägungen handelt. Bei Transformationen muss die Gleichheit oder Verschiedenheit von Zuordnungen gewahrt werden.
Bsp.: Geschlecht (female), Nationalität, Zivilstand, etc.
Ordinalskalenniveau
Dieses Skalenniveau enthält ergänzend Information über ein ‹Mehr› bzw. ‹Weniger› des Ausmasses einer Eigenschaft, d.h. die Ausprägungen können in eine Rangfolge gebracht werden. Bei Transformationen muss die Rangreihenfolge bewahrt werden.
Bsp.: Schulnoten, Berufsprestige Intensität einer Einstellung oder Bewertung.
Intervallskalenniveau
Dieses Skalenniveau erlaubt die inhaltliche Interpretation der Abstände zwischen einzelnen Werten einer Variable zulässig, wobei die Intervallgrösse (Einheit) und der Nullpunkt beliebig sind. Alle positiven linearen Transformationen sind zulässig (Nullpunkt b und Einheit a sind frei wählbar, die Vergleichbarkeit der Intervalle bleibt erhalten): y = ax + b mit a > 0.
Bsp.: Temperatur in Grad Celsius, d.h. es gilt dass der Temperaturunterschied von 0° C zu 10° C ist gleich gross wie derjenige von 10° C zu 20° C
