Flashcards in Trippy Deck (35)
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1
Definiere stochastische Unabhängigkeit
zwei Ereignisse sind stochastisch unabhängig wenn die Wahrscheinlichkeit für Ereignis A nicht vom Eintreten von Ereignis B beeinflusst wird
2
Welche Voraussetzungen hat der t-Test für unabhängige Stichproben?
- Normalverteilung des Merkmals
- Varianzhomogenitaet
- Unabhängigkeit der SP
3
Beeinflüssung des Standardschätzfehlers
große streuung des Krit —> großer Fehler
große Streuung des Prä —> kleiner Fehler
große Korrelation zwischen Prä und Krit —> kleiner Fehler
4
Voraussetzungen für die Produkt-Moment-Korrelation
1) Intervalskalenniveau der Variablen
2) Normalverteilung der Variablen
3) Homoskedastizitaet
5
wie überprüft man eine SPSS t-Test Tabelle?
1. Prüfen ob die Mittelwerte in die richtige Richtung gehen
2. Signifikanz des Levene-Tests bestimmt die Zeile
(sig. —> heterogene Varianzen)
3. P-Wert überprüfen
(p2-seitig/2 = p1-seitig)
6
Punkttetrachorische Korrelation
— 2 natürlich dichotomen nominalskalierten Variablen
7
Kendalls Tau ist ___________ als Spearmanˋs Rang
konservativer
weniger teststark
8
Komplementärereignis
 (Strich)
= alle Elementarereignisse die nicht zum Ereignis A gehören
9
Standardschätzfehler/Standardabweichung:
Unterschied?
Standardabweichung — bleibt bei N konstant
Standardfehler — je kleiner N, desto größer
10
Md: Vorteile
weist geringste Abweichung vom tatsächlichen Wert auf
11
Z-Test: was wird verglichen?
vergleich des Mittelwerts einer SP mit bekanntem Populationsmittelwert
12
Dichtefunktion: Problem
——> keine Lücken
——> einzelne Elementarereignisse können nicht gut berechnet werden
13
Wann ist die binomial-verteilung in eine Normalverteilung überführbar?
n x p x q > 9
14
Bernoulli-Verteilung
Spezialfall der Binomialverteilung
15
Wann wird die Poissonverteilung verwendet?
— großes N
— Auftretenswahrscheinlichkeit sehr klein
———> großer Berechnungsaufwand
16
X2
Quadrierung der Standardnormalverteilung
17
F-Verteilung
2 unabhhängige Chi2 Verteilungen werden kombiniert
18
Was besagt der Zentraler Grenzwertsatz?
je näher N an unendlich...
— desto näher an Normalverteilung
— desto geringer die Varianz
19
t-Test Voraussetzungen
— intervallskaliert
— Normalverteilung
— Zufallsstichprobe
20
Beispiele von abhängige SP
— MW
— Matching
21
wann liegt eine abhängige SP vor?
Messwerte liegen in Paaren vor
22
Voraussetzung für abhängige SP?
differenzen der Messwertpaare sollen NORMALVERTEILT sein
23
Was sin unabhängige Sp?
wenn die Zuordnung eines Merkmalsträger in die erste SP keinen Einfluss auf die Zuordnung eines Merkmalsträgers zur 2. SP hat.
24
Vorteile Levene gegenüber Fisher?
— konservativer
d.h. wird nicht so schnell signifikant
25
Formula for Cohen's D (Effektgroesse)
M1 - M2 / sx
(fuer abhaengige SP) = M1 - M2 / sxD
26
Cohen's D haengt nicht mit ________________ zusammen
stat. Signifikanz
27
Cohen's D: Problem
keine Einigkeit, welche Standardabweichung verwendet werden soll
28
Kovarianz
sigma xy
Mass fuer linearen Zusammenhang
Aussagen ueber stochastische Zusammenhaenge zwischen Variablen
29
Kovarianz: Problem
- stark abhaengig von Massstab der Daten
- benoetigt STANDARDISIERUNG
30
