Was trifft zu?
Die Irrtumswahrscheinlichkeit liegt in den Sozialwissenschaften bei 95% bis 95,5%.
Das Konfidenzniveau liegt in den Sozialwissenschaften bei 95% bis 95,5%.
Die Irrtumswahrscheinlichkeit liegt in den Sozialwissenschaften bei 5%
Das Konfidenzniveau liegt in den Sozialwissenschaften 5%
Der Standardfehler des Mittelwerts wird mit zunehmender Stichprobengrösse ebenfalls grösser.
Der Standardfehler des Mittelwerts wird mit abnehmender Stichprobengrösse grösser.
Der Standardfehler des Mittelwerts wird mit abnehmender Stichprobengrösse kleiner.
Der Standardfehler des Mittelwerts wird mit zunehmender Stichprobengrösse kleiner.
Der zentrale Grenzwertsatz heisst so, weil er grenzwertig ist.
Werden wiederholt (viele) Stichproben genügend grossen Umfangs aus einer Grundgesamtheit gezogen, verteilen sich die Ergebnisse dieser Strich
Der zentrale Grenzwert kann nur angewendet werden, wenn das Merkmal, das gemessen wird, ebenfalls normalverteilt ist.
Der zentrale Grenzwert kann nur angewendet werden, wenn das Merkmal, das gemessen wird, NICHT normalverteilt ist.
was trifft zu?
+/- 1,96 σ entsprechen einem Konfidenzniveau von 95,5 %.
+/- 2 σ entsprechen einem Konfidenzniveau von 95,5 %.
+/- 1,96 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 95,0 %.
+/- 2 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 95,0 %.
+/- 1,96 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 4,5 %.
+/- 1,96 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5,0 %.
+/- 1,96 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 2,5 %.
+/- 2 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5,0 %.
Fehlende Werte kommt bei der Datenanalyse kaum Bedeutung zu.
Fehlende Werte haben hohe Relevanz bei Prozentberechnungen.
Fehlende Werte haben hohe Relevanz bei Mittelwertberechnungen.
Datensätze mit fehlenden Werte werden von SPSS in alle Auswertungsroutinen automatisch miteinbezogen.
Bei einer Datengewichtung werden Werte gewichtet.
Bei einer Datengewichtung werden Datensätze gewichtet.
Bei einer Datengewichtung werden Variablen gewichtet.
Bei einer Datengewichtung besitzt eine Tabelle im Output mehr Gewicht als andere Tabellen.
Beim Umcodieren in SPSS werden Variablen neu berechnet.
Umcodierungen in SPSS können in neue oder dieselben Variablen erfolgen.
Beim Variablen Berechnen werden Berechnungen über alle Datensätze durchgeführt.
Beim Variablen Berechnen erfolgt die Berechnung innerhalb einer Datenzeile.
Eine (menschliche) Grundgesamtheit sollte immer auch über Geschlecht und Alter definiert werden.
Eine Stichprobe ist in jedem Fall repräsentativ für die Grundgesamtheit.
Eine Stichprobe ist nur dann repräsentativ zur Grundgesamtheit, wenn sie kein strukturelles Abbild der Grundgesamtheit darstellt.
Grundgesamtheiten ändern sich je nach Aufgabenstellung (Forschungsthema).
Die Zufallsstichprobe stellt die hochwertigen aller Stichprobenarten dar.
Bei einer nicht zufälligen Stichprobe nach bestimmten Merkmale "ausgesucht".
Wegen der Zufälligkeit können Zufallsstichproben nie die Genauigkeit bewusster Auswahlverfahren (durch die Forschende) erreichen.
Eine Strassenbefragung ist zufällig.
Je grösser einer Zufallsstichprobe ist, desto grösser ist auch die Schwankungsbreite der Ergebnisse.
Wenn das Ergebnis bei etwa 50% der Stichprobe liegt, dann ist die Schwankungsbreite grösser, als wenn das Ergebnis bei etwa 25% liegt.
Wenn das Ergebnis bei etwa 50% der Stichprobe liegt, dann ist die Schwankungsbreite kleiner, als wenn das Ergebnis bei etwa 25% liegt.
Je kleiner eine Zufallsstichprobe ist, desto kleiner ist auch die Schwankungsbreite der Ergebnisse.
Die Mindestgrösse einer "guten" Stichprobe muss 10.000 Fälle umfassen.
Die Mindestgrösse einer "guten" muss 1.000 Fälle umfassen.
Eine "gute" Stichprobe benötigt mindestens 5.000 Fälle.
Die Mindestgrösse einer "guten" Stichprobe sollte 400 Fälle umfassen.
Die grössten Teile einer Stichprobe, über die noch Aussagen getroffen werden, sollten 100 Fälle umfassen.
Die gewünschte Stichprobengrösse ist unabhängig davon, ob die Grundgesamtheit bekannt oder unbekannt ist.
Eine grosse Stichprobe garantiert Repräsentativität.
Die Stichprobengrösse hängt von der maximal tolerierten Schwankungsbreite ab.
Bei einer Signifikanzprüfung wird ermittelt, ob sich die Stichprobenergebnisse auf die Grundgesamtheit übertragen lassen.
Bei einer Signifikanzprüfung wird ermittelt, ob ein Zusammenhang zwischen einzelnen Variablen signifikant ist oder nicht.
Signifikanter Zusammenhang bedeutet keinen Gruppenunterschied.
Signifikanter Zusammenhang bedeutet einen Gruppenunterschied.
Wenn Ergebnisunterschiede zwischen Gruppen zufällig sind kann man die Nullhypothese verwerfen.
Die Alternativhypothese entspricht der Annahme, dass Ergebnisunterschiede nicht zufällig sind.
Wenn man die Nullhypothese verwerfen kann, geht man von der Alternativhypothese aus.
Wenn man die Alternativhypothese verwerfen kann, geht man von der Nullhypothese aus.
Umso kleiner der p-Wert, umso mehr kann die H0 verworfen werden.
Umso kleiner der p-Wert, umso mehr kann die H1 akzeptiert werden.
Umso kleiner der p-Wert, umso mehr kann die H0 akzeptiert werden.
Umso kleiner der p-Wert, umso mehr kann die H1 verworfen werden.
Wenn der p-Wert kleiner als oder gleich 0,05 ist, ist das Ergebnis höchst signifikant.
Wenn der p-Wert kleiner als 0,01 ist, ist das Ergebnis höchst signifikant.
Wenn der p-Wert kleiner als 0,5 ist, ist das Ergebnis signifikant.
Wenn der p-Wert grösser als 0,05 ist, ist das Ergebnis signifikant.
"s" steht für Standardabweichung in einer Stichprobe.
"s" steht für Standardabweichung in einer Grundgesamtheit.
"s" steht für Varianz in einer Stichprobe.
"˜x" steht für Standardabweichung in einer Stichprobe.
Einseitige Signifikanzprüfungen sind genauer als zweiseitige.
Einseitige Signifikanzprüfungen sind ungenauer als zweiseitige.
Einseitige Signifikanzprüfungen sind in SPSS "später" signifikant als zweiseitige.
Einseitige Signifikanzprüfungen sind in SPSS "früher" signifikant als zweiseitige.
Was kann man mit dieser Formel berechnen?
Standardabweichung
Median
Mittelwert
Modus
Was kann mit dieser Formel ausgerechnet werden?
Grundgesamtheit
Varianz der Grundgesamtheit
Varianz einer Stichprobe
Standardabweichung einer Stichprobe
Standardabweichung der Grundgesamtheit
Für was steht dieses Symbol?
Ausprägungen der X Elemente in einer Stichprobe
bezeichnet ein Merkmal
bezeichnet die Ausprägungen dieses Merkmals
bezeichnet die einzelnen Messwerte (X) dieses Merkmals bei unterschiedlichen Subjekten oder Objekten (i )
Menge aller Merkmalsmessungen über alle Analyseeinheiten
Ausprägungen der x Elemente in einer Stichprobe
bezeichnet die einzelnen Messwerte (x) dieses Merkmals bei unterschiedlichen Subjekten oder Objekten (i )
Abhänigige Stichproben(teile) sind Daten verschiedener Personen.
Unabhängige Stichproben(teile) sind Daten verschiedener Personen.
Parameterfreie Verfahren dürfen immer und in jedem Fall angewendet werden (wenn das Skalenniveau korrekt ist)
Eine Voraussetzung für die Anwendung eines Parameterverfahren ist Normalverteilung (je Vergleichsgruppe)
Zur Auswertung einer metrischen skalierten Variable berechnet man eine Deskriptivstatistik.
Zur Auswertung metrischer Variablen im Vergleich wird eine Kreuztabelle verwendet.
Zur Auswertung metrischer Variablen im Vergleich wird ein Mittelwertsvergleich verwendet
Zur Auswertung metrischer Variablen nach nominalen Untergruppen wird ein Mittelwertsvergleich verwendet
Für einen T-Test benötigt man mindestens Quasi-Metrisch-Skalierungen der Variablen.
Wenn für einen T-Test Varianzhomogenität vorliegt, kann man die Normalverteilung ausser Acht lassen.
Wenn für einen T-Test Normalverteilung vorliegt, kann man die Varianzhomogenität ausser Acht lassen.
Für einen T-Test benötigt man Normalverteilung und Varianzhomogenität.
Wenn der F-Test "signifikant ist" (p < 0,05), liegt Normalverteilung vor.
Wenn der F-Test nicht "signifikant ist" (p >= 0,05), liegt Varianzhomogenität vor.
Wenn der F-Test "signifikant ist", liegt Varianzhomogenität vor.
Wenn der F-Test nicht "signifikant ist, liegt auch keine Normalverteilung vor.
Die Merkmale der Analyseinheiten werden als ..... definiert.
Variablen
Werte
Daten
Ausprägungen
Die Ausprägungen der Merkmale je Analyseeinheit werden als ... definiert.
Wert
Stichprobe
Die Menge aller Merkmalsmessungen über alle Analyseeinheiten werden als ... bezeichnet
Deskriptiven Statistik - was trifft zu?
zum Beschreiben, Ordnen und Darstellen von Merkmalsverteilungen
Ist der Zusammenhang zwischen einzelnen Merkmalen „signifikant“?
zur Informationsverdichtung zuvor erhobener Daten
Kann von in einer Stichprobe ermittelten Ergebnisse auf die oder das rückgeschlossen werden, woraus die Stichprobe gezogen wurde (Grundgesamtheit)?
zur Analyse von Zusammenhängen zwischen einzelnen Merkmalen
Erlauben die Ergebnisse Aussagen über die Grundgesamtheit, sind sie „generalisierbar“ ‒ gehen also über Ergebnisse einzelner Fälle hinaus?
Zählung von Häufigkeiten, deskriptive Statsistiken, explorative Datenanaylse, Kreuztabellen, Mittelwertsvergleiche, Korrelationen
Chi^2-Test, Mittelwertsvergleich (T-Test, Varianzanalyse, U-Test), Korrelationsanalysen
schliessende Statistik - was trifft zu?
Chi^2-Test, Mittwertvergleichstest (T-Test, Varainzanalyse, U-Test), Korrelationsanalyse
Zählung von Häufigkeiten, deskriptive Statistiken, explorative Datenanalyse, Kreuztabelle, Mittelwertsvergleiche, Korrelationen
univariat - was trifft zu?
Untersuchung einzelner Merkmale (Variablen)
Untersuchung der Zusammenhänge zweier Merkmale (Variablen)
Untersuchung der Zusammenhänge mehrerer Merkmale (Variablen)
Skala - was trifft zu?
Bereich innerhalb dessen die Messergebnisse variieren bzw. schwanken.
Antworten einer Frage bilden Skala
Nicht die Antworten einer Frage bilden Skala
Zahlen, die Ausprägungen einzelner Variablen (Merkmalsausprägungen) zugeordnet werden.
diskrete Skalen - was trifft zu?
ordinal
nominal
rational
intervall
Nicht "abwärtskompatibel": nur Häufigkeiten, keine Mittelwerte berechenbar
"abwärtskompatibel": Mittelwerte, und auch Häufigkeiten berechenbar
In sozialwissenschaftlichen Forschungspraxis werden ordinale Ratingskalen fast immer "quasi-metrisch" behandelt und damit tauglich für Mittelwerts und weitere statistische Berechnungen gemacht.
kategorial
stetig
Zahlen ohne rechnerischer Bedeutung
metrische Skalen - was trifft zu?
"aufwärtskompatibel": Mittelwerte, und auch Häufigkeiten berechenbar
Nicht "aufwärtskompatibel": nur Häufigkeiten, keine Mittelwerte berechenbar
Zahlen mit rechnerischen Bedeutung
stetige Werte
Merkmal kann jeden beliebigen Wert zwischen Minimal- und Maximalwert annehmen
Einstellungsskala - was trifft zu?
Einstellungen/Meinungen implizit messbar (Zustimmung zu bestimmten Aussagen - Fragestellung: Wie sehr treffen folgende Eigenschaften auf Sie zu?)
Einstellungen/Meinungen explizit messbar
Bei Auswertung wird aus diesen Fragen/Aussagen je Konstrukt (gesuchte Einstellung) gemittelter Gesamtwert berechent
derartige Messinstrumente benötigen mehrere Indikatoren, die gesuchte Einstellung widerspiegeln soll.
derartige Messinstrumente benötigen keine Indikatoren
müssen valide sein
Güterkriterien - was trifft zu?
Objektivität
Reliabilität
Validität
Valenz
objektiv = frei von subjektiven EInflüssen
valid = es wird das Merkmal gemessen, das auch tatsächlich gemessen werden soll.
valid = frei von subjektiven EInflüssen
objektiv = es wird das Merkmal gemessen, das auch tatsächlich gemessen werden soll.
Erhebungsinstrument ist reliabel, wenn das zu erhebende Merkmal ... in gleicher Weise ausgeprägt (konsistent) ist.
bei wiederholter Erhebung
unter den gleichen Bedingungen
in geringem zeitlichen Abstand
bei einer Erhebung
Intercoderrealibilität = 2 Menschen die codieren kommen zu identischen Ergebnissen
Intracoderreliabilität = ein Mensch kommt bei Wiederholung zum selben Ergebnis
Intracoderreliabilität = 2 Menschen die codieren kommen zu identischen Ergebnissen
Intercoderrealibilität = ein Mensch kommt bei Wiederholung zum selben Ergebnis
Vorgehensweise bei statistischen Analysen - was trifft zu?
FF bzw. Hypo‘s können NICHT anhand derselben Daten geprüft werden, die für deren Formulierung verwendet wurden.
FF bzw. Hypo‘s können NICHT anhand derselben Daten geprüft werden, die für deren Formulierung verwendet wurden
FF bzw. Hypo‘s können NICHT erst dann formuliert werden, wenn jemand die Daten bereits erhoben hat (und daher ihre Eigenschaften kennt).
FF bzw. Hypo‘s werden erst dann formuliert werden, wenn jemand die Daten bereits erhoben hat (und daher ihre Eigenschaften kennt).
Präzisierung, Hierarchisierung, Detaillierung - was trifft zu?
Welche Unterscheide treten generell auf? zielt auf Prozent oder Mittelwert Ergebnis
"eher" Formulierung - zielt auf % Ergebnis
"durchschnittlich mehr" Formulierung - zielt auf auf Durchschnitt Ergebnis
Codierung - was trifft zu?
Zuordnung von Merkmalsausprägungen zu einer Variable in Form von Zahlen.
ermöglicht Messung einer Variable.
Codierung vor Datenrerfassung = geschlossene Fragen
Codierung nach Datenrerfassung = offene Fragen
Codierung vor Datenrerfassung = offene Fragen
Codierung nach Datenrerfassung = geschlossene Fragen
Regeln für Codierung:
Jede Antwort muss sich einer Kategorie zuordnen lassen.
Die Kategorien müssen einander ausschließen.
Die Kategorien müssen eindimensional sein
Jede Antwort muss sich nicht einer Kategorie zuordnen lassen.
Die Kategorien müssen einander nicht ausschließen.
Die Kategorien müssen zweidimensional sein
Übersichtlichkeit
Jede Codierung muss klar dokumentiert werden
hohe positive Korrelation
hohe negative Korrelation
keine Korrelation
je älter, desto mehr Urlaub
je jünger, desto mehr Uralub
je älter, desto mehr Kinobesuche
Je jünger, desto mehr Kinobesuche
Welche Umfrage-/Datenerfassung/einfache Auswertung Websites gibt es?
Unipark
SoSci
qualtrics
Atlas
Umfrage Online
Auswertungsprogramme
SPSS
PSPP
PPPS
PSSS
absolute Häufigkeit = gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Merkmals X in einer Grundgesamtheit mit dem Umfang N oder Stichprobe mit dem Umfang n auftritt.
relative Häufigkeit = gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis zu einer Grundgesamtheit mit dem Umfang N oder Stichprobe oder im Verhältnis zu einer Strichprobe mit dem Umfang n auftritt.
absolute Häufigkeit = gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis zu einer Grundgesamtheit mit dem Umfang N oder Stichprobe oder im Verhältnis zu einer Strichprobe mit dem Umfang n auftritt.
relative Häufigkeit = gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Merkmals X in einer Grundgesamtheit mit dem Umfang N oder Stichprobe mit dem Umfang n auftritt.
Arten von Häufigkeiten und Prozentwerten - was trifft zu?
Häufigkeit = Anzahl der Fälle je Merkmalsausprägung (absolute Häufigkeit)
Prozent = Anzahl der Fälle je Ausprägung, relativiert zu ALLEN Fällen (relative Häufigkeit)
Gültige Prozent = Anzahl der Fälle je Ausprägung, relativiert zu jenen Fällen, die eine Merkmalsausprägung haben (also ohne "Fehlend"
Kumulierte Prozente = Prozentwerte, summiert in steigender Reihenfolge der Merkmalsausprägungen, beginnen beim kleinsten Wert.
Prozent = Anzahl der Fälle je Merkmalsausprägung (absolute Häufigkeit)
Häufigkeit = Anzahl der Fälle je Ausprägung, relativiert zu ALLEN Fällen (relative Häufigkeit)
Mittelwert, Median - was trifft zu?
Mittelwert = hat Nachteile bei unsymmetrischen Verteilungen und bei Rangvariablen
Median = hat Nachteile bei unsymmetrischen Verteilungen und bei Rangvariablen
Median = bietet Vorteile bei „Ausreißern“ & schiefen Verteilungen
Mittelwert = bietet Vorteile bei „Ausreißern“ & schiefen Verteilungen
Mittelwert = möglich auch bei ungleichen Klassenintervallen und bei offenen Randklassen (z.B. einmal pro Woche | zweimal pro Woche | öfter)
Median = möglich auch bei ungleichen Klassenintervallen und bei offenen Randklassen (z.B. einmal pro Woche | zweimal pro Woche | öfter)
Median = teilt Verteilung so, dass sich 50% der geordneten Messwerte unterhalb und 50% der Werte oberhalb befinden.
Normalverteilung - was trifft zu ?
Gesamtfläche beträgt 1 (100%)
Gesamtfläche beträgt 1,5 (150%)
symmetrisch
unsymmetrisch
Mittelwert, Median und Modus an gleicher Stelle
Mittelwert, Median und Modus nicht an gleicher Stelle
Schiefe (Skewness) - was trifft zu?
rechtssteil = linksschief
rechtssteil = grosse Ausprägungen kommen oft vor.
rechtssteil = Mittelwert kleiner als Median, Median kleiner als Modalwert
linkssteil = rechtsschief
linkssteil = grosse Ausprägungen kommen oft vor
linkssteil = Modalwert ist kleiner als Median, Median ist kleiner als Mittelwert
linkssteil = kleine Ausprägungen kommen oft vor
negative Schiefe = rechtssteil / positive Schiefe = linkssteil
negative Schiefe = linkssteil / positive Schiefe = rechtssteil
Langemasse - Quantile - was trifft zu?
Quantile p = 0,25 / 0,5 / 0,75
Dezile p = 0,10 / 0,20 / 0,30 / 0,40 / 0,50 / 0,60 / 0,70 / 0,80 / 0,90
Median p = 0,50
wenn n • p = ganze Zahl, dann Rangplatz dieser Zahl suchen, dan diesen Wert und den darauffolgenden Wert mitteln. = Wert des gesuchten p-Quantils.
wenn n • p = keine ganze Zahl, dann Zahl runden und Rangplatz dieser Zahl suchen = Wert des gesuchten p-Quantils.
Spannweite, Interquartilsabstand, Dezilabstand - was trifft zu?
Spannweite = anfällig auf Ausreisser
Interquartilsabstand, Dezilabstand = anfällig auf Ausreisser
Interquartilsabstand, Dezilabstand = nicht so anfällig auf Ausreisser
Spannweite = nicht so anfällig auf Ausreisser
Boxplot für metrische Verteilung - was trifft zu?
dienen zur Visualisierung und schnellen Beurteilung der Verteilung und Streuung von Variablen.
Gegenüberstellung verschiedener Verteilungen sehr plakativ möglich
Extremwerte = > 3 Mal "die Box" vom 3. (bzw. 1. Quartil entfernt)
Ausreisser = >= 1 1/2 Mal "die Box" vom 3. (bzw. 1. Quartil entfernt)
Jede seriöse Erhebung muss klar und transparent offenlegen:
worüber bzw. über wen genau sie etwas aussagen will
ob und wenn, warum sie Anspruch auf Repräsentativität und Validität erhebt
wie Ergebnisse zu interpretieren sind.
objektiv, freiwillig, anonym, vertraulich
das ethischen Normen berücksichtigt wurden
dass ethischen Normen nicht berücksichtigt wurden
welche Farbe eine Variable hat
personenbezogene Adressierungen unterliegen welchen Gesetzten?
Betriebsverfassungsgese
Telekommunikationsgesetz
Datenschhutzgesetz
UGB
Statistikgesetz
Sozialgerichtsgesetz
Inhalte von Grafiken - was trifft zu?
Nachvollziehbare und aussagekräftige Datenquelle und Datenbasis anführen
Nachvollziehbar dargestellte Skala und Zahlenbasis
Text der Fragestellungen anführen
Text der Fragestellungen nicht nötig
Skala muss in Prozent angeben werden
SPSS: Die Fenster - was trifft zu?
Daten Editor = Datei endet mit *.sav
Viewer = Datei endet mit *.spv
Synatx-Editor = Datei endet mit *.sps
Viewer = Anzeige aller statistischen Ergebnisse, Tabellen und Diagramme
Viewer = Datei endet mit *.sav
Daten Editor = Datei endet mit *.spv
Daten Editor = Anzeigen des Inhalts der Datendatei
Was sind/ woher kommen fehlende Werte?
vergessen, zu antworten
"weiss nicht"
nicht zutreffend - Filterfrage
Daten vorhanden
Fehlende Daten haben keine grosse Relevanz bei Berechnung von Prozenten und Mittelwerten
Fehlende Daten haben grosse Relevanz bei Berechnung von Prozenten und Mittelwerten
wird auf SPSS mit (.) Punkt markiert
Umcodieren - was trifft zu?
Man kann nur in neue Variable umcodieren. (Alter offen abgefragt -> Altersgruppen bilden -> Einzelwerte werden zu Gruppen zusammengefasst)
Man kann nur in dieselbe Variable umcodieren (Richtungsbereinigung)
Man kann in neue und dieselbe Variable umcodieren (Richtungsbereinigung und Einzelwerte werden zu Gruppen zusammengefasst)
Berechnung neuer Variable
Auswertungsverfahren - was trifft zu?
Variable 1 = nominal oder ordinal Auswertungsverfahren = Häufigkeitsverteilung
Variable 1 = nominal oder ordinal Auswertungsverfahren = Kreuztabelle
Variable 1 = nominal oder ordinal Variable 2 = nominal oder ordinal Auswertungsverfahren = Kreuztabelle
Variable 1 = nominal oder ordinal Variable 2 = nominal oder ordinal Auswertungsverfahren = Korrelation
Variable 1 = Skala oder metrisch Auswertungsverfahren = deskriptive Statistik, explorative Datenanalyse
Variable 1 = Skala oder metrisch Auswertungsverfahren = Kreuztabelle
Variable 1 = Skala oder metrisch Variable 2 = Skala oder metrisch / nominal oder ordinal Auswertungsverfahren = Mittelwertsvergleich, explorative Datenanalyse
Variable 1 = Skala oder metrisch Variable 2 = Skala oder metrisch / nominal oder ordinal Auswertungsverfahren = Häufigkeitsverteilung, Korrelation
Variable 1 = Skala oder metrisch Variable 2 = Skala oder metrisch Auswertungsverfahren = Korrelation
Variable 1 = Skala oder metrisch Variable 2 = Skala oder metrisch Auswertungsverfahren = Kausalität
Grundgesamtheit - was trifft zu?
Menge aller gleichartigen Objekte
auch Population gennant
darf auf keinen Fall Population gennant werden
Menge alles ungleichen Objekte
Bei jeder Aufgabe gleiche Grundgesamtheit
Definition der Grundgesamtheit ist Basis aller Forschungen
Stichproben, Repräsentativität - was trifft zu?
basieren auf sorgfältiger Definition der Grundgesamtheit
Grundgesamtheit spielt hier keine Rolle
Stichproben müssen auch bei quali. Forschung und Experimenten repräsentativ sein
Repräsentativität = strukturell exaktes, kleines Abbild der Grundgesamtheit
Repräsentativität = Stichprobe entspricht nicht Grundgesamtheit
Es gibt Stichproben-Auswahlverfahren per Zufall und ohne Zufall
per Zufall ist besser, Ohne Zufall kommt aber öfters vor
per Zufall ist schlechter, Ohne Zufall kommt weniger vor
Schwankungsbreite - was trifft zu?
Je kleiner die Stichprobe, desto grösser die Schwankungsbreite
Je grösser die Stichprobe, desto grösser die Schwankungsbreite
Je näher das Ergebnis bei 50%, desto grösser die Schwankungsbreite
Nur dort wo Fehlerspannen sich nicht überlappen, bestehen tatsächliche Unterschiede.
gibt Auskunft darüber mit welcher Fehlerspanne und wie wahrscheinlich Stichprobenergebnis auf Grundgesamtheit übertragen werden kann
Analyse die auf, Zufallsstichproben beruhen liefern 100% sichere Ergebnisse
Ausmass der Fehlerspanne hängt ab:
von Stichprobengrösse
von Grundgesamtheit
vom ermittelten Prozentwert
vom ermittelten Absolutwert
Fehler erster Art (α-Fehler) = H0 wird verworfen, obwohl sie zutrifft
Fehler erster Art (α-Fehler) = H0 wird nicht verworfen, obwohl sie nicht zutrifft
Fehler zweiter Art (β-Fehler) = H0 wird nicht verworfen, obwohl sie nicht zutrifft
Fehler zweiter Art (β-Fehler) = H0 wird verworfen, obwohl sie zutrifft
i = Zeilen
i = Spalten
j = Zeilen
j = Spalten
Cramers V - was trifft zu?
Mass für Stärke des Zusammenhangs zwischen nominalen Variablen
Mass für Stärke des Zusammenhangs zwischen metrischen Variablen
nimmt Werte zwischen 0 und 1 ein
0 bis 0,2 - schwacher Zusammenhang 0,2 bis 0,6 - mittlerer Zusammenhang ab 0,6 - starker Zusammenhang
Voraussetzungen für Parameterverfahren
mindestens (Quasi-)Intervallskalierung (Ratingskalierung)
Normalverteilung der Werte
Homogenität der Varianz
müssen nicht alle zutreffen
müssen alle zutreffen
Nominalskalierung
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