Karteikarten Quantitative Forschungsmethoden

Beschreibung

Karteikarten nach Skript Dr. Anika Rasners, 2016
goconqr5396
Karteikarten von goconqr5396, aktualisiert more than 1 year ago
goconqr5396
Erstellt von goconqr5396 vor mehr als 8 Jahre
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Zusammenfassung der Ressource

Frage Antworten
Grundlagenforschung s_ selbstinitiierte Forschung
selbstinitiierte Forschung Breite Definition, grosser Spielraum, Betroffenheit sozialer Probleme, Theoretische Problemgeschichte oder Forschungstradition
Auftragsforschung Enge Definition, wenig Spielraum, exakte Vorgabe des Forschungsgegenstands, Auftraggeber verfolgen bei Forschungsauftrag eigene Interessen
Guetekriterien Allgemeine Guetekriterien wissenschaftlicher Forschung sind Objektivitaet, Reliabilitaet, Validitaet und (Replizierbarkeit)_
Objektivitaet Messwerte wuerden in verschiedenen Situationen, z_
Reliabilitaet Instrumente, z_
Validitaet Es wird das gemessen, was gemessen werden soll_
deduktiv Hypothesen aus der Theorie ableiten
induktiv Aus Beobachtungen durch qualitative Forschung auf empirische Gesetzmaessigkeiten und daraus auf Theorien schliessen
Zentrale Elemente des Forschungsdesigns Analyseeinheit, Variablen, Zusammenhaenge
Analyseeinheit s_ UTOS
UTOS units of analysis (Analyseeinheiten), statistische Einheiten, die fuer die Untersuchung von Interesse sind (Was oder wer beschrieben wird)
Variablen Variablen weisen UTOS Werte, Eigenschaften oder Kategorien zu_
Zusammenhaenge Zusammenhaenge koennen ueber Form (Richtung und Linearitaet), Staerke und statistische Signifikanz beschrieben werden
Zusammenhangsrelation s_ ungerichteter Zusammenhang
ungerichtete Zusammenhaenge Wenn x sich veraendert, veraendert sich auch y_ (Zusammenhangsrelation)
Kausalrelation s_ gerichteter Zusammenhang
gerichteter Zusammenhang Wenn x steigt, sinkt / faellt y_ (Kausalrelation)
Klassifikationen der Variablen Rolle in der Forschungsfrage, Anzahl der Auspraegungen, Inhalt, Sicht- / Greifbarkeit,
Rollen der Variablen in der Forschungsfrage Unterscheidung in unabhaengige und abhaengige Variablen
unabhaengige Variablen erklaeren und beeinflussen die abhaengige Variable
abhaengige Variable Forschungsgegenstand, der erklaert oder vorhergesagt werden soll
Anzahl der Auspraegungen der Variablen dichotom, diskret, stetig
dichotome nur zwei Auspraegungen
diskret wenige verschiedene Auspraegungen
stetig unendlich viele Auspraegungen
Inhalt der Variablen quantitativ, qualitativ (kategorial)
quantitative Variablen Auspraegungen oder Werte sind Zahlen
qualitative Variablen diskrete Anzahl von Kategorien, Auspraegungen werden mit Labels beschrieben
Sicht- / Greifbarkeit der Variablen manifest, latent
manifeste Variablen direkt zu beobachten
latente Variablen nicht direkt zu beobachten (z_
Skalen zur Messung der Variablen nominal, ordinal, Intervall, Verhaeltnis
Hierarchien der Variablen Verschiedenheit, Rangordnung, Differenzen, Verhaeltnisse
nominale Skala mehrere Kategorien ohne numerisches Verhaeltnis oder sinnvolle Rangfolge
ordinale Skala sinnvolle Rangfolge mit Rangunterschieden ohne zu interpretierende Abstaende
Intervallskala metrische Skala mit natuerlichen Zaehlintervallen gleicher Groesse und zu interpretierenden Abstaenden
Verhaeltnisskala metrische Skala mit natuerlichem Nullpunkt, sodass Verhaeltnisaussagen moeglich sind
Beschreibung der Verteilung der Variablen linkssteil und rechtsschief, symmetrisch, rechtssteil und linksschief
Lagemasse Mittelwert, Median, Modalwert
Mittelwert Durchschnitt aller Beobachtungen
Median teilt die Verteilung in zwei gleichgrosse Haelften
Modalwert am haeufigsten beobachteter Wert
Streuungsmasse Spannweite, Perzentile, Standardabweichung
Spannweite Abstand zwischen Minimum und Maximum der Verteilung
Perzentile Das p_
Standardabweichung Mass fuer die Streuung einer Zufallsvariablen um ihren Mittelwert
Interquartilsabstand (IQ-Abstand) Abstand zwischen dem 1_ und 3_
Minimum / Maximum kleinster (groesster) Wert der Verteilung
z-Wert Der Wert X liegt z Standardabweichungen oberhalb des Durchschnitts
Aussehen der Verteilungen symmetrisch, verzerrt (links- oder rechtsschief)
Grundgesamtheit Menge aller Merkmalstraeger (Population) mit uebereinstimmenden Identifikationskriterien
Stichprobe Teilmenge der Grundgesamtheit, die nach vorher festgelegten Regeln ausgewaehlt werden
einfache Zufallsstichprobe Stichprobe, bei der jedes Element der Grundgesamtheit die gleiche Wahrscheinlichkeit hat, in die Stichprobe zu gelangen, und die Ziehungen aus der Grundgesamtheit unabhaengig voneinander erfolgen_
Stichprobenfehler Diskrepanz zwischen Stichprobe und Grundgesamtheit
Verzerrtheit Mittelwert der Stichprobenverteilung entspricht nicht dem Parameter der Grundgesamtheit
Zentraler Grenzwertsatz Eine Stichprobenverteilung ist normal verteilt, wenn die Variable normal verteilt oder die Stichprobe gross genug ist_
Standardfehler des Mittelwerts Gibt die Genauigkeit der Schaetzung des Populationsmittelwerts an
Punktschaetzer Bestmoegliche Schaetzung fuer den interessierenden Parameter, der nichts ueber die Unsicherheit der Schaetzung aussagt
Intervallschaetzer beruht auf dem Punktschaetzer, gibt aber zusaetzliche Informationen fuer die Beurteilung der Unsicherheit
Konfidenzniveau legt fest, wie sicher wir sein wollen, dass das Konfidenzintervall den wahren Parameter ueberdeckt
Konfidenzintervall Ein Konfidenzintervall von C
Fuenf Schritte des Hypothesentests Formulieren der Nullhypothese und Alternativhypothese, Festlegen des Signifikanzniveaus, Berechnen der Teststatistik t, Bestimmen des p-Werts fuer die Teststatistik, Annahme oder Ablehnung derNullhypothese
Teststatistik t = Wie viele Standardfehler liegt der Stichprobenmittelwert unterhalb oder oberhalb des hypothetisch angenommenen Parameters der Grundgesamtheit?
p-Wert p-Wert der Teststatistik ist die Wahrscheinlichkeit, eine solche Teststatistik zu beobachten, vorausgesetzt die Nullhypothese traefe zu_ Wenn p bei beidseitigen Hypothesentests die Haelfte des bzw_ bei einseitigen alpha nicht unterschreitet, kann H_0 angenommen werden
Statistische Evidenz Ein kleiner p-Wert sagt aus, dass es statistische Evidenz fuer einen Unterschied (irgendeiner Staerke) gibt
Statistische Signifikanz Zusammenhang zweier Variablen tritt in der Stichprobe nicht einfach zufaellig auf, sondern trifft auch fuer die Grundgesamtheit zu_
Darstellungen der Zusammenhaenge zweier Variablen Streudiagramm, Korrelation und Lineare Einfach-Regression
Streudiagramm Visualisiert Zusammenhang zweier Variablen, gibt Auskunft ueber Richtung des Zusammenhangs
x-Variable unabhaengige Variable
y-Variable abhaengige Variable
Korrelationskoeffizient misst Staerke des linearen
Regression Suche nach Gleichung, die es erlaubt, eine abhaengige Variable y mit einer oder mehreren unabhaengigen Variablen x moeglichst gut vorherzusagen_ Es werden der Achsenabschnitt beta_0 und die Steigung beta_1 geschaetzt_
Kovarianz vs_ Korrelations Korrelationskoeffizient ist standardisierte Kovarianz, in der Korrelationsanalyse wird nicht zwischen abhaengiger und unabhaengiger Variable unterschieden
Fehlerterm s_ Residuum
Residuum Abweichung e des prognostizierten Werts vom tatsaechlichen Wert_ e_i = y_i - y^_i Je groesser die Summe der Residuen, desto schlechter die Schaetzung_
RSS Summe der quadrierten Residuen (Methode der kleinsten Quadrate versucht, diese zu minimieren) RSS = Summe ( (y_i - y^_i)
Model Varianz, die durch die unabhaengige Variable erklaert wird
Residual Unerklaerte Varianz in der abhaengigen Variablen
R Anteil der Varianz in der abhaengigen Variablen, der durch das Modell erklaert wird
multiple lineare Regression Erweiterung des Grundmodells der einfachen linearen Regression um weitere unabhaengige Variablen
Coef_ Korrelationskoeffizient, der jeweils die durchschnittliche Veraenderung der abhaengigen Variable bei der Erhoehung der unabhaengigen Variablen um eine Einheit unter Kontrolle an
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