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Quiz on STADA Jörg Matthes 2021, created by Julia W. on 26/06/2021.

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STADA Jörg Matthes 2021

STADA Jörg Matthes 2021

Question 1 of 66

1

Der Begriff Statistik:

-kommt von "Status" (lat.) "der Staat"

-"statista" (lat.) der Staatsmann

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 2 of 66

1

Wozu braucht man Statistik?

Select one or more of the following:

  • Die Statistik hilft uns, Studien zu konzipieren, mit denen wir inhaltliche Fragen beantworten können.

  • Die Statistik ist ein Selbstzweck.

  • Die Statistik ist Mittel zum Zweck, kein Selbstzweck.

  • Die Statistik ermöglicht es, Komplexität in Zusammenhängen zu berücksichtigen

  • Die Statistik hilft uns, zu korrekten und generalisierbaren wissenschaftlichen Aussagen zu gelangen!

  • Die Statistik ist abhängig von normativen Vorstellungen

  • Die Statisitk ist unabhängig von normativen Vorstellungen, was wir gut oder schlecht finden.

  • Statistik leistet keine Interpretation der Befunde

  • Statistik kann auch missbraucht werden

  • Statistik kann niemalls missbraucht werden

Explanation

Question 3 of 66

1

Gemäß der Theorie der Schweigespirale äußern sich Menschen weniger wahrscheinlich in öffentlichen Sitatuionen, wenn sie die Mehrheitsmeinung gegen sich sehen. Dies führt zu einem Spiraleffekt.

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 4 of 66

1

Die Theorie der Schweigespirale stammt von Noelle-Neuman, 1975

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 5 of 66

1

Hypothesen sollen bei der Statistik erst nach der Durchführung statistischer Analysen aufgestellt werden

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 6 of 66

1

Ein "DON´T" der Statistik ist es mit den Daten alle möglichen statistischen Analysen durchzuführen, bis sich ein halbwegs plausibles "signifikantes" Ergebnis zeigt

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 7 of 66

1

Es gibt deskriptive und induktive Statistik

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 8 of 66

1

Deskriptive und induktive Statistik!

Select one or more of the following:

  • Deskriptiv: beschreibende Statistik, ordnen, beschreibem von Daten und Zahlen mit z.B. Tabellen

  • Deskriptiv: schließende Statistik, Rückschlüsse von meinen erhobenen Daten (Stichproben) auf die Grundgesamtheit

  • Induktiv:beschreibende Statistik, ordnen, beschreibem von Daten und Zahlen mit z.B. Tabellen

  • Induktiv: schließende Statistik, Rückschlüsse von meinen erhobenen Daten (Stichproben) auf die Grundgesamtheit

Explanation

Question 9 of 66

1

Univariate, bivariate und multivariate Statistik!

Select one or more of the following:

  • univariate: Beschreibung einer einzelnen Variable z.B. Nutzung von Facebook

  • bivariate: Beschreibung eines Zusammenhanges zwischen 2 Variaten, z.B. Nutzung von Facebook und das Glauben von Fehlinformationen, wie hängt das zusammen?

  • multivariate: Beschreibung des Zusammenhanges von mehr als 2 Variaten, z.B. Wie erklärt sich das Glauben von Fehlinformationen in Abhängigkeit von verschiedenen Mediennutzungsquellen, des Vorwissens und der politischen Verbindung

Explanation

Question 10 of 66

1

Prädiktor Variable die etwas vorhersagt

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 11 of 66

1

Abhängige Variable: die von etwas abhängt z.B. Glauben von Fehlinformationen

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 12 of 66

1

Urliste ist eine sortierte Urliste z.B. nach Größe sortiert

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 13 of 66

1

Wie viel Menschen in Ö haben Angst sich mit Corona zu infizieren und wie stark weichen die Personen vom Mittelwert ab

ist ein typischces Beispiel fur ein Lagemaß

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 14 of 66

1

Haben Menschen Angst oder nicht vor Corona?

ist ein typisches Beispiel für eine Verteilung

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 15 of 66

1

Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X in einer Stichprobe mit dem Umfang N auf?

ist die absolute Häufigkeit (fi)

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 16 of 66

1

Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis zur Gesamtstichproobe mit dem Umfang N auf?

ist die relative Häufigkeit (pi)

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 17 of 66

1

Regeln bei der Häufigkeitsverteilung (=Gruppenbildung)!!!

Select one or more of the following:

  • jede Ausprägung muss genau einer Klasse zugeordnet werden

  • jede Ausprägung muss mehr als einer Klasse zugeordnet werden

  • in der Regel sind 5-10 Gruppen ideal

  • in der Regel sind 6-12 Gruppen ideal

  • offene Klassen möglichst bevorzugen

  • offene Klassen möglichst vermeiden

  • Randklassen sollten gering besetzt sein

  • Möglichst Gruppenbreite konstant halten

Explanation

Question 18 of 66

1

Maßzahlen für bereits erhobene Daten (Stichproben) nennen wir Verteilungskennwerte (deskriptive Statistik)

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 19 of 66

1

Maßzahlen für die Grundgesamtheit nennen wir Verteilungsparameter (induktive Statistik)

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 20 of 66

1

Lagemaße geben Auskunft darüber, wie sich die Daten um den Schwerpunkt (Zentrum/zentrale Tendenz) verteilen = Wie unterschiedlich sind die Messwerte

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 21 of 66

1

Der Modus (auch Modalwert) ist der Wert einer Verteilung, der am häufigsten auftritt

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 22 of 66

1

Modus

Select one or more of the following:

  • Vorteil: schnell und einfach zu ermitteln, was ist typisch

  • Nachteil: sehr aufwendig zu ermitteln

  • Nachteil: nicht sehr informationsreich, wenig aussagekräftig (z.B. zwei Werte haben die gleiche Häufigkeit, Aussagekraft ist beschränkt)

  • Vorteil: hohe Aussagekraft, liefert viel Informationen über Daten

Explanation

Question 23 of 66

1

Der Modus ist ein Lagemaß

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 24 of 66

1

Median

Select one or more of the following:

  • auch Md, x med

  • teilt die Verteilung in zwei gleich große Hälften

  • 50% der Werte sind kleiner und 50% der Werte sind größer als der Median

  • ungruppierte Daten: Daten müssen zunächste der Größe nach geordnet werden, Dann ist der Median bei ungeraden Zahlen die Ausprägung des "mittleren" Wertes

  • Bei 9 Werten, ist der 5. Wert der Median

  • Z.B.
    2,6, 12,15,16,20,22,30,35

    ist 16 der Median

  • Bei geradem n gibt es keine echte Mitte, Der Median liegt dann genau in der rechnerischen Mitte zwischen den beiden Werten, die der Mitte der Verteilung am nächsten kommen.

  • bei 10 Werten liegt der Median zwischen dem 5. und dem 6. Wert

  • z.B.

    2, 6, 12, 15, 16, 20, 23, 30, 35, 40

    der Wert zwischen 16 und 20 ist der Median, also 18 ist der Median

Explanation

Question 25 of 66

1

Der Mittelwert, Durschnittswert oder Schwerpunkt der Verteilung ist die durchschnittliche Ausprägung aller Were

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 26 of 66

1

Mittelwert

Select one or more of the following:

  • Nachteil: wenig stabil, andere Stichprobe = anderer Mittelwert

  • nur bei intervallskalierten Daten möglich

  • bei ordinalen und nominalskalierten Daten macht der Mittelwert keinen Sinn mehr

  • Mittelwert macht sowohl bei intervallskalierten, als auch bei ordinalen und nominalskalierten Daten Sinn

  • ist sehr empfindlich gegenüber Ausreißern

  • Ausreißer spielen fast keine Rolle

  • ein Ausreißer wäre z.B. jemand hatte 1000 Partner

Explanation

Question 27 of 66

1

Ein Säulendiagramm eignet sich nicht für die Darstellung von absoluten und relativen Häufigkeiten

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 28 of 66

1

Ein Balkendiagramm benutzt man bei relativen Häufigkeiten, bei sehr vielen Ausprägungen (Kategorien), sind solche Diagramme aber nicht aussagekräftig

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 29 of 66

1

Ein Kreisdiagramm, auch Tortendiagramm genannt hat ein Problem:

zu viele Ausprägungen = nicht mehr gut lesbar, desto größer die Fläche, desto häufiger tritt es auf, Prozentangaben nötig, da sonst sehr schwer zu interpretieren

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 30 of 66

1

Eine Randklasse wäre z.B. niedrigste oder höchste Einkommensgrenze

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 31 of 66

1

Zentrale Tendenz= wie viele Gipfel hat eine Verteilung?

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 32 of 66

1

Schiefe (Beschreibungsmöglichkeiten von Verteilungen)!

Select one or more of the following:

  • Maß für die Symmetrie der Verteilung

  • Maß für die Asymmetrie der Verteilung

  • Die Schiefe einer symmetrischen Verteilung hat den Wert null

  • Die Schiefe einer symmetrischen Verteilung hat den Wert eins

  • jede Verteilung die nicht symmetrisch ist heißt automatiscch schiefe Verteilung

  • linksschief, rechtsschief

Explanation

Question 33 of 66

1

Wölbung (Kurtosis) (Beschreibungsmöglichkeiten von Verteilungen)!

Select one or more of the following:

  • Ein Maß dafür, wie sich die Beobachtungen, um einen zentralen Punkt gruppieren

  • z.B. schmalgipflig/breitgipflig

  • wie spitz/gestaucht ist eine Verteilung?

Explanation

Question 34 of 66

1

Schiefe = 0 ist eine symmetrische Schiefe

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 35 of 66

1

Schiefe kleiner 0 = rechtssteile Verteilung

Schiefe größer 0 = linksseitige Verteilung

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 36 of 66

1

Die Kurtosis ist bei einer Normalverteilung niemals 0

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 37 of 66

1

positive Kurtosis: gruppieren sich stark um den Mittelwert, auch schmalgipflig genannt

negative Kurtosis: gruppieren sich die Beobachtungen weniger dicht, also breitgipflig zusammen

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 38 of 66

1

Spannweite/Range

Select one or more of the following:

  • Differenz vom größten und kleinsten vorkommenden Wert

  • Vorteil: schnell und einfach

  • Nachteil: aufwendig

  • Nachteil: sehr empfindlich gegenüber Ausreißern, informationsarm

  • Vorteil: kaum empfindlich gegenüber Ausreißern, viel Informationen

  • wichtig um zu überprüfen: Kann das stimmen?

Explanation

Question 39 of 66

1

Interquartilbreite/Interquartilabstand!

Select one or more of the following:

  • mittlere 50 %

  • man bestimmt sie indem man das dritte Quartil minus das erste Quartil rechnet

  • man bestimmt sie indem man das dritte Quartil plus das erste Quartil rechnet

  • Vorteil: wenig empfindlich gegenüber Ausreißern

  • Nachteil: ist sehr empfindlich gegenüber Ausreißern

  • Nachteil: informationsarm und nur sinnvoll für metrische Daten

  • Vorteil: viel Informatonen und für alle Daten möglich (intervall, metrisch, ordinal...)

Explanation

Question 40 of 66

1

Ausreißer sind Daten die mehr als 1,5 Interquartilabstände vom ersten bzw.. dritten Quartil entfernt liegen

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 41 of 66

1

Extremwerte sind extremer als Ausreißer, da sie 3 Interquartilsabstände vom ersten bzw. dritten Quartil entfernt liegen

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 42 of 66

1

Was ist AID?

Select one or more of the following:

  • durschnittliche Abweichung vom Mittelwert

  • Average Deviation

Explanation

Question 43 of 66

1

Die Standardabweichung und Varianz sind beide unempfindlich gegenüber Ausreißern

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 44 of 66

1

Tim hat in der Prüfung an der Uni Wien 620 Punkte, Mia hat in Innsbruck 640 Punkte
ist Mia wirklich besser, wenn wir wissen das die Prüfungen unterschiedlich schwer waren?

ist ein typisches Beispiel für eine Standardisierung

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 45 of 66

1

Was lässt sich zusammenfassend also bisher sagen?

Select one or more of the following:

  • Häufigkeitsverteilungen lassen sich immer durch ihre Lage auf der Merkmalsachse (Lagemaße) und ihre Streuung (Streuungsmaße) kennzeichnen

  • Häufigkeitsverteilungen lassen sich immer durch ihre Lage auf der Merkmalsachse (Streuungsmaße) und ihre Streuung (Lagemaße) kennzeichnen

  • in Forschungsarbeiten werden meist Mittelwert und Standardabweichung angegeben

  • in Forschungsarbeiten werden meist Mittelwert, Varianz und Standardabweichung angegeben

  • Verteilungen können nur asymmetrisch sein

  • Verteilungen können symmetrisch oder schief sein, sie können unimodal, bimodal und multimodal sein

  • Variablen, die in der Population normalverteilt sind, lassen sich mit Mittelwert und Standardabweichung sinnvoll repräsentieren

  • z-Werte haben einen Mittelwert von 1 und eine SD von 0

  • z-Werte haben einen Mittelwert von 0 und eine SD von 1

Explanation

Question 46 of 66

1

Quartile, Standardabweichung, Varianz, Bereich, Maximum und Minim = Lagemaße

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 47 of 66

1

Grundlagen der Inferenzstatistik

Select one or more of the following:

  • induktive Statistik: wir unterscheiden zwischen der Menge aller Merkmalsträger und Teilmengen davon

  • Die Menge aller Merkmalsträger = Grundgesamtheit/Population

  • Teilmengen = Stichproben (Sample, Auswahl)

  • Die korrspondierenden Kennwerte der Grundgesamtheit = Parameter

  • Stichprobe muss für Grundgesamtheit repräsentativ sein

Explanation

Question 48 of 66

1

im eindimensionalen Fall schätzt die induktive Statistik die wahren, aber unbekannten Werte in der Grundgesamtheit -> darum wird von Testen gesprochen

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 49 of 66

1

Die Grundlage der induktiven Statistik ist die Wahrscheinlichkeitstheorie

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 50 of 66

1

Das Gesetz der großen Zahlen...

In einer Zufallsstichprobe...

Select one or more of the following:

  • liegt das arithmetische Mittel...

  • für große n....

  • mit hoher Wahrscheinlichkeit...

  • sehr nahe beim Mittelwert der Grundgesamtheit.

  • Das gilt umso eher, je größer n ist

Explanation

Question 51 of 66

1

Bei Punktschätzungen muss das Merkmal in der Grundgesamtheit stets normalverteilt sein

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 52 of 66

1

Bei Punktschätzung schätzt man einen einzigen Wert

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 53 of 66

1

Ich möchte wissen, vie viele Studierende in Wien aus NÖ kommen, bei der Stichprobe finde ich heraus das 22 Studenten von 100 aus NÖ kommen, jetzt schätze ich also das in ganz Wien der Anteil an Studenten aus NÖ 22% beträgt. Aber die Wahrscheinlichkeit ist hoch das meine Stichprobe nicht dieser Schätzung (=Grundgesamtheit) entspricht....

Dieses ist ein typisches Beispiel für eine Punktschätzung

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 54 of 66

1

Wir unterscheiden drei inferenzstatistische Maße!

Select one or more of the following:

  • Standardfehler

  • Konfidenzintervalle

  • Signifikanztests

  • Punktschätzung

  • Intervallschätzung

  • Z-Test

  • Normalverteilung

Explanation

Question 55 of 66

1

Der Standardfehler sagt etwas über die Verlässlichkeit der Parameterschätzung

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 56 of 66

1

Konfidenzintervalle...sagen etwas über die Verlässlichkeit der Parameterschätzung als Intervall

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 57 of 66

1

Wir wollen ermitteln, ob die TV Nutzung von Jungen und Mädchen sich unterscheiden, man befragt je 100 Mädchen und Jungen, dann bekommt man einen Mittelwert und man will wissen gehören sie zur gleichen Population. Wenn die TV Nutzung sich unterscheidet, dann gehören sie zu verschiedenen Grundgesamtheiten.

ist ein typisches Beispiel für die Inferenzstatistik

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 58 of 66

1

Was passiert beim Signifikanztest bei der Ablehunung bzw. Beibehaltung der Nullhypothese?

Select one or more of the following:

  • Ablehnung der Nullhypothese:

    -H0 wird abgelehnt, wenn die aus der Stichprobe gebildete Prüfgröße in den Ablehnbereich K fällt

  • Beibehaltung der Nullhypothese:

    -H0 wird abgelehnt, wenn die aus der Stichprobe gebildete Prüfgröße in den Ablehnbereich K fällt

  • Ablehung der Nullhypothese:

    -H0 wird beibehlaten, wenn die aus der Stichprobe gebildete Prüfgröße in den Annahmebreich fällt

  • Beibehaltung der Nullhypothese:

    -H0 wird beibehlaten, wenn die aus der Stichprobe gebildete Prüfgröße in den Annahmebreich fällt

Explanation

Question 59 of 66

1

Der P-Wert bezeichnet die Wahrscheinlichkeit für das gefundene Ergebnis unter der Annahme da in der Population H0 gilt.

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 60 of 66

1

In der Sozialforschung hat sich eine Irrtumswahrscheinlichkeit von alpha= 1% eingebürgert

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 61 of 66

1

Signifikanz hat nichts mit Bedeutsamkeit zu tun

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 62 of 66

1

mit größerer Stichprobe steigt die Wahrscheinlichkeit das auch kleine Effekte signifikant werden

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 63 of 66

1

wenn man sich für die H1 entscheidet und die H0 ablehnt, kann es sein das man einen Beta Fehler eingeht

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 64 of 66

1

Nonparametrische Tests legen keine Bedingungen fest über Parameter derjenigen Population, aus der die Stichprobe gezogen wurde (z.B. Normalverteilung)

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 65 of 66

1

eine Nullhypothese in einem Signifikanztest wäre z.B.

"verrichtete Hausarbeit von Männern und Frauen pro Woche",
dabei wäre die Nullhypothese das beide gleich viel Hausarbeit verrichten und die beiden Gruppen nicht voneinander abweichen

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 66 of 66

1

Der p-Wert

Select one or more of the following:

  • =Ablehnungsgrenze

  • =Annehmgrenze

  • muss kleiner als 0,1 sein

  • muss kleiner als 0,5 sein

  • man kann daran ablesen ob es ein signifikantes oder nicht signifikantes Ergebnis ist

Explanation

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