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Description
Flashcards by Nina De Colle, updated more than 1 year ago
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Created by Nina De Colle
about 3 years ago
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| Question | Answer |
| Parameter = | Kennwerte der Grundgesamtheit |
| Erwartungswert | Mittelwert bei Zufallsvariablen |
| eindimensionaler Fall bei induktiver Statistik bedeutet.. | SCHÄTZEN der wahren, aber unbekannten Werte in der Grundgesamtheit |
| ZWEIdimensionaler Fall bei induktiver Statistik bedeutet.. | in der Stichprobe festgestellten Zusammenhänge auf die Grundgesamtheit übertragen, TESTEN |
| Eigenschaften einer Normalverteilung | immer symmetrisch eingipflig Erwartungswert Median und Modus sind identisch meisten Werte nah am Mittelwert von + bis - unendlich, berühren Nullpunkt nie |
| das Gesetz der großen Zahl | In einer Zufallsstichprobe … liegt das arithmetische Mittel der Stichprobe … für grosse n (Stichprobe) … mit hoher Wahrscheinlichkeit … sehr nahe beim Mittelwert der Grundgesamtheit. Das gilt umso eher, je grösser n ist. |
| Standardfehler | = erwartete Standardabweichung der Stichprobe |
| Punktschätzung | man schätzt unbekannten Populations-Parameter |
| Intervallschätzung | ein ganzer Bereich (nicht nur einzelner Punkt) wird für den Populations-Parameter angegeben |
| Konfidenz-Intervall | auch Vertrauensintervall in SOWI 95% Restwahrscheinlichkeit = Irrtumswahrscheinlichkeit Alpha |
| Was muss bei Intervallschätzung festgelegt werden? | Ober- und Untergrenze |
| Was sagt der Standardfehler aus? | Etwas über Verlässlichkeit der Parameterschätzung |
| Was sagen Konfidenz-Intervalle aus? | Etwas über Verlässlichkeit der Parameter-Schätzung als Intervall |
| Ab wann ist Korrelation o.Ä. signifikant? | Ab Wert von 0,05 |
| Was kann man mit einer statistischen Hypothese machen? | Gruppenvergleiche anstellen Zusammenhang beschreiben Vorhersagen machen |
| Was ist beim einseitigen Test? | gerichtete, unspezifische Unterschieds-Hypothese |
| Was ist beim zweiseitigen Test? | ungerichtete, unspezifische Unterschieds-Hypothese |
| Stichprobenfehler wird kleiner,... | je größer Stichprobe ist |
| Stichprobenfehler | Abweichung des Stichprobenparameters vom Grundgesamtheitsparameter |
| Alpha-Fehler | H0 trifft zu, aber man lehnt sie ab Fehler 1. Art |
| Beta-Fehler | H0 trifft NICHT zu, aber man nimmt sie an Fehler 2. Art |
| Irrtumswahrscheinlichkeit in SOWI | a = 5% |
| Kritik an Signifikanz-Test | Signifikanz ist NICHT Bedeutsamkeit nur Berechnung von Wahrscheinlichkeit |
| Welche Arten von Stichproben gibt es? | unabhängig abhängig |
| Non-parametrische Tests | keine Bedingungen über Parameter, a) bei Unklarheit über Skalenniveau b) bei kleinen Stichproben c) wenn bestimmte Voraussetzungen (zB Varianz-Homogenität) nicht erfüllt sind |
| Test für 2 unabhängige Gruppen | t-Test |
| Test bei mehr als 2 unabhängigen Gruppen | Varianzanalyse |
| Gerichteter Zusammenhang zwischen zwei Variablen: | Regressionsanalyse |
| Ungerichteter Zusammenhang zwischen zwei Variablen | Korrelationsanalyse |
| Welcher Test bei Nominalskala? | Chi-Quadrat-Test |
| Welcher Test bei Intervallskala? | t-Test |
| Was muss man vergleichen, um H0 ablehnen oder annehmen zu können? | empirischen mit theoretischen Wert |
| Was sind Freiheitsgrade? | Werte, die frei geändert werden können, ohne einen interessierenden statistischen Parameter zu ändern frei wählbares Element in einer Berechnung |
| Wie berechnet man Anzahl der Freiheitsgrade? | df = n - 1 |
| Was ist wichtig bei t-Test? | Varianzhomogenität |
| Wann wird separate variance t-Test angewendet? | wenn Varianz-Homogenitäts-Test signifikant ist |
| Wann wird der pooled-variance-Test angewendet? | wenn |
| Varianzen sollen.. | homogen sein, weil dann unverzerrte Ergebnisse Nullhypothese soll also behalten werden |
| Welcher Test sagt etwas über Varianzhomogenität aus? | Levene Test in SPSS |
| Was bedeutet eine Varianz von über 6%? | mittlerer Effekt |
| Was wird beim t-Test für abhängige Stichproben betrachtet? | nur die Messwertpaare |
| Was ist eine Vorraussetzung für den Chi-Quadrat-Test? | maximal 20% aller Daten der Tabelle dürfen eine Häufigkeit von kleiner als 5 haben, weil sonst Verfälschung von Daten |
| Der Chi-Quadrat-Test wird verwendet für.. | ein zweifach gestuftes Merkmal ein mehrfach gestruftes Merkmal 2x2 Tabellen |
| Wie heißen die Zusammenhangsmaße? | Phi-Koeffizient Cramers V |
| Unterschied zwischen Varianzanalyse und Regressionsanalyse | nicht Gruppenvariablen, sondern wenn die UV und die AV metrisch sind |
| Was ist "e" bei der Regressionsanalyse? | der Schätzfehler (Differenz aus echten und geschätzten Wert) |
| Was ist "b" bei der Regressionanalyse? | Steigung der Geraden |
| ein hohes "b" bedeutet.. | steile Gerade und hoher Zusammehang |
| Was ist der geschätzte Wert bei der Regressionsanalyse? | Y-Dach |
| Was ist "a" in der Regressionsanalyse? | Achsenabschnitt |
| Was macht man bei Quadratabweichungen? | man zieht von Y den Y-Dach-Wert ab und quadriert Ergebnis Ergebnis sollte so klein wie möglich sein |
| Was ist die Streuungszerlegung? | Gesamtabweichung setzt sich zusammen aus der erklärten und nicht-erklärten Abweichung |
| Wie wird die Varianzaufklärung der Regressionsanalyse in SPSS genannt? | R-Quadrat |
| Was ist Shrinkage? | Korrelationen liegen i.d.R. niedriger als angegeben |
| Shrinkage ist umso größer.. | je mehr UV einbezogen werden, je geringer der Stichprobenumfang und je geringer R2 ist |
| Was ist der Beta-Wert der Regressionsanalyse? | der standardisierte Steigungskoeffizient geht von -1 bis 1 |
| Wann kann Kausalität angenommen werden? | a) wenn statistische Beziehung zwischen 2 Variablen (association) b) die Variable X der Variable Y zeitlich vorangeht (temporal precedence) c) Beziehung zwischen X und Y nicht verschwindet, wenn der Einfluss von dritten Variablen kontrolliert wird. |
| Kovarianz | Maß für den Grad des „miteinander Variierens“ von 2 Variablen. |
| Wann hat man hohe negative Co-Varianz? | wenn hohe negative x-Abweichungen vom Mittelwert und hohe positive y-Abweichungen vom Mittelwert auftreten weil Minus mal Plus = Minus |
| Co-Varianz von Null bedeutet.. | wenn positive und negative Abweichungen völlig zufällig sind und sich gegenseitig aufheben oder wenn keine Abweichungen vorkommen |
| große Kovarianz, ... Zusammehang kleine Kovarianz, ... Zusammenhang | großer kleiner |
| Was beschreibt der Korrelationskoeffizient? | (auch Produkt-Moment-Korrelation) die Stärke (Genauigkeit) der linearen Beziehung zweier metrischer Variablen. |
| Wie sieht der Korrelationskoeffizient aus? | r geht von -1 bis 1 |
| Was macht die Partialkorrelation? | der Einfluss einer dritten Variablen Z wird aus der Beziehung zwischen X und Y „herausgerechnet“ |
| je höher die Korrelation der Drittvariable.. | desto kleiner die Partialkorrelation |
| je kleiner die Korrelation der Drittvariable.. | desto größer Partialkorrelation |
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