deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, Psychologie, 1. Semester

Typen wissenschaftlicher Studien

Variablentypen

Fehlertypen

Grundgesamtheit

Merkmal

Merkmalstypen

Messen

empirisches Relativ
numerisches Relativ
Homomorphismus

Skaleneinteilung

Nominalskala

Ordinalskala

Intervallskala

Verhältnisskala

Datenexploration

Maße der zentralen Tendenz

Modus

Median

Mittelwert

Maße der Streuung

Variationsbreite/ Range

MAD (Median Absolut Deviation)

Inter- Quartil- Range

Varianz

Standardabweichung

Kurtosis

Asymmetrie

Modelle Definition

Zweck von Modellen

Eigenschaften von Modellen

Fehler und Vorhersagen

Quantifizierung der Modellgüte

Goodness of fit (Modellfehler)

Fehlerquadratsummen (SS)

Von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit schließen

Stichprobenverteilung

Lösung für Problem der Stichprobenverteilung

zentraler Grenzwertsatz

Wahrscheinlichkeitsverteilung

Gaußsche Normalverteilung

Standardfehler des Mittelwerts

Konfidenzintervalle

Z- Standardisierung

Schlusslogik/ Modus Tollens

Falsifikationsprobleme in der Psychologie

Frequentisten vs. Bayesianer

Frequentisten

Bayesianer

Entscheidung unter Unsicherheit

statistische Zusammenhänge

Kovarianz

Pearson - Korrelations- Koeffizient/ Produkt- Moment- Korrelation

Fisher- Z- Transformation

Problem der Korrelation

Rangkorrelation nach Spearman

Kontingenztabelle

Lineare Regression

einfach lineare Regression

Lage der Regressionsgeraden

Goodness of fit durch Varianzzerlegung

Determinationskoeffizient R²

Regressionsrichtung

Datenpräsentation (geometrische Betrachtungsweise)

zentrierte Daten

Personenraum

Vektorraum V

Dimensionalität/ Freiheitsgrade

Projektion (=geometrische Regression)

multiple Regression

absolute Größe von Regressionsgewichten

Ladungen

Multikollinearität von Regressoren untereinander

Multikollinearität (lineare Abhängigkeit) verhindern

nahezu multikollineare Regressoren

Vermeidung nahezu multikollinearer Regressoren

Supressoren