METH: STADA, VO 5 + 6

Question

Grundlagen der Inferenzstatistik

Answer 1

Schließt von Stichprobe auf Grundgesamtheit

Answer 2

Schließt von Grundgesamtheit auf Stichprobe

Answer 3

induktive Statistik: Unterscheidung zwischen der Menge aller Merkmalsträger (GG) und deren Teilmenge (Stichprobe)

Answer 4

deduktive Statistik: Unterscheidung zwischen der Menge aller Merkmalsträger (GG) und deren Teilmenge (Stichprobe)

Answer 5

Kennwerte der Stichproben = Statistiken Kennwerte der GG = Parameter (Populationsparameter)

Answer 6

Kennwerte der Population: griechische Buchstaben Stichprobenkennwerte: lateinische Buchstaben

Answer 7

Mittelwert einer Population ist Mü

Answer 8

Mittelwert einer Population ist Omega

Answer 9

bei Zufallsstichprobe liegt arithmetisches Mittel (der Stichprobe für große n) mit hoher Wslk. sehr nahe beim Mittelwert der GG

Answer 10

bei Zufallsstichprobe liegt arithmetisches Mittel (der Stichprobe für große n) mit hoher Wslk. nicht in der Höhe des Mittelwerts der GG

Answer 11

je mehr Menschen man befragt, desto eher nähert sich die Stichprobe der Realität an

Answer 12

je mehr Menschen man befragt, desto eher wendet sich die Stichprobe der Realität weg

Answer 13

Gedankenexperiment, bei dem über GG nichts bekannt ist

Answer 14

reales Experiment, bei dem GG noch nicht bekannt ist

Answer 15

begrenzte Anzahl an Stichproben gezogen, Umfang ist jedes Mal identisch

Answer 16

unendlich viele Stichproben gezogen, Umfang ist jedes Mal identisch

Answer 17

Stichprobenmittelwert nähert sich bei zunehmenden "n" dem Mittelwert der GG, bei unendlichem Ziehen wäre dieser dann ident mit GG

Answer 18

je größer "n" wird, desto kleiner wird Standardfehler

Answer 19

schwierigste Schätzung

Answer 20

Schätzung eines unbekannten Populationsparameter auf Basis von Stichprobenkennwerten

Answer 21

Standardfehler des Mittelwerts ist Standardabweichung der Stichprobenverteilung

Answer 22

Voraussetzung: Merkmal muss in GG normalverteilt sein

Answer 23

je höher Stichprobenumfang, desto höher ist Standardfehler

Answer 24

am häufigsten: 99%-Modell

Answer 25

am häufigsten: 95%-Modell

Answer 26

Mit Wslk von 95% liegt der Mittelwert innerhalb zwei Standardfehler von mü

Answer 27

Mit Wslk von 99% liegt der Mittelwert innerhalb zwei Standardfehler von mü

Answer 28

Von Untergrenze (für mü) bis Obergrenze (für mü) ist P=95%

Answer 29

Statische Hypothese: Variablenbeziehungen werden in quantitative Form gebracht

Answer 30

Gerichtete (einseitig) Hypothese: Aussage über Richtung des Zsmh (Person X ist beliebter als Person Y)

Answer 31

Ungerichtete (zweiseitig) Hypothese: Zsmh, aber gibt Art/Richtung nicht an (Personen X und Y unterscheiden sich)

Answer 32

Hypothesenpaar besteht aus - Alternativhypothese H1: Zsmh - Nullhypothese H0: kein Zsmh

Answer 33

man geht davon aus, dass es einen Zsmh gibt

Answer 34

man geht davon aus, dass es keinen Zsmh gibt

Answer 35

Inferenzschluss sicher gestalten: Stichprobe S muss für Grundgesamtheit G repräsentativ sein

Answer 36

man geht davon aus, dass bei repräsentativen Stichproben die wichtigsten Parameter von S und G nicht übereinstimmen

Answer 37

Abweichung Stichprobenparameter: Stichprobenfehler (... umso kleiner, je größer Stichprobe)

Answer 38

Nullhypothese H0: - kein Zsmh - Mittelwert (Stichprobe) = Mittelwert (GG) - S-Verteilung = GG-Verteilung

Answer 39

Nullhypothese H0: - Zsmh - Mittelwert (Stichprobe) ≠ Mittelwert (GG) - S-Verteilung ≠ GG-Verteilung

Answer 40

Alternativhypothese H1: - kein Zsmh - Mittelwert (Stichprobe) = Mittelwert (GG) - S-Verteilung = GG-Verteilung

Answer 41

Alternativhypothese H1: - Zsmh - Mittelwert (Stichprobe) ≠ Mittelwert (GG) - S-Verteilung ≠ GG-Verteilung

Answer 42

man geht immer von H0 aus, nur wenn statistischer Test döse als extrem unwahrscheinlich ausweist, spricht man von signifikantem Zsmh

Answer 43

eigentlich gilt H0, ich lerne sie aber ab (ich irre mich)

Answer 44

H0 trifft nicht zu, aber ich denke schon (ich irre mich)

Answer 45

Alpha-Fehler und Betha-Fehler stehen asymmetrisch zueinander

Answer 46

kein Unterschied - ich sage aber schon

Answer 47

Unterschied - ich sage nein

Answer 48

Ablehnung H0: wenn die aus Stichproben gebildete Prüfgröße in Ablehnbereich K fällt

Answer 49

Ablehnung H0: wenn die aus Stichprobe gebildete Prüfgröße in Annahmebereich fällt

Answer 50

Beibehaltung H0: wenn die aus Stichproben gebildete Prüfgröße in Ablehnbereich K fällt

Answer 51

Beibehaltung H0: wenn die aus Stichprobe gebildete Prüfgröße in Annahmebereich fällt

Answer 52

Schranke, bei der Hypothese abgelehnt wird = 5%

Answer 53

Schranke, bei der Hypothese abgelehnt wird = 0.05

Answer 54

Schranke, bei der Hypothese abgelehnt wird = 0.5

Answer 55

Bezeichnet Wslk für gefundenes Ergebnis unter Annahme, dass in der Population H0 gilt.

Answer 56

Bezeichnet Tatsache der Annahme, dass in der Population H0 gilt

Answer 57

Irrtumswahrscheinlichkeit Alpha: Entscheidung, ob Unterschied signifikant ist oder nicht

Answer 58

Irrtumswahrscheinlichkeit Beta: Entscheidung, ob Unterschied signifikant ist oder nicht

Answer 59

p-Wert < Alpha ... Ergebnis unwahrscheinlich, H0 wird verworfen

Answer 60

p-Wert ≥ 0.05 ... Annahmebereich

Answer 61

Sozialforschung Irrtumswahrscheinlichkeit 5%

Answer 62

Sozialforschung Irrtumswahrscheinlichkeit 1%

Answer 63

Alpha sagt etwas über die Wslk der H0 aus, nicht über die Wslk, mit der ich mich irre, wenn ich H0 ablehne

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