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STADA Jörg Matthes 2021

Description

Quiz on STADA Jörg Matthes 2021, created by Julia W. on 26/06/2021.
Julia W.
Quiz by Julia W., updated more than 1 year ago
Julia W.
Created by Julia W. over 3 years ago
2707
6
0

Resource summary

Question 1

Question
Der Begriff Statistik: -kommt von "Status" (lat.) "der Staat" -"statista" (lat.) der Staatsmann
Answer
  • True
  • False

Question 2

Question
Wozu braucht man Statistik?
Answer
  • 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

Question 3

Question
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.
Answer
  • True
  • False

Question 4

Question
Die Theorie der Schweigespirale stammt von Noelle-Neuman, 1975
Answer
  • True
  • False

Question 5

Question
Hypothesen sollen bei der Statistik erst nach der Durchführung statistischer Analysen aufgestellt werden
Answer
  • True
  • False

Question 6

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

Question 7

Question
Es gibt deskriptive und induktive Statistik
Answer
  • True
  • False

Question 8

Question
Deskriptive und induktive Statistik!
Answer
  • 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

Question 9

Question
Univariate, bivariate und multivariate Statistik!
Answer
  • 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

Question 10

Question
Prädiktor Variable die etwas vorhersagt
Answer
  • True
  • False

Question 11

Question
Abhängige Variable: die von etwas abhängt z.B. Glauben von Fehlinformationen
Answer
  • True
  • False

Question 12

Question
Urliste ist eine sortierte Urliste z.B. nach Größe sortiert
Answer
  • True
  • False

Question 13

Question
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
Answer
  • True
  • False

Question 14

Question
Haben Menschen Angst oder nicht vor Corona? ist ein typisches Beispiel für eine Verteilung
Answer
  • True
  • False

Question 15

Question
Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X in einer Stichprobe mit dem Umfang N auf? ist die absolute Häufigkeit (fi)
Answer
  • True
  • False

Question 16

Question
Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis zur Gesamtstichproobe mit dem Umfang N auf? ist die relative Häufigkeit (pi)
Answer
  • True
  • False

Question 17

Question
Regeln bei der Häufigkeitsverteilung (=Gruppenbildung)!!!
Answer
  • 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

Question 18

Question
Maßzahlen für bereits erhobene Daten (Stichproben) nennen wir Verteilungskennwerte (deskriptive Statistik)
Answer
  • True
  • False

Question 19

Question
Maßzahlen für die Grundgesamtheit nennen wir Verteilungsparameter (induktive Statistik)
Answer
  • True
  • False

Question 20

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

Question 21

Question
Der Modus (auch Modalwert) ist der Wert einer Verteilung, der am häufigsten auftritt
Answer
  • True
  • False

Question 22

Question
Modus
Answer
  • 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

Question 23

Question
Der Modus ist ein Lagemaß
Answer
  • True
  • False

Question 24

Question
Median
Answer
  • 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

Question 25

Question
Der Mittelwert, Durschnittswert oder Schwerpunkt der Verteilung ist die durchschnittliche Ausprägung aller Were
Answer
  • True
  • False

Question 26

Question
Mittelwert
Answer
  • 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

Question 27

Question
Ein Säulendiagramm eignet sich nicht für die Darstellung von absoluten und relativen Häufigkeiten
Answer
  • True
  • False

Question 28

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

Question 29

Question
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
Answer
  • True
  • False

Question 30

Question
Eine Randklasse wäre z.B. niedrigste oder höchste Einkommensgrenze
Answer
  • True
  • False

Question 31

Question
Zentrale Tendenz= wie viele Gipfel hat eine Verteilung?
Answer
  • True
  • False

Question 32

Question
Schiefe (Beschreibungsmöglichkeiten von Verteilungen)!
Answer
  • 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

Question 33

Question
Wölbung (Kurtosis) (Beschreibungsmöglichkeiten von Verteilungen)!
Answer
  • Ein Maß dafür, wie sich die Beobachtungen, um einen zentralen Punkt gruppieren
  • z.B. schmalgipflig/breitgipflig
  • wie spitz/gestaucht ist eine Verteilung?

Question 34

Question
Schiefe = 0 ist eine symmetrische Schiefe
Answer
  • True
  • False

Question 35

Question
Schiefe kleiner 0 = rechtssteile Verteilung Schiefe größer 0 = linksseitige Verteilung
Answer
  • True
  • False

Question 36

Question
Die Kurtosis ist bei einer Normalverteilung niemals 0
Answer
  • True
  • False

Question 37

Question
positive Kurtosis: gruppieren sich stark um den Mittelwert, auch schmalgipflig genannt negative Kurtosis: gruppieren sich die Beobachtungen weniger dicht, also breitgipflig zusammen
Answer
  • True
  • False

Question 38

Question
Spannweite/Range
Answer
  • 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?

Question 39

Question
Interquartilbreite/Interquartilabstand!
Answer
  • 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...)

Question 40

Question
Ausreißer sind Daten die mehr als 1,5 Interquartilabstände vom ersten bzw.. dritten Quartil entfernt liegen
Answer
  • True
  • False

Question 41

Question
Extremwerte sind extremer als Ausreißer, da sie 3 Interquartilsabstände vom ersten bzw. dritten Quartil entfernt liegen
Answer
  • True
  • False

Question 42

Question
Was ist AID?
Answer
  • durschnittliche Abweichung vom Mittelwert
  • Average Deviation

Question 43

Question
Die Standardabweichung und Varianz sind beide unempfindlich gegenüber Ausreißern
Answer
  • True
  • False

Question 44

Question
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
Answer
  • True
  • False

Question 45

Question
Was lässt sich zusammenfassend also bisher sagen?
Answer
  • 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

Question 46

Question
Quartile, Standardabweichung, Varianz, Bereich, Maximum und Minim = Lagemaße
Answer
  • True
  • False

Question 47

Question
Grundlagen der Inferenzstatistik
Answer
  • 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

Question 48

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

Question 49

Question
Die Grundlage der induktiven Statistik ist die Wahrscheinlichkeitstheorie
Answer
  • True
  • False

Question 50

Question
Das Gesetz der großen Zahlen... In einer Zufallsstichprobe...
Answer
  • liegt das arithmetische Mittel...
  • für große n....
  • mit hoher Wahrscheinlichkeit...
  • sehr nahe beim Mittelwert der Grundgesamtheit.
  • Das gilt umso eher, je größer n ist

Question 51

Question
Bei Punktschätzungen muss das Merkmal in der Grundgesamtheit stets normalverteilt sein
Answer
  • True
  • False

Question 52

Question
Bei Punktschätzung schätzt man einen einzigen Wert
Answer
  • True
  • False

Question 53

Question
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
Answer
  • True
  • False

Question 54

Question
Wir unterscheiden drei inferenzstatistische Maße!
Answer
  • Standardfehler
  • Konfidenzintervalle
  • Signifikanztests
  • Punktschätzung
  • Intervallschätzung
  • Z-Test
  • Normalverteilung

Question 55

Question
Der Standardfehler sagt etwas über die Verlässlichkeit der Parameterschätzung
Answer
  • True
  • False

Question 56

Question
Konfidenzintervalle...sagen etwas über die Verlässlichkeit der Parameterschätzung als Intervall
Answer
  • True
  • False

Question 57

Question
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
Answer
  • True
  • False

Question 58

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

Question 59

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

Question 60

Question
In der Sozialforschung hat sich eine Irrtumswahrscheinlichkeit von alpha= 1% eingebürgert
Answer
  • True
  • False

Question 61

Question
Signifikanz hat nichts mit Bedeutsamkeit zu tun
Answer
  • True
  • False

Question 62

Question
mit größerer Stichprobe steigt die Wahrscheinlichkeit das auch kleine Effekte signifikant werden
Answer
  • True
  • False

Question 63

Question
wenn man sich für die H1 entscheidet und die H0 ablehnt, kann es sein das man einen Beta Fehler eingeht
Answer
  • True
  • False

Question 64

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

Question 65

Question
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
Answer
  • True
  • False

Question 66

Question
Der p-Wert
Answer
  • =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
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