Question 1
Answer
-
Die Irrtumswahrscheinlichkeit liegt in den Sozialwissenschaften bei 95% bis 95,5%.
-
Das Konfidenzniveau liegt in den Sozialwissenschaften bei 95% bis 95,5%.
-
Die Irrtumswahrscheinlichkeit liegt in den Sozialwissenschaften bei 5%
-
Das Konfidenzniveau liegt in den Sozialwissenschaften 5%
Question 2
Answer
-
Der Standardfehler des Mittelwerts wird mit zunehmender Stichprobengrösse ebenfalls grösser.
-
Der Standardfehler des Mittelwerts wird mit abnehmender Stichprobengrösse grösser.
-
Der Standardfehler des Mittelwerts wird mit abnehmender Stichprobengrösse kleiner.
-
Der Standardfehler des Mittelwerts wird mit zunehmender Stichprobengrösse kleiner.
Question 3
Answer
-
Der zentrale Grenzwertsatz heisst so, weil er grenzwertig ist.
-
Werden wiederholt (viele) Stichproben genügend grossen Umfangs aus einer Grundgesamtheit gezogen, verteilen sich die Ergebnisse dieser Strich
-
Der zentrale Grenzwert kann nur angewendet werden, wenn das Merkmal, das gemessen wird, ebenfalls normalverteilt ist.
-
Der zentrale Grenzwert kann nur angewendet werden, wenn das Merkmal, das gemessen wird, NICHT normalverteilt ist.
Question 4
Answer
-
+/- 1,96 σ entsprechen einem Konfidenzniveau von 95,5 %.
-
+/- 2 σ entsprechen einem Konfidenzniveau von 95,5 %.
-
+/- 1,96 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 95,0 %.
-
+/- 2 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 95,0 %.
Question 5
Answer
-
+/- 1,96 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 4,5 %.
-
+/- 1,96 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5,0 %.
-
+/- 1,96 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 2,5 %.
-
+/- 2 σ entsprechen einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5,0 %.
Question 6
Answer
-
Fehlende Werte kommt bei der Datenanalyse kaum Bedeutung zu.
-
Fehlende Werte haben hohe Relevanz bei Prozentberechnungen.
-
Fehlende Werte haben hohe Relevanz bei Mittelwertberechnungen.
-
Datensätze mit fehlenden Werte werden von SPSS in alle Auswertungsroutinen automatisch miteinbezogen.
Question 7
Answer
-
Bei einer Datengewichtung werden Werte gewichtet.
-
Bei einer Datengewichtung werden Datensätze gewichtet.
-
Bei einer Datengewichtung werden Variablen gewichtet.
-
Bei einer Datengewichtung besitzt eine Tabelle im Output mehr Gewicht als andere Tabellen.
Question 8
Answer
-
Beim Umcodieren in SPSS werden Variablen neu berechnet.
-
Umcodierungen in SPSS können in neue oder dieselben Variablen erfolgen.
-
Beim Variablen Berechnen werden Berechnungen über alle Datensätze durchgeführt.
-
Beim Variablen Berechnen erfolgt die Berechnung innerhalb einer Datenzeile.
Question 9
Answer
-
Eine (menschliche) Grundgesamtheit sollte immer auch über Geschlecht und Alter definiert werden.
-
Eine Stichprobe ist in jedem Fall repräsentativ für die Grundgesamtheit.
-
Eine Stichprobe ist nur dann repräsentativ zur Grundgesamtheit, wenn sie kein strukturelles Abbild der Grundgesamtheit darstellt.
-
Grundgesamtheiten ändern sich je nach Aufgabenstellung (Forschungsthema).
Question 10
Answer
-
Die Zufallsstichprobe stellt die hochwertigen aller Stichprobenarten dar.
-
Bei einer nicht zufälligen Stichprobe nach bestimmten Merkmale "ausgesucht".
-
Wegen der Zufälligkeit können Zufallsstichproben nie die Genauigkeit bewusster Auswahlverfahren (durch die Forschende) erreichen.
-
Eine Strassenbefragung ist zufällig.
Question 11
Answer
-
Je grösser einer Zufallsstichprobe ist, desto grösser ist auch die Schwankungsbreite der Ergebnisse.
-
Wenn das Ergebnis bei etwa 50% der Stichprobe liegt, dann ist die Schwankungsbreite grösser, als wenn das Ergebnis bei etwa 25% liegt.
-
Wenn das Ergebnis bei etwa 50% der Stichprobe liegt, dann ist die Schwankungsbreite kleiner, als wenn das Ergebnis bei etwa 25% liegt.
-
Je kleiner eine Zufallsstichprobe ist, desto kleiner ist auch die Schwankungsbreite der Ergebnisse.
Question 12
Answer
-
Die Mindestgrösse einer "guten" Stichprobe muss 10.000 Fälle umfassen.
-
Die Mindestgrösse einer "guten" muss 1.000 Fälle umfassen.
-
Eine "gute" Stichprobe benötigt mindestens 5.000 Fälle.
-
Die Mindestgrösse einer "guten" Stichprobe sollte 400 Fälle umfassen.
Question 13
Answer
-
Die grössten Teile einer Stichprobe, über die noch Aussagen getroffen werden, sollten 100 Fälle umfassen.
-
Die gewünschte Stichprobengrösse ist unabhängig davon, ob die Grundgesamtheit bekannt oder unbekannt ist.
-
Eine grosse Stichprobe garantiert Repräsentativität.
-
Die Stichprobengrösse hängt von der maximal tolerierten Schwankungsbreite ab.
Question 14
Answer
-
Bei einer Signifikanzprüfung wird ermittelt, ob sich die Stichprobenergebnisse auf die Grundgesamtheit übertragen lassen.
-
Bei einer Signifikanzprüfung wird ermittelt, ob ein Zusammenhang zwischen einzelnen Variablen signifikant ist oder nicht.
-
Signifikanter Zusammenhang bedeutet keinen Gruppenunterschied.
-
Signifikanter Zusammenhang bedeutet einen Gruppenunterschied.
Question 15
Answer
-
Wenn Ergebnisunterschiede zwischen Gruppen zufällig sind kann man die Nullhypothese verwerfen.
-
Die Alternativhypothese entspricht der Annahme, dass Ergebnisunterschiede nicht zufällig sind.
-
Wenn man die Nullhypothese verwerfen kann, geht man von der Alternativhypothese aus.
-
Wenn man die Alternativhypothese verwerfen kann, geht man von der Nullhypothese aus.
Question 16
Answer
-
Umso kleiner der p-Wert, umso mehr kann die H0 verworfen werden.
-
Umso kleiner der p-Wert, umso mehr kann die H1 akzeptiert werden.
-
Umso kleiner der p-Wert, umso mehr kann die H0 akzeptiert werden.
-
Umso kleiner der p-Wert, umso mehr kann die H1 verworfen werden.
Question 17
Answer
-
Wenn der p-Wert kleiner als oder gleich 0,05 ist, ist das Ergebnis höchst signifikant.
-
Wenn der p-Wert kleiner als 0,01 ist, ist das Ergebnis höchst signifikant.
-
Wenn der p-Wert kleiner als 0,5 ist, ist das Ergebnis signifikant.
-
Wenn der p-Wert grösser als 0,05 ist, ist das Ergebnis signifikant.
Question 18
Answer
-
"s" steht für Standardabweichung in einer Stichprobe.
-
"s" steht für Standardabweichung in einer Grundgesamtheit.
-
"s" steht für Varianz in einer Stichprobe.
-
"˜x" steht für Standardabweichung in einer Stichprobe.
Question 19
Answer
-
Einseitige Signifikanzprüfungen sind genauer als zweiseitige.
-
Einseitige Signifikanzprüfungen sind ungenauer als zweiseitige.
-
Einseitige Signifikanzprüfungen sind in SPSS "später" signifikant als zweiseitige.
-
Einseitige Signifikanzprüfungen sind in SPSS "früher" signifikant als zweiseitige.
Question 20
Question
Was kann man mit dieser Formel berechnen?
Answer
-
Standardabweichung
-
Median
-
Mittelwert
-
Modus
Question 21
Question
Was kann mit dieser Formel ausgerechnet werden?
Question 22
Question
Was kann mit dieser Formel ausgerechnet werden?
Question 23
Question
Für was steht dieses Symbol?
Answer
-
Ausprägungen der X Elemente in einer Stichprobe
-
bezeichnet ein Merkmal
-
bezeichnet die Ausprägungen dieses Merkmals
-
bezeichnet die einzelnen Messwerte (X) dieses Merkmals
bei unterschiedlichen Subjekten oder Objekten (i
)
Question 24
Question
Für was steht dieses Symbol?
Answer
-
bezeichnet ein Merkmal
-
Menge aller Merkmalsmessungen über alle Analyseeinheiten
-
Ausprägungen der x Elemente in einer Stichprobe
-
bezeichnet die Ausprägungen dieses Merkmals
Question 25
Question
Für was steht dieses Symbol?
Answer
-
bezeichnet ein Merkmal
-
Ausprägungen der x Elemente in einer Stichprobe
-
bezeichnet die Ausprägungen dieses Merkmals
-
bezeichnet die einzelnen Messwerte (x) dieses Merkmals
bei unterschiedlichen Subjekten oder Objekten (i
)
Question 26
Answer
-
Abhänigige Stichproben(teile) sind Daten verschiedener Personen.
-
Unabhängige Stichproben(teile) sind Daten verschiedener Personen.
-
Parameterfreie Verfahren dürfen immer und in jedem Fall angewendet werden (wenn das Skalenniveau korrekt ist)
-
Eine Voraussetzung für die Anwendung eines Parameterverfahren ist Normalverteilung (je Vergleichsgruppe)
Question 27
Answer
-
Zur Auswertung einer metrischen skalierten Variable berechnet man eine Deskriptivstatistik.
-
Zur Auswertung metrischer Variablen im Vergleich wird eine Kreuztabelle verwendet.
-
Zur Auswertung metrischer Variablen im Vergleich wird ein Mittelwertsvergleich verwendet
-
Zur Auswertung metrischer Variablen nach nominalen Untergruppen wird ein Mittelwertsvergleich verwendet
Question 28
Answer
-
Für einen T-Test benötigt man mindestens Quasi-Metrisch-Skalierungen der Variablen.
-
Wenn für einen T-Test Varianzhomogenität vorliegt, kann man die Normalverteilung ausser Acht lassen.
-
Wenn für einen T-Test Normalverteilung vorliegt, kann man die Varianzhomogenität ausser Acht lassen.
-
Für einen T-Test benötigt man Normalverteilung und Varianzhomogenität.
Question 29
Answer
-
Wenn der F-Test "signifikant ist" (p < 0,05), liegt Normalverteilung vor.
-
Wenn der F-Test nicht "signifikant ist" (p >= 0,05), liegt Varianzhomogenität vor.
-
Wenn der F-Test "signifikant ist", liegt Varianzhomogenität vor.
-
Wenn der F-Test nicht "signifikant ist, liegt auch keine Normalverteilung vor.
Question 30
Question
Die Merkmale der Analyseinheiten werden als ..... definiert.
Answer
-
Variablen
-
Werte
-
Daten
-
Ausprägungen
Question 31
Question
Die Ausprägungen der Merkmale je Analyseeinheit werden als ... definiert.
Answer
-
Wert
-
Variablen
-
Daten
-
Stichprobe
Question 32
Question
Die Menge aller Merkmalsmessungen über alle Analyseeinheiten werden als ... bezeichnet
Answer
-
Daten
-
Werte
-
Ausprägungen
-
Variablen
Question 33
Question
Deskriptiven Statistik - was trifft zu?
Answer
-
zum Beschreiben, Ordnen und Darstellen von Merkmalsverteilungen
-
Ist der Zusammenhang zwischen einzelnen Merkmalen „signifikant“?
-
zur Informationsverdichtung zuvor erhobener Daten
-
Kann von in einer Stichprobe ermittelten Ergebnisse auf die oder das rückgeschlossen werden, woraus die Stichprobe gezogen wurde (Grundgesamtheit)?
-
zur Analyse von Zusammenhängen zwischen einzelnen Merkmalen
-
Erlauben die Ergebnisse Aussagen über die Grundgesamtheit, sind sie „generalisierbar“ ‒ gehen also über Ergebnisse einzelner Fälle hinaus?
-
Zählung von Häufigkeiten, deskriptive Statsistiken, explorative Datenanaylse, Kreuztabellen, Mittelwertsvergleiche, Korrelationen
-
Chi^2-Test, Mittelwertsvergleich (T-Test, Varianzanalyse, U-Test), Korrelationsanalysen
Question 34
Question
schliessende Statistik - was trifft zu?
Answer
-
zum Beschreiben, Ordnen und Darstellen von Merkmalsverteilungen
-
zur Informationsverdichtung zuvor erhobener Daten
-
zur Analyse von Zusammenhängen zwischen einzelnen Merkmalen
-
Ist der Zusammenhang zwischen einzelnen Merkmalen „signifikant“?
-
Kann von in einer Stichprobe ermittelten Ergebnisse auf die oder das rückgeschlossen werden, woraus die Stichprobe gezogen wurde (Grundgesamtheit)?
-
Erlauben die Ergebnisse Aussagen über die Grundgesamtheit, sind sie „generalisierbar“ ‒ gehen also über Ergebnisse einzelner Fälle hinaus?
-
Chi^2-Test, Mittwertvergleichstest (T-Test, Varainzanalyse, U-Test), Korrelationsanalyse
-
Zählung von Häufigkeiten, deskriptive Statistiken, explorative Datenanalyse, Kreuztabelle, Mittelwertsvergleiche, Korrelationen
Question 35
Question
univariat - was trifft zu?
Answer
-
Untersuchung einzelner Merkmale (Variablen)
-
Untersuchung der Zusammenhänge zweier Merkmale (Variablen)
-
Untersuchung der Zusammenhänge mehrerer Merkmale (Variablen)
Question 36
Question
Skala - was trifft zu?
Answer
-
Bereich innerhalb dessen die Messergebnisse variieren bzw. schwanken.
-
Antworten einer Frage bilden Skala
-
Nicht die Antworten einer Frage bilden Skala
-
Zahlen, die Ausprägungen einzelner Variablen (Merkmalsausprägungen) zugeordnet werden.
Question 37
Question
Skala - was trifft zu?
Answer
-
Bereich innerhalb dessen die Messergebnisse variieren bzw. schwanken.
-
Antworten einer Frage bilden Skala
-
Nicht die Antworten einer Frage bilden Skala
-
Zahlen, die Ausprägungen einzelner Variablen (Merkmalsausprägungen) zugeordnet werden.
Question 38
Question
diskrete Skalen - was trifft zu?
Answer
-
ordinal
-
nominal
-
rational
-
intervall
-
Nicht "abwärtskompatibel": nur Häufigkeiten, keine Mittelwerte berechenbar
-
"abwärtskompatibel": Mittelwerte, und auch Häufigkeiten berechenbar
-
In sozialwissenschaftlichen Forschungspraxis werden ordinale Ratingskalen fast immer "quasi-metrisch" behandelt und damit tauglich für Mittelwerts und weitere statistische Berechnungen gemacht.
-
kategorial
-
stetig
-
Zahlen ohne rechnerischer Bedeutung
Question 39
Question
metrische Skalen - was trifft zu?
Answer
-
rational
-
intervall
-
nominal
-
ordinal
-
"aufwärtskompatibel": Mittelwerte, und auch Häufigkeiten berechenbar
-
Nicht "aufwärtskompatibel": nur Häufigkeiten, keine Mittelwerte berechenbar
-
Zahlen mit rechnerischen Bedeutung
-
stetige Werte
-
Merkmal kann jeden beliebigen Wert zwischen Minimal- und Maximalwert annehmen
Question 40
Question
Einstellungsskala - was trifft zu?
Answer
-
Einstellungen/Meinungen implizit messbar (Zustimmung zu bestimmten Aussagen - Fragestellung: Wie sehr treffen folgende Eigenschaften auf Sie zu?)
-
Einstellungen/Meinungen explizit messbar
-
Bei Auswertung wird aus diesen Fragen/Aussagen je Konstrukt (gesuchte Einstellung) gemittelter Gesamtwert berechent
-
derartige Messinstrumente benötigen mehrere Indikatoren, die gesuchte Einstellung widerspiegeln soll.
-
derartige Messinstrumente benötigen keine Indikatoren
-
müssen valide sein
Question 41
Question
Güterkriterien - was trifft zu?
Answer
-
Objektivität
-
Reliabilität
-
Validität
-
Valenz
-
objektiv = frei von subjektiven EInflüssen
-
valid = es wird das Merkmal gemessen, das auch tatsächlich gemessen werden soll.
-
valid = frei von subjektiven EInflüssen
-
objektiv = es wird das Merkmal gemessen, das auch tatsächlich gemessen werden soll.
Question 42
Question
Erhebungsinstrument ist reliabel, wenn das zu erhebende Merkmal ... in gleicher Weise ausgeprägt (konsistent) ist.
Answer
-
bei wiederholter Erhebung
-
unter den gleichen Bedingungen
-
in geringem zeitlichen Abstand
-
bei einer Erhebung
Question 43
Answer
-
Intercoderrealibilität = 2 Menschen die codieren kommen zu identischen Ergebnissen
-
Intracoderreliabilität = ein Mensch kommt bei Wiederholung zum selben Ergebnis
-
Intracoderreliabilität = 2 Menschen die codieren kommen zu identischen Ergebnissen
-
Intercoderrealibilität = ein Mensch kommt bei Wiederholung zum selben Ergebnis
Question 44
Question
Vorgehensweise bei statistischen Analysen - was trifft zu?
Answer
-
FF bzw. Hypo‘s können NICHT anhand derselben Daten geprüft werden, die für deren Formulierung verwendet wurden.
-
FF bzw. Hypo‘s können NICHT anhand derselben Daten geprüft werden, die für deren Formulierung verwendet wurden
-
FF bzw. Hypo‘s können NICHT erst dann formuliert werden, wenn jemand die Daten bereits erhoben hat (und daher ihre Eigenschaften kennt).
-
FF bzw. Hypo‘s werden erst dann formuliert werden, wenn jemand die Daten bereits erhoben hat (und daher ihre Eigenschaften kennt).
Question 45
Question
Präzisierung, Hierarchisierung, Detaillierung - was trifft zu?
Answer
-
Welche Unterscheide treten generell auf? zielt auf Prozent oder Mittelwert Ergebnis
-
"eher" Formulierung - zielt auf % Ergebnis
-
"durchschnittlich mehr" Formulierung - zielt auf auf Durchschnitt Ergebnis
Question 46
Question
Codierung - was trifft zu?
Answer
-
Zuordnung von Merkmalsausprägungen zu einer Variable in Form von Zahlen.
-
ermöglicht Messung einer Variable.
-
Codierung vor Datenrerfassung = geschlossene Fragen
-
Codierung nach Datenrerfassung = offene Fragen
-
Codierung vor Datenrerfassung = offene Fragen
-
Codierung nach Datenrerfassung = geschlossene Fragen
Question 47
Question
Regeln für Codierung:
Answer
-
Jede Antwort muss sich einer Kategorie zuordnen lassen.
-
Die Kategorien müssen einander ausschließen.
-
Die Kategorien müssen eindimensional sein
-
Jede Antwort muss sich nicht einer Kategorie zuordnen lassen.
-
Die Kategorien müssen einander nicht ausschließen.
-
Die Kategorien müssen zweidimensional sein
-
Übersichtlichkeit
-
Jede Codierung muss klar dokumentiert werden
Question 48
Answer
-
hohe positive Korrelation
-
hohe negative Korrelation
-
keine Korrelation
-
je älter, desto mehr Urlaub
-
je jünger, desto mehr Uralub
Question 49
Answer
-
hohe positive Korrelation
-
hohe negative Korrelation
-
keine Korrelation
-
je älter, desto mehr Kinobesuche
-
Je jünger, desto mehr Kinobesuche
Question 50
Question 51
Question
Welche Umfrage-/Datenerfassung/einfache Auswertung Websites gibt es?
Answer
-
Unipark
-
SoSci
-
qualtrics
-
Atlas
-
Umfrage Online
Question 52
Question
Auswertungsprogramme
Question 53
Answer
-
absolute Häufigkeit = gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Merkmals X in einer Grundgesamtheit mit dem Umfang N oder Stichprobe mit dem Umfang n auftritt.
-
relative Häufigkeit = gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis zu einer Grundgesamtheit mit dem Umfang N oder Stichprobe oder im Verhältnis zu einer Strichprobe mit dem Umfang n auftritt.
-
absolute Häufigkeit = gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis zu einer Grundgesamtheit mit dem Umfang N oder Stichprobe oder im Verhältnis zu einer Strichprobe mit dem Umfang n auftritt.
-
relative Häufigkeit = gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Merkmals X in einer Grundgesamtheit mit dem Umfang N oder Stichprobe mit dem Umfang n auftritt.
Question 54
Question
Arten von Häufigkeiten und Prozentwerten - was trifft zu?
Answer
-
Häufigkeit = Anzahl der Fälle je Merkmalsausprägung (absolute Häufigkeit)
-
Prozent = Anzahl der Fälle je Ausprägung, relativiert zu ALLEN Fällen (relative Häufigkeit)
-
Gültige Prozent = Anzahl der Fälle je Ausprägung, relativiert zu jenen Fällen, die eine Merkmalsausprägung haben (also ohne "Fehlend"
-
Kumulierte Prozente = Prozentwerte, summiert in steigender Reihenfolge der Merkmalsausprägungen, beginnen beim kleinsten Wert.
-
Prozent = Anzahl der Fälle je Merkmalsausprägung (absolute Häufigkeit)
-
Häufigkeit = Anzahl der Fälle je Ausprägung, relativiert zu ALLEN Fällen (relative Häufigkeit)
Question 55
Question
Mittelwert, Median - was trifft zu?
Answer
-
Mittelwert = hat Nachteile bei unsymmetrischen Verteilungen und bei Rangvariablen
-
Median = hat Nachteile bei unsymmetrischen Verteilungen und bei Rangvariablen
-
Median = bietet Vorteile bei „Ausreißern“ & schiefen Verteilungen
-
Mittelwert = bietet Vorteile bei „Ausreißern“ & schiefen Verteilungen
-
Mittelwert = möglich auch bei ungleichen Klassenintervallen und bei offenen Randklassen
(z.B. einmal pro Woche | zweimal pro Woche | öfter)
-
Median = möglich auch bei ungleichen Klassenintervallen und bei offenen Randklassen
(z.B. einmal pro Woche | zweimal pro Woche | öfter)
-
Median = teilt Verteilung so, dass sich 50% der geordneten Messwerte unterhalb und 50% der Werte oberhalb befinden.
Question 56
Question
Normalverteilung - was trifft zu ?
Answer
-
Gesamtfläche beträgt 1 (100%)
-
Gesamtfläche beträgt 1,5 (150%)
-
symmetrisch
-
unsymmetrisch
-
Mittelwert, Median und Modus an gleicher Stelle
-
Mittelwert, Median und Modus nicht an gleicher Stelle
Question 57
Question
Schiefe (Skewness) - was trifft zu?
Answer
-
rechtssteil = linksschief
-
rechtssteil = grosse Ausprägungen kommen oft vor.
-
rechtssteil = Mittelwert kleiner als Median, Median kleiner als Modalwert
-
linkssteil = rechtsschief
-
linkssteil = grosse Ausprägungen kommen oft vor
-
linkssteil = Modalwert ist kleiner als Median, Median ist kleiner als Mittelwert
-
linkssteil = kleine Ausprägungen kommen oft vor
-
negative Schiefe = rechtssteil / positive Schiefe = linkssteil
-
negative Schiefe = linkssteil / positive Schiefe = rechtssteil
Question 58
Question
Langemasse - Quantile - was trifft zu?
Answer
-
Quantile p = 0,25 / 0,5 / 0,75
-
Dezile p = 0,10 / 0,20 / 0,30 / 0,40 / 0,50 / 0,60 / 0,70 / 0,80 / 0,90
-
Median p = 0,50
-
wenn n • p = ganze Zahl, dann Rangplatz dieser Zahl suchen, dan diesen Wert und den darauffolgenden Wert mitteln. = Wert des gesuchten p-Quantils.
-
wenn n • p = keine ganze Zahl, dann Zahl runden und Rangplatz dieser Zahl suchen = Wert des gesuchten p-Quantils.
Question 59
Question
Spannweite, Interquartilsabstand, Dezilabstand - was trifft zu?
Answer
-
Spannweite = anfällig auf Ausreisser
-
Interquartilsabstand, Dezilabstand = anfällig auf Ausreisser
-
Interquartilsabstand, Dezilabstand = nicht so anfällig auf Ausreisser
-
Spannweite = nicht so anfällig auf Ausreisser
Question 60
Question
Boxplot für metrische Verteilung - was trifft zu?
Answer
-
dienen zur Visualisierung und schnellen Beurteilung der Verteilung und Streuung von Variablen.
-
Gegenüberstellung verschiedener Verteilungen sehr plakativ möglich
-
Extremwerte = > 3 Mal "die Box" vom 3. (bzw. 1. Quartil entfernt)
-
Ausreisser = >= 1 1/2 Mal "die Box" vom 3. (bzw. 1. Quartil entfernt)
Question 61
Question
Jede seriöse Erhebung muss klar und transparent offenlegen:
Answer
-
worüber bzw. über wen genau sie etwas aussagen will
-
ob und wenn, warum sie Anspruch auf Repräsentativität und Validität erhebt
-
wie Ergebnisse zu interpretieren sind.
-
objektiv, freiwillig, anonym, vertraulich
-
das ethischen Normen berücksichtigt wurden
-
dass ethischen Normen nicht berücksichtigt wurden
-
welche Farbe eine Variable hat
Question 62
Question
personenbezogene Adressierungen unterliegen welchen Gesetzten?
Answer
-
Betriebsverfassungsgese
-
Telekommunikationsgesetz
-
Datenschhutzgesetz
-
UGB
-
Statistikgesetz
-
Sozialgerichtsgesetz
Question 63
Question
Inhalte von Grafiken - was trifft zu?
Answer
-
Nachvollziehbare und aussagekräftige Datenquelle und Datenbasis anführen
-
Nachvollziehbar dargestellte Skala und Zahlenbasis
-
Text der Fragestellungen anführen
-
Text der Fragestellungen nicht nötig
-
Skala muss in Prozent angeben werden
Question 64
Question
SPSS: Die Fenster - was trifft zu?
Answer
-
Daten Editor = Datei endet mit *.sav
-
Viewer = Datei endet mit *.spv
-
Synatx-Editor = Datei endet mit *.sps
-
Viewer = Anzeige aller statistischen Ergebnisse, Tabellen und Diagramme
-
Viewer = Datei endet mit *.sav
-
Daten Editor = Datei endet mit *.spv
-
Daten Editor = Anzeigen des Inhalts der Datendatei
Question 65
Question
Was sind/ woher kommen fehlende Werte?
Answer
-
vergessen, zu antworten
-
"weiss nicht"
-
nicht zutreffend - Filterfrage
-
Daten vorhanden
-
Fehlende Daten haben keine grosse Relevanz bei Berechnung von Prozenten und Mittelwerten
-
Fehlende Daten haben grosse Relevanz bei Berechnung von Prozenten und Mittelwerten
-
wird auf SPSS mit (.) Punkt markiert
Question 66
Question
Umcodieren - was trifft zu?
Answer
-
Man kann nur in neue Variable umcodieren. (Alter offen abgefragt -> Altersgruppen bilden -> Einzelwerte werden zu Gruppen zusammengefasst)
-
Man kann nur in dieselbe Variable umcodieren (Richtungsbereinigung)
-
Man kann in neue und dieselbe Variable umcodieren (Richtungsbereinigung und Einzelwerte werden zu Gruppen zusammengefasst)
-
Berechnung neuer Variable
Question 67
Question
Auswertungsverfahren - was trifft zu?
Answer
-
Variable 1 = nominal oder ordinal
Auswertungsverfahren = Häufigkeitsverteilung
-
Variable 1 = nominal oder ordinal
Auswertungsverfahren = Kreuztabelle
-
Variable 1 = nominal oder ordinal
Variable 2 = nominal oder ordinal
Auswertungsverfahren = Kreuztabelle
-
Variable 1 = nominal oder ordinal
Variable 2 = nominal oder ordinal
Auswertungsverfahren = Korrelation
-
Variable 1 = Skala oder metrisch
Auswertungsverfahren = deskriptive Statistik, explorative Datenanalyse
-
Variable 1 = Skala oder metrisch
Auswertungsverfahren = Kreuztabelle
-
Variable 1 = Skala oder metrisch
Variable 2 = Skala oder metrisch / nominal oder ordinal
Auswertungsverfahren = Mittelwertsvergleich, explorative Datenanalyse
-
Variable 1 = Skala oder metrisch
Variable 2 = Skala oder metrisch / nominal oder ordinal
Auswertungsverfahren = Häufigkeitsverteilung, Korrelation
-
Variable 1 = Skala oder metrisch
Variable 2 = Skala oder metrisch
Auswertungsverfahren = Korrelation
-
Variable 1 = Skala oder metrisch
Variable 2 = Skala oder metrisch
Auswertungsverfahren = Kausalität
Question 68
Question
Grundgesamtheit - was trifft zu?
Answer
-
Menge aller gleichartigen Objekte
-
auch Population gennant
-
darf auf keinen Fall Population gennant werden
-
Menge alles ungleichen Objekte
-
Bei jeder Aufgabe gleiche Grundgesamtheit
-
Definition der Grundgesamtheit ist Basis aller Forschungen
Question 69
Question
Stichproben, Repräsentativität - was trifft zu?
Answer
-
basieren auf sorgfältiger Definition der Grundgesamtheit
-
Grundgesamtheit spielt hier keine Rolle
-
Stichproben müssen auch bei quali. Forschung und Experimenten repräsentativ sein
-
Repräsentativität = strukturell exaktes, kleines Abbild der Grundgesamtheit
-
Repräsentativität = Stichprobe entspricht nicht Grundgesamtheit
-
Es gibt Stichproben-Auswahlverfahren per Zufall und ohne Zufall
-
per Zufall ist besser, Ohne Zufall kommt aber öfters vor
-
per Zufall ist schlechter, Ohne Zufall kommt weniger vor
Question 70
Question
Schwankungsbreite - was trifft zu?
Answer
-
Je kleiner die Stichprobe, desto grösser die Schwankungsbreite
-
Je grösser die Stichprobe, desto grösser die Schwankungsbreite
-
Je näher das Ergebnis bei 50%, desto grösser die Schwankungsbreite
-
Nur dort wo Fehlerspannen sich nicht überlappen, bestehen tatsächliche Unterschiede.
-
gibt Auskunft darüber mit welcher Fehlerspanne und wie wahrscheinlich Stichprobenergebnis auf Grundgesamtheit übertragen werden kann
-
Analyse die auf, Zufallsstichproben beruhen liefern 100% sichere Ergebnisse
Question 71
Question
Ausmass der Fehlerspanne hängt ab:
Question 72
Answer
-
Fehler erster Art (α-Fehler) = H0 wird verworfen, obwohl sie zutrifft
-
Fehler erster Art (α-Fehler) = H0 wird nicht verworfen, obwohl sie nicht zutrifft
-
Fehler zweiter Art (β-Fehler) = H0 wird nicht verworfen, obwohl sie nicht zutrifft
-
Fehler zweiter Art (β-Fehler) = H0 wird verworfen, obwohl sie zutrifft
Question 73
Answer
-
i = Zeilen
-
i = Spalten
-
j = Zeilen
-
j = Spalten
Question 74
Question
Cramers V - was trifft zu?
Answer
-
Mass für Stärke des Zusammenhangs zwischen nominalen Variablen
-
Mass für Stärke des Zusammenhangs zwischen metrischen Variablen
-
nimmt Werte zwischen 0 und 1 ein
-
0 bis 0,2 - schwacher Zusammenhang
0,2 bis 0,6 - mittlerer Zusammenhang
ab 0,6 - starker Zusammenhang
Question 75
Question
Voraussetzungen für Parameterverfahren
Answer
-
mindestens (Quasi-)Intervallskalierung (Ratingskalierung)
-
Normalverteilung der Werte
-
Homogenität der Varianz
-
müssen nicht alle zutreffen
-
müssen alle zutreffen
-
Nominalskalierung