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STADA 2023 Übungsfragen

Description

Publizistik Quiz on STADA 2023 Übungsfragen, created by Kathi Passer on 24/08/2023.
Kathi Passer
Quiz by Kathi Passer, updated more than 1 year ago
Kathi Passer
Created by Kathi Passer over 1 year ago
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1

Resource summary

Question 1

Question
Welche Begriffe treffen zu?
Answer
  • Univariat: Untersuchung einzelner Merkmale
  • Bivariat: Untersuchung einzelner Merkmale
  • Bivariat: Untersuchung Zusammenhänge zweier Merkmale
  • Multivariat: Untersuchung Zusammenhänge zweier Merkmale
  • Multivariat: Untersuchung Zusammenhänge mehrerer Merkmale

Question 2

Question
Welche Definitionen sind korrekt?
Answer
  • Vorhandene Daten: qualitative Informationen zu Sachverhalten
  • Vorhandene Daten: quantitative Informationen zu Sachverhalten
  • Methodensammlung: Grafiken und komprimierte Kennzahlen zur Entscheidungsfindung
  • Erhobene Daten: Wissenschaft der Konzeption und Erstellung von Datenanalysen
  • Erhobene Daten: Wissenschaft, die sich mit Erhebung, Methode und Technik der Datenanalysen, sowie mit den aufbereiteten numerischen Daten beschäftigt.
  • Methodensammlung: Sammlung von verschiedenen statistischen Methoden

Question 3

Question
Grundgesamtheit: Menge aller gleichartigen Objekte auf die sich eine Erhebung bezieht.
Answer
  • True
  • False

Question 4

Question
Thema Normalverteilung
Answer
  • Gaußsche Normalverteilung ist die bedeutendste
  • Normalverteilung ist symmetrisch
  • Wird beschrieben durch Mittelwert und Standardabweichung
  • Wird beschrieben durch Median und Varianz
  • Gesamtfläche unter der Kurve immer 0,5
  • Maximum der Kurve ist Spiegelfläche der Symmetrie und x= μ
  • Wendepunkte liegen bei μ-σ oder μ +σ
  • Je größer σ desto schlanker die Glockenkurve

Question 5

Question
Was bedeutet Negative Schiefe?
Answer
  • Das die Kurve nach rechts ausläuft und somit rechtsschief ist
  • Das die Kurve nach links ausläuft und somit linksschief ist

Question 6

Question
Bei einer positiven Schiefe sind die Ausprägungen meist klein und der Mittelwert ist größer als der Median
Answer
  • True
  • False

Question 7

Question
Wozu ist das deskriptive Verfahren da?
Answer
  • Zählung von Häufigkeiten wie deskriptive Statistiken oder explorative Datenanalysen wie Kreuztabellen, Mittelwertsvergleiche und Korrelationen
  • Chi2-Tests, T-Tests, Varianzanalysen, U-Tests und Korrelationsanalysen
  • Faktorenanalysen, Diskriminanzanalysen, Regressionsanalysen, Kausalmodelle

Question 8

Question
p-Wert....
Answer
  • Maximal so groß wie die Irrtumswahrscheinlichkeit
  • drückt Gültigkeit der Nullhypothese aus
  • Auskunft über Kontrollgruppen
  • Wert bewegt sich zwischen 0,5 und 1 und muss mit 100 dividiert werden
  • sobald p<0,05 ist gilt die Alternativhypothese (in der Sowi)
  • je größer p, desto mehr sprechen die Daten gegen eine Nullhypothese

Question 9

Question
Wann berechnet man den Endlichkeitsfaktor?
Answer
  • Wenn man aus einer großen GG eine kleine Stichprobe zieht
  • Wenn man aus einer kleinen GG eine große Stichprobe zieht
  • Wenn die Stichprobe mehr als 1% der GG ausmacht
  • Wenn die Stichprobe weniger als 1% der GG ausmacht

Question 10

Question
Statistische Parameter: Das arithmetische Mittel wird mit σ in der GG und σ´2 in der Stichprobe beschrieben
Answer
  • True
  • False

Question 11

Question
Statistische Parameter: Median wird mit μ Strich in der GG und X mit Strich in der Stichprobe dargestellt
Answer
  • True
  • False

Question 12

Question
Was sind die Streuungsmaße?
Answer
  • Varianz
  • Median
  • Mittelwert
  • Modus
  • Standardabweichung
  • Standardfehler
  • Quartile

Question 13

Question
Streuungsmaße: Welche Definitionen sind korrekt
Answer
  • Varianz: die Abweichung ausgesuchter Messwerte durch 2
  • Varianz: die durchschnittliche quadrierte Abweichung aller Messwerte vom Mittelwert
  • Standardabweichung: durchschnittliche Abweichung der Merkmalsausprägungen vom arithmetischen Mittel
  • Standardabweichung: Wurzel der Varianz
  • je größer die Standardabweichung, desto besser beschreibt der Mittelwert die Verteilung

Question 14

Question
Ausreißer: Werte die zwischen dem eineinhalb und dreifachen des Interquartilabstandes (Boxlänge) außerhalb dieses Bereiches liegen. Links oder unterhalb des 1. Quartil und rechts oder oberhalb des 3. Quartil
Answer
  • True
  • False

Question 15

Question
Extremwert: Werte die mehr als das doppelte des Interquartilabstandes (Boxenlänge) außerhalb der Box liegen
Answer
  • True
  • False

Question 16

Question
Lagemaße: Welche Definitionen sind korrekt?
Answer
  • Median: Formel ist Stichprobe * =0,5
  • Modus: Ist die Mitte
  • Mittelwert: Nachteile bei unsymmetrischen Verteilungen und ein Nullwert= fehlender Wert
  • Median: Nachteil bei Ausreißern und Extremwerten

Question 17

Question
Arten von Häufigkeiten und Prozentwerten:
Answer
  • Häufigkeit: Anzahl der Daten je Variable
  • Häufigkeit: Anzahl der Fälle je Merkmalsausprägungen
  • Prozent: Anzahl der Fälle je Ausprägung, relativiert zu ALLEN Fällen
  • Gültige Prozente: Anzahl der Fälle je Ausprägung, relativiert zu ALLEN Fällen
  • Gültige Prozente: Anzahl der Fälle je Ausprägung, relativiert an jenen Fällen, die eine Merkmalsausprägung haben
  • Kumulierte Prozente: Prozente die durcheinander ohne Ausprägung aufgeschrieben worden sind
  • Kumulierte Prozente: Prozentwerte summiert in steigender Reihenfolge der Merkmalsausprägungen, beginnend beim kleinsten Wert.

Question 18

Question
Relative Häufigkeit:
Answer
  • Gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis einer GG mit Umfang N oder der Stichprobe n auftritt
  • Gibt an, wie oft eine Ausprägung i des Mekrmals X im Verhältnis einer GG mit Umfang N oder einer Stichprobe mit Umfang n auftritt

Question 19

Question
Häufigkeitsauszählung:
Answer
  • Ist bei Nominal und metrisch skalierten Variablen anwendbar
  • Ist bei ordinal skalierten Variablen anwendbar
  • Um aus einer Datenmenge sinnvolle Informationen zu bekommen müssen die Ausprägungen der Merkmale berechnet und aussortiert werden

Question 20

Question
Null und Alternativhypothese
Answer
  • N0 hat einen Zusammenhang in der GG
  • Die Alternativhypothese sieht die Ergebnisse als nicht zufällig an
  • Laut N0 unterscheidet sich die GG durch keine Faktoren
  • Die Alternativhypothese ist gerichtet/ unterrichtet und es gibt Unterschiede

Question 21

Question
Skalen:
Answer
  • Ordinalskalen sind diskret
  • Intervallskalen sind diskret
  • Eine Nominalskala ist A<B<C
  • Eine Intervalskala ist B-A=D-C
  • Eine Rationalskala ist A=x*B
  • Quasi-metrische Skalen für Temperaturen

Question 22

Question
Definitionen: Analyseeineheiten
Answer
  • Variablen: Merkmale der Analyseeineheiten
  • Werte: Ausprägungen der Merkmale je Analyseeinheit
  • Werte: Daten die Merkmale beschreiben
  • Daten: Beschreiben Messungen und definieren diese
  • Daten: Menge aller Merkmalsmessungen über alle Analyseeinheiten

Question 23

Question
Deskriptive und schließende Statistik
Answer
  • Deskriptive Statistik: zum Beschreiben, ordnen und darstellen von Merkmalsträgern
  • Deskriptive Statistik: Informationsanalyse von erhobenen Daten
  • Deskriptive Statistik: Analyse von Zusammenhängen zwischen einzelnen Merkmalen.
  • Schließende Statistik ( auch Inferenzstatistik oder deduktive Statistik gennant): Erlauben die Ergebnisse Aussagen über die GG, sind sie genrealisierbar?
  • Schließende Statistik: Ist der Zusammenhang gegeben?
  • Schließende Statistik: Kann von einer Stichprobe ermittelte Ergebnisse auf die GG geschlossen werden?

Question 24

Question
Mittelwertsvergleiche: Abhängige & unabhängige Stichprobenteile
Answer
  • Abhängig: Wenn jedem Wert der einen (Teil)Stichprobe ein Wert der anderen zugeordnet werden kann. Zwei gleiche Datensätze, zweimal die gleichen Mensche, Wiederholungsmessungen bei denselben Personen...
  • Unabhängige: Wenn einem Wert aus der einen Stichprobe kein Wert aus der anderen zugeordnet werden kann, also zwei unterschiedliche Datensätze, unterschiedliche Menschen etc.
  • Abhängig: Wenn jedem Wert der einen (Teil)Stichprobe eine beliebige Variable zugeordnet werden kann.
  • Unabhängige: Wenn einem Wert aus der einen Stichprobe ein Wert aus der anderen zugeordnet werden kann, also zwei gleiche Datensätze, gleiche Menschen etc.

Question 25

Question
Parameterverfahren
Answer
  • schlechter als Parameterfreie Verfahren
  • basieren auf Parameter: Mittelwert und Varianz
  • nur unter gewissen Bedingungen anwendbar wie: Mindestens eine Quasi-Intervalskalierung, Normalverteilung der Werte, Homogenität der Varianzen
  • immer anwendbar--> Voraussetzung. mind Ordinalskalierung
  • Verteilungsunabhängig

Question 26

Question
Was sind Freiheitsgrade?
Answer
  • beurteilen die Güte eines Ergebnisses
  • dienen zur Berechnung von Daten
  • dienen zur Identifizierung der kritischen Wertgrenzen bei Hypothesentests
  • Frei auswählbare Variablen
  • frei wählbares Element in einer Berechnung
  • werden mit df abgekürzt
  • Formel ist df= (Stichprobe/2)
  • Formel ist df= (Spalten-1)*(Zellen-1)
  • funktionieren gut bei kategorialen Kreuztabellen

Question 27

Question
Chi2-Test, welche Aussagen treffen zu?
Answer
  • Messung der Gruppenunterschiede zwei ordinal skalierter Variablen
  • Kontingenzkoeffizient C
  • Gilt als Signifikanzprüfung
  • ist alleine gut beweisbar, da man unendlich große/kleine Werte annehmen kann
  • bildet die Basis für Berechnung von Zusammenhangsmaßen (z.b Cramers V) oder Hypothesenprüfungen

Question 28

Question
Wann ist ein Chi2 Test sinnvoll?
Answer
  • Wenn die vergleichenden Stichproben unabhängig voneinander sind
  • Alle erwartenden Häufigkeiten >0 sind
  • Chi2 Wert sagt viel über die Stärke des Effekts aus
  • Wenn die vergleichenden Stichproben abhängig voneinander sind

Question 29

Question
Koeffizient Cramers V, was ist korrekt?
Answer
  • Aussage über Anwendung der Werte
  • Aussage über Stärke eines Zusammenhangs zwischen nominalen Variablen
  • Werte zwischen 0 und 1
  • 0-0,2: kein Zusammenhang
  • 0,2-0,6: starker Zusammenhang
  • Ab 0,6: starker Zusammenhang

Question 30

Question
Korrelation/ Regression
Answer
  • Messung der Unterschiede zwischen zweier metrisch skalierter Variablen
  • Messung der Unterschiede zwischen zweier ordinal skalierter Variablen
  • Messung der Unterschiede zwischen zweier nominal skalierter Variablen

Question 31

Question
Was trifft bei der Kontingenztafel (Kreuztabellen) zu?
Answer
  • ein Merkmal wird den Zeilen j, das andere der Spalte i zugeordnet
  • ein Merkmal wird den Zeilen i, das andere der Spalte j zugeordnet
  • Zusammenhangsdarstellung zwischen zwei nominal oder ordinal skalierten Variablen
  • Kontingenztafel mit m Zeilen und k Spalten= m/k- Kontingenztafel
  • Kontingenztafel mit k Zeilen und m Spalten= k*m. Kontingenztafel
  • Prozente zeigen den Unterschied
  • Nullhypothese: gibt Unterschiede
  • Alternativhypothese: gibt wirklichen Unterschied, sind keine Zufälle
  • Signifikanzprüfung: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit des vorhandenen Stichprobenergebnisses, wenn in der GG die Nullhypothese gilt?

Question 32

Question
Der Levene-Test ist eine Überprüfung der Homogenität der Varianten
Answer
  • True
  • False

Question 33

Question
Was bedeutet der F-Test
Answer
  • Berechnung der homogenität zweier abhängiger Stichproben
  • Berechnung der homogenität zweier unabhängiger Stichproben
  • kann benutzt werden um Annahme der Varianzhomogenität bei einem T-Test zu überprüfen
  • Nullhypothese: Varianzen sind ungleich (p-Wert muss größer als 5% sein)
  • Alternativhypothese: Varianzen sind verschieden

Question 34

Question
Was stimmt über den T-Test?
Answer
  • Messung der Gruppenunterschiede zwischen Spalten
  • Messung der Gruppenunterschiede zwischen nominal und metrisch skalierten Variablen
  • Berechnet den Median
  • Berechnet den Mittelwert
  • Ist ein Mittelwertsvergleichstest

Question 35

Question
Der z-Wert....
Answer
  • Größe der Varianz bestimmt die Größe der Standardabweichung innerhalb des Konfidenzintervalles und damit den z-Wert in der Tabelle
  • Größe des Konfidenzintervalles bestimmt die Größe der Fläche innerhalb der Normalverteilung und damit der z-Wert (Standardabweichung) in der Verteilungstabelle

Question 36

Question
Bei welchen Skalen Niveaus müssen welche Korrelations Methoden verwendet werden:
Answer
  • Ordinalskala: Spearman-Korrelation
  • Intervalskala: Spearman-Korrelation
  • Intervalskala: Person-Korrelation
  • Zusammenhänge nominal skalierter Variablen: Cramers V & Person Korrelation
  • Zusammenhänge nominal skalierter Variablen: Cramers V & Kontingenzkoeffizient

Question 37

Question
Was macht die Korrelation?
Answer
  • sucht jene Gerade deren Prognose möglichst nahe an den Werten liegend
  • Misst die gemeinsame Streuung von x und y

Question 38

Question
Unterschiede diskrete und stetige Werte:
Answer
  • diskrete Werte sind metrisch
  • stetige Werte sind metrisch
  • diskrete Werte sind Zahlen ohne rechnerische Bedeutung und deren Merkmale können nur definierte Werte annehmen
  • stetige Werte sind Zahlen mit rechnerischer Bedeutung und deren Merkmale können jeden beliebigen Wert annehmen.
  • stetige Werte werden bei Nominal und Ordinalskalen verwendet
  • diskrete Werte: Häufigkeiten & Kreuztabellen
  • stetige Werte: Mittelwerte, Häufigkeiten

Question 39

Question
Das SPSS Fenster: Die Anzeige aller statistischen Ergebnisse, Tabellen und Diagramme. Ist bearbeitbare und speicherbar, öffnet sich automatisch. Die Dateien enden mit *.spv
Answer
  • True
  • False

Question 40

Question
Syntax- Editor: Auswertungen automatisiert und Sekundenschnell ablaufen lassen. Auswertungen über Befehlstext anstelle (vergänglicher Mausklicks). Syntax ist Speicher und bearbeitbare (Text-Editor). Dateien enden mit *.sps
Answer
  • True
  • False

Question 41

Question
SPSS Fenster: Daten-Editor: Anzeige des Inhalts der Datenbank, neue Daten erstellen, bestehende bearbeiten. Dateien enden *.sav
Answer
  • True
  • False
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