Planungsstatistik

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1 Planungsstatistik Flashcards on Planungsstatistik, created by Silas Trachsel on 16/01/2016.
Silas Trachsel
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Resource summary

Question Answer
Aufbau einer Forschungsarbeit
Erarbeitung des Themenfelds - Überblick über bestehende Arbeiten zum Thema, um Arbeit am aktuellen Stand der Forschung anzuknüpfen - theoretisches und methodisches Rüstzeug für die Arbeit
Forschungskonzept
Datenerhebung / -erwerbung - Fragebogen, Interview und Beobachtung oder Messung oder Experiment - Aufbereitung bestehender Datenbestände (Volkszählung, Satellitenbilder usw.)
Datenanalyse - qualitative Methoden zur Auswertung von Texten, Interviews und Beobachtungen - Quantitative Methoden wie Statistik und GIS
Textliche und grafische Auswertung - Filtern und interpretieren der Analyse mit textlichen und grafischen Mitteln - Erkenntnisgewinn
Verwertung Vermittlung an Dritte
Anforderungen an wissenschaftliche Aussagen Wahrheit Allgemeingültigkeit Wertfreiheit (Keine Soll-Aussagen) Überprüfbarkeit (Keine Kann-Aussagen)
Logische vs. Empirische Wahrheit Logische Wahrheit: Nicht überprüfbar Empirische Wahrheit: Es ist solange wahr, solange niemand das Gegenteil belegt (=Wissenschaftlich)
Wissenschaftliche vs. normative Aussagen
Kriterien für Überprüfbarkeit Widerlegbarkeit (Z.B. Keine Kann-Formulierungen) Nachvollziehbarkeit
empirisch-analytisches Paradigma Erkenntnisziele des Beschreibens, Erklärens und der Prognose Forschungsgegenstand in kleine Teile aufteilen und einzeln überprüfen Naturwissenschaften
interpretativ-verstehendes Paradigma Erkenntnisziel des Verstehens Rekonstruktion von Sinn- und Deutungsstrukturen Sozialwissenschaften
Hypothesenkochbuch Allgemeingültigkeit Konditionalsatz Falsifizierbar Operationalisierbar
Existenzhypothese Einzelfallhypothese unbestimmte Existenzhypothese Nicht wissenschaftlich
universelle Hypothese Unterscheidung 1 - Zusammenhangshypothesen - Kausalhypothesen Unterscheidung 2 - deterministische Hypothesen - probabilistische Hypothesen
Universelle Hypothesen: Deterministische vs. Probabilistische Hypothese Deterministisch: Naturwissenschaftlich Alle Schwäne sind weiss Probabilistisch: Sozialwissenschaftlich Die meisten Schwäne sind weiss
Informationsgehalt (+) vergrösserte Grundgesamtheit Wenn A, dann B und C Wenn A, dann x*B Wenn A oder B, dann B
Informationsgehalt (-) eingeschränkte Grundgesamtheit Wenn A, dann B oder C Wenn A und B, dann B Wenn x*A, dann B
Operationalisierung operationale Definition (Definieren) Operationalisieren (Angeben von präzisen Forschungsoperationen zum Erfassen)
Nominalskala Keine Rangfolge der Kategorien Häufigkeitstabellen, Säulen- und Kuchendiagramme
Ordinalskala Kategorien lassen sich in Reihenfolge bringen Nicht gleichabständig Häufigkeitstabellen, Säulen- und Kuchendiagramme
Intervallskala Kategorien lassen sich in Reihenfolge bringen Gleichabständig Kein absoluter Nullpunkt (Celsius) Keine Häufigkeitstabellen
Ratioskala Kategorien lassen sich in Reihenfolge bringen Gleichabständig Absoluter Nullpunkt (Kelvin) Keine Häufigkeitstabellen
Lagemasse Lagemasse geben Auskunft über die zentrale Tendenz in den Daten. Mittelwert, Median, Modus, Quartile und Quantile
Streuungsmasse Streuungsmasse geben Auskunft, wie stark die Werte vom "Zentrum" abweichen. Spannbreite, Interquartilsabstand, Interdezilbereich, Varianz und Standardabweichung
Verteilungsformen
Statistischer Test Grundgesamtheit (hypothetisch) bekannt und man fragt, wie wahrscheinlich es ist, dass eine vorliegende Zufallsstichprobe aus der Grundgesamtheit stammt.
Zufallsstichprobe Die vorliegenden Daten stellen eine zufällige Stichprobe aus der Grundgesamtheit dar
Vorgehen bei Signifikanztests
Anpassungstests Ein Anpassungstest ist ein Hypothesentest, der die unbekannte Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsvariable auf Folgen einem bestimmten Verteilungsmodell prüfen soll.
Chi-Quadrat-Anpassungstest: Definition und Voraussetzungen Es wird überprüft, ob zwei Verteilungen übereinstimmen (Repräsentativität). - nominalskalierte Daten - grosse Stichproben - Unabhängigkeit der Stichprobenvariablen
Chi-Quadrat-Anpassungstest: Formel
Chi-Quadrat-Anpassungstest: Interpretation Ergebnis Die Testgrösse wird umso grösser, je stärker die Abweichungen zwischen beobachteten und erwarteten Häufigkeiten sind. Je grösser der χ2 -Wert ist, umso unwahrscheinlicher ist es, dass die Stichprobe aus der Vergleichsverteilung stammt.
Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest: Definition und Voraussetzungen Es wird überprüft, ob zwei Merkmale voneinander UNABHÄNGIG sind • Merkmalsträger zufällig und voneinander unabhängig gewählt • nominal/ordinal skalierte Daten • genügend grosser Stichprobenumfang
Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest: Formel Summe aller Abweichungen zwischen beobachtet und erwartet in der Matrix
Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest: Interpretation Ergebnis Wenn der Wert χ2 grösser ist als der in der Matrix stehende Wert gibt's einen Zusammenhang (Alternativh. annehmen) Bei (Zeilen-1)*(Spalten-1) Freiheitsgraden und Irrtumswahrscheinlichkeit in Tabelle nachschlagen
Korrelationskoeffizient Definition Die Korrelation wird mit Korrelations-koeffizienten gemessen, die den Zusammenhang und die Stärke des Zusammenhangs zw. 2 Merkmalen angeben.
Korrelationsanalyse nach Pearson Voraussetzungen Prüft, ob es in der Stichprobe einen Zusammenhang gibt und wie stark dieser ist Intervall/ratioskalierte Daten Normalverteilte Daten
Korrelationsanalyse nach Pearson Interpretation der Daten -1 ≤ r ≤ +1 r > 0 positiver Zusammenhang r < 0 negativer Zusammenhang r = 0 kein linearer Zusammenhang |r| = 1 linearer Zusammenhang
Signifikanztest für Pearsons Korrelationskoeffizient Kann der Zusammenhang des Korrelationskoeffizienten auf die Grundgesamtheit übertragen werden? Wenn Wert<0.05, dann Nullhypothese ablehnen
Rangkorrelation nach Spearman Alle Daten nach Rängen klassieren, dadurch werden sie normalverteilt. Dann Pearson anwenden
Probleme bei Korrelationen Inhomogenität Nicht-Linearität Extremwerte/Ausreisser Scheinkorrelation
Scheinkorrelation Zusammenhang, der zwar statistisch existent ist, der aber nicht als Beziehung zwischen den korrelierenden Variablen interpretiert werden kann
Schlüsse aus einem statistischen Zusammenhang A verursacht B B verursacht A A und B hängen zusammen, werden aber durch C verursacht Zusammenhang ist zufällig
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