Created by Jigga Sentau
almost 8 years ago
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Question | Answer |
Erläutern Sie die theoretische Erklärung zum Galton Brett? | Unter der Annahme, dass die Anzahl der zufällig wirksamen Fehlerfaktoren sehr groß ist, sind die Fehlerkomponenten bei vielen Wiederholungsmessungen normalverteilt |
Erläutern Sie die statistische Fehlertheorie? | Wird eine Eigenschaft eines Objektes mehrfach gemessen ist festzustellen, dass die wiederholten Messungen nicht exakt identisch sind. |
Wovon ist der Standardfehler abhängig? | - n = Abhängig von der Größe der Zufallstichprobe --> Je größer die Stichprobe, desto geringer der Standardfehler. Bei steigendem n, schwankt der Stichprobenmittelwert immer enger um Populationsmittelwert - |
Nennen Sie den zentralen Grenzwertsatz der Statistik? | Mit zunehmden Stichprobenumfang entsteht eine Normalverteilung. N>30 |
Definieren Sie den p-Wert? | Unter der Annahme der Gültigkeit von H0 entspricht der P-Wert, der Wkt der beobachteten oder extremeren Prüfgröße, welche mit der in der Alternativhypothese spezifizierten Richtung des Effekts übereinstimmt. |
Erläutern Sie den Meisterschützeneffekt (Harking) ? | Harking bzw Meisterschützeneffekt. Hypothese wird aufgestellt nachdem die Resultate schon bekannt sind. Zielscheibe wird gemalt nachdem die Löcher in der Wand sind. |
Erläutern Sie den Fehler 1. Art? | Hypothese wird abgelehnt, obwohl H0 zutrifft. Der Angeklagte wird schuldig gesprochen, obwohl unschuldig ist. Fast jeder Datensatz weist Anomalien auf. |
Erläutern Sie den Fehler 2. Art? | Fehler trifft auf, wenn die H0 falsch ist, aber trotzdem bestätigt wird. Kann nur indirekt beeinflusst werden, indem Alpha nicht zu klein gewählt wird. |
Erläutern Sie den Fehler 3. Art? | Abgelehnte H0 wird als Beweis dafür genommen, das H1 gilt. Bsp: Beweis für die Existenz von Gott anhand der Männersterblichkeit. --> Gibt es bessere Alternativerklärungen? |
Erläutern Sie den Begriff Data Mining? | Veröffentliche Tests sind nur ein Teil der wahren Ergebnisse. Nicht signifikante Ergebnisse bleiben häufig unveröffentlicht. |
Welches Problem ergibt sich aus der Verwendung des Begriffs statistisch Signifikant und wie kann man diese lösen? | Jede Nullhypothese wird bei genügend großem Stichprobenumfang zu verwerfen sein. Da bei zunehmenden n, auch die Teststärke steigt, werden kleinere Effekte auch sichtbar. Lösung: Konzept der SS muss mit Kriterien der praktischen Bedeutsamkeit verbunden werden. |
Nennen Sie zwei Methoden für die statistische Parameterschätzung eines Populationskennwert? | - Methode der kleinsten Quadrate - Maximum Likelihood Methode |
Erläutern Sie den Begriff Konsistenz? | - Wenn stat. Parameter mit wachsendem Stichprobenumfang dem Parameter, der schätzen soll nähern. Stichprobenumfang hoch = Schätzer besser |
Erläutern Sie den Begriff Erwartungstreue? | Erwartungstreue Schätzung, wenn der Erwartungswert der Stichprobenverteilung dem Pop. Parameter entspricht. Abweichung von geschätzten Populationsparameter wird als Bias bezeichnet |
Erläutern Sie den Begriff Effizienz? | Präzision mit der ein Populationsparameter geschätzt werden kann --> Für Erwartungstreue Schätzer gilt: Je größer die Varianz der Stichprobenverteilung desto geringer ist die Effizienz des Schätzwertes |
Erläutern Sie den Begriff Suffizienz? | "Erschöpfend" --> Ein Schätzwert ist suffizient wenn er alle Informationen einer Stichprobe berücksichtigt und keine verloren gehen. |
Definieren Sie die Teststärke? | Teststärke gibt an, mit welcher WSK zugunsten einer Alternativhypothese entschieden wird, wenn diese gilt. - Sensitivität einer Untersuchung, einen tatsächlichen Effekt zu erkennen - die WSK eine falsche H0 abzulehnen - die WSK einer korrekten Entscheidung falls Ho falsch ist. |
Erläutern Sie die drei Determinanten der Teststärke? | 1. Effektgröße --> Mit wachsender Effektgröße vergrößert sich die Teststärke 2. Stichprobenumfang --> Mit wachsendem Stichprobenumfang vergrößert sich die Teststärke. 3. Signifikanzniveau --> Vergrößerung des Signifikanzniveau führt zu Vergrößerung der Teststärke |
Was versteht man unter Multivariaten Analysemethoden | Statistisches Verfahren mit denen gleichzeitig natürliche Variation von 2 oder mehreren Variablen untersucht wird. |
Wonach werden multivariate Analyseverfahren eingeordenet? Nennen und erläutern Sie die zwei Gruppen? | 1. Struktur prüfende Verfahren - Ziel: Überprüfung von Zshg, zwischen Variablen - Kausale Abhängigkeit einer Variable von UV betrachten - Vor.: Anwender verfügt bereits über Sachlogische Vorstellungen. 2. Struktur entdeckende Verfahren - Zshg. zwischen Variablen und Objekten zu entdecken - Anwender hat zu Beginn keine Vorstellung welche Zshg. existieren. --> Keine Einteilung in AV&UV |
Skizze Struktur prüfender Verfahren? | |
Erläutern Sie die Regressionsanalyse und beschreiben Sie ein praxisnahes Beispiel. Welche zwei Voraussetzungen müssen dafür gegeben sein? | - Struktur prüfend - Sehr flexibel/Vielseitig - Beschreibung, Erklärung, Qualifizierung von Zsm.hängen - Prognosen Voraussetzung: - Wirkungsbeziehung einer AV von mehreren UV - metrisches Skalenniveau (nominal=Dummy) Praxis: Abhängigkeit der Absatzmenge von Preis, Werbung & Einkommen |
Erläutern Sie kurz die Varianzanalyse und nennen Sie dazu ein praxisnahes Beispiel? | Strukturprüfend Voraussetzung: - nominales Skalenniveau der UV und metrisches für AV - Besondere Bedeutung bei Analyse von Experimenten Praxis: Wirkung alternativer Verpackungsgestaltungen auf die Absatzmenge |
Erläutern Sie kurz die Faktorenanalyse und nennen Sie hierzu ein praxisnahes Beispiel? | Strukturentdeckend - Bündelung von Variablen, wenn Vielzahl von Variablen erhoben werden. - Merkmale zu gemeinsamen, zentralen Faktor zusammengefügt - Verdichtung einer Vielzahl von Variablen auf zugrundeliegenden Dimensionen - z.B. Big Five |
Erläutern Sie die Clusteranalyse und nennen Sie ein praxisnahes Beispiel? | Strukturentdeckend - Bündelung von Objekten wenn Vielzahl erhoben Ziel: Zusammenfassung von Objekten zu Gruppen Praxis: Bildung von Persönlichkeitstypen auf Basis der psychografischen Merkmale von Personen |
Nennen Sie vier Empfehlungen zur Festlegung von Eigenschaften innerhalb der Conjoint Analyse? | 1. Relevanz --> Relevante Eigenschaften wählen (Hautfarbe des VK) 2. Beeinflussbar durch den Hersteller 3. Unabhängigkeit sein untereinander 4. Realisierbar (BioHähnchen =1€) |
Erläutern Sie die Conjoint Analyse? | Name: Consider Jointly (Ganzheitliche Betrachtung mehrerer Eigenschaften) - Multivariates Verfahren zur Dekomposition (auflösen) von Einstellungs- und Präferenzverhalten -CJ ist praxistaugliches Analyseverfahren, dass nicht nur einzelne Eigenschaften gegeneinander aufwiegt, sondern mehrere - Dient dazu emp. aus TN-Anteilen in der Präferenz zum Gesamtnutzen zu ermitteln |
Erläutern Sie den Ablauf in fünf Schritten? Siehe auch Notizen | 1. Festlegung der untersuchenden Eigenschaften & Eigenschaftsausprägungen 2. Erhebungsdesign 3. Bewertung der Stimuli 4. Schätzung der Nutzenwerte 5. Aggregation der Nutzenwerte |
Conjoint Analyse Was sind Teilnutzenwerte und relative Wichtigkeiten? | TNW beziehen sich immer auf den Nutzen einzelner Ausprägungen einer Eigenschaft Relative Wichtigkeiten: Bedeutung der einzelnen Eigenschaften für die Präferenzveränderung |
Nennen Sie vier Vorteile der Conjoint Analyse? | - Erhebungseinfachheit bei hochwertigen Auswertungsmöglichkeiten (Annahmen der Äquidistanz) - Realitätsnähe -> Kaufprozesse werden gut abgebildet - Reduktion der Fehleinschätzung wichtiger und unwichtiger Merkmale - Reduktion sozialer Erwünschtheit |
Nennen Sie drei Nachteile der Conjoint Analyse? | - Überforderung bei großer Anzahl von Merkmalen - Hohe kognitive Anforderungen der VPN - Differenzierung nach Kaufwahrscheinlichkeit (LIMIT CA) --> Rote Karte für Max Betrag |
Nennen Sie Anwendungsempfehlungen für die Conjoint Analyse? | 1. Eigenschaften und Ausprägungen gering halten 2. Erhebungsdesign max. 20 Punkte 3. Bewertung der Stimuli abhängig von konkreter Fragestellung |
Erläutern Sie das Bestimmtheitsmaß R^2? | - Normiertes Maß zur Beurteilung Güte der Anpassung (0-1) - Verhältnis zw. erklärte Streuung zur Gesamtstreuung --> Gibt an inwiefern die Variabilität der Werte der AV auf die UV zurückgeführt werden können. Normierung wichtig, um es vergleichbar und genaue Abstände zu bestimmen. |
Warum wird beim Chi Quadrat Test trotz ungerichteter Prüfung nur eine Richtung abgelesen? | Bei Chi Quadrat gibts keine negativen Zahlen wegen Quadratierung. Ein Ablehnungsbereich rechts. Vorwissen belohnend (gerichtet) dann Alpha mal 2. |
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