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TESTE DEIN WISSEN

Wofür benötigt die Psychologie Statistik?

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TESTE DEIN WISSEN

Die Psychologie als Wissenschaft versucht objektive Informationen zu sammeln und zu analysieren. Dieses Zusammenfassen und die Analyse von gesammelten Informationen ist Statistik

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Was macht die deskriptive Statistik?

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TESTE DEIN WISSEN

Sie nimmt die gesammelten Daten und versucht die Erkentnisse knapp und präzise zu beschreiben

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Was ist Variabilität?

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Verschiedenartigkeit / Unterschiedlichkeit in den beobachteten Werten.

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Was sind Lagemaße?

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TESTE DEIN WISSEN

Das Lagemaß versucht eine Zahl zu erzeugen die die Variable genauer erklärt
zB Mittelwert (arithmetisches Mittel) oder Zentralwert oder Modalwert

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Wie nennt man die für Statistik gesammelten Informationen und wie werden sie dargestellt?

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TESTE DEIN WISSEN

Daten

in Form von Zahlen

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TESTE DEIN WISSEN

Nenne Bsp für jedes Messniveau

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Nominal - Geschlecht

Ordinal - Schulnoten

Intervall - IQ Potenziale

Verhältnis - Gewicht

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TESTE DEIN WISSEN

Was ist der Modalwert?

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TESTE DEIN WISSEN

Ein Lagemaß - er ist der am häufigsten auftretende Wert in einem Datensatz 

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TESTE DEIN WISSEN

Welche EIgenschaften/Namen können Variablen haben?

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TESTE DEIN WISSEN

stetig oder diskret

anhängig oder unabhängig

können 4 Messniveaus haben

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TESTE DEIN WISSEN

Warum haben Variablen verschiedene Bezeichnungen?

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TESTE DEIN WISSEN

Statistische Analysen machen von Namen und Eigeschaften der Variablen Gebrauch um diese zu beschreiben und abzugrenzen

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TESTE DEIN WISSEN

Was unterscheidet die deskriptive von der inferentiellen Statistik?

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TESTE DEIN WISSEN

Die deskriptive beschreibt Eigenschaften der Stichprobe.

Die Analytische (inferentielle) möchte Eigenschaften einer ganzen Popolation erfassen und schlussfolgert. Sie muss bestimmte Bedingungen erfüllen um 95% sicher zu sein. 

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TESTE DEIN WISSEN

Wie heissen die 4 Messniveaus?

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TESTE DEIN WISSEN

- Nominalskala (willkürliche Werte)

- Ordinalskala (Rangfolge)

- Intervallskala (Rangfolge mit gleich großen Abständen)

- Verhältnisskala (Intervallskala mit absolutem Nullpunkt)

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TESTE DEIN WISSEN

Welche 2 Arten von statistischen Analysen können Sie durchführen?

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TESTE DEIN WISSEN

Parametrische Tests (leistungsstarkt durch geprüfte Annahmen) und nicht parametrische Tests (vielfältiger Datenbereich)

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Q:

Wofür benötigt die Psychologie Statistik?

A:

Die Psychologie als Wissenschaft versucht objektive Informationen zu sammeln und zu analysieren. Dieses Zusammenfassen und die Analyse von gesammelten Informationen ist Statistik

Q:

Was macht die deskriptive Statistik?

A:

Sie nimmt die gesammelten Daten und versucht die Erkentnisse knapp und präzise zu beschreiben

Q:

Was ist Variabilität?

A:

Verschiedenartigkeit / Unterschiedlichkeit in den beobachteten Werten.

Q:

Was sind Lagemaße?

A:

Das Lagemaß versucht eine Zahl zu erzeugen die die Variable genauer erklärt
zB Mittelwert (arithmetisches Mittel) oder Zentralwert oder Modalwert

Q:

Wie nennt man die für Statistik gesammelten Informationen und wie werden sie dargestellt?

A:

Daten

in Form von Zahlen

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Q:

Nenne Bsp für jedes Messniveau

A:

Nominal - Geschlecht

Ordinal - Schulnoten

Intervall - IQ Potenziale

Verhältnis - Gewicht

Q:

Was ist der Modalwert?

A:

Ein Lagemaß - er ist der am häufigsten auftretende Wert in einem Datensatz 

Q:

Welche EIgenschaften/Namen können Variablen haben?

A:

stetig oder diskret

anhängig oder unabhängig

können 4 Messniveaus haben

Q:

Warum haben Variablen verschiedene Bezeichnungen?

A:

Statistische Analysen machen von Namen und Eigeschaften der Variablen Gebrauch um diese zu beschreiben und abzugrenzen

Q:

Was unterscheidet die deskriptive von der inferentiellen Statistik?

A:

Die deskriptive beschreibt Eigenschaften der Stichprobe.

Die Analytische (inferentielle) möchte Eigenschaften einer ganzen Popolation erfassen und schlussfolgert. Sie muss bestimmte Bedingungen erfüllen um 95% sicher zu sein. 

Q:

Wie heissen die 4 Messniveaus?

A:

- Nominalskala (willkürliche Werte)

- Ordinalskala (Rangfolge)

- Intervallskala (Rangfolge mit gleich großen Abständen)

- Verhältnisskala (Intervallskala mit absolutem Nullpunkt)

Q:

Welche 2 Arten von statistischen Analysen können Sie durchführen?

A:

Parametrische Tests (leistungsstarkt durch geprüfte Annahmen) und nicht parametrische Tests (vielfältiger Datenbereich)

Statistik - für Psychologen - für Dummies

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STATISTIK 

Warum?

Psychologie ist eine wissenschaftliche Disziplin

Wenn Sie mehr über Menschen lernen wollen, müssen Sie objektiv Informationen sammeln, diese zusammenfassen und analysieren. Nur so können Sie Informationen interpretieren und ihnen eine theoretische wie praktische Bedeutung geben. Die Zusammenfassung und Analyse von Informationen ist aber nichts anderes als Statistik! Statistik ist also ein
grundlegender Bestandteil der Psychologie.

WICHTIGE VOKABELN

Variablen

in der Psychologie müssen Informationen (sogenannte Daten) gesammelt werden. Diese können durch Zahlen dargestellt werden. Die von Ihnen gemessenen Eigenschaften werden als Variablen bezeichnet, weil sie variieren! (über die Zeit oder zwischen Personen) 

Mit den Variablen in einer Datenmenge sind verschiedene Namen und Eigenschaften verknüpft.

STETIG / DISKRET: 

Variablen sind diskret, wenn sie Kategorien abbilden. Man nennt sie stetig, wenn die Werte überall innerhalb eines vorge-gebenen Wertebereichs liegen können.

    Es gibt vier MESSNIVEAUS:

    - Nominal: enthält die wenigste Information aller Niveaus. Auf nominalem Niveau wird ein numerischer Wert willkürlich 

        zugeordnet. (zB Geschlecht)

    - Ordinal: Die Rangfolgen von der höchsten zur niedrigsten Punktzahl einordnen (zB Schulnoten)

    - Intervall: wir können die Punktezahlen sortieren & der Abstand zwischen jedem Punkt ist gleich (zB IQ)

    - Verhältnis: es können die Punktwerte sortiert werden& der Unterschied zwischen den einzelnen Punkten auf der Skala ist 

        gleich und die Skala hat einen echten absoluten Nullpunkt. (zB Gewicht)

Variablen können als unabhängig oder abhängig klassifiziert werden - das hängt von der aktuellen Fragestellung ab.


Lagemaße

Daten müssen Sie Ihre Erkenntnisse anderen Menschen mitteilen und den Datensatz knapp und präzise zu beschreiben

Lagemaße versuchen, eine Zahl zu erzeugen, die Ihre Variable genauer erklärt. 

zB das arithmetisches Mittel = Mittelwert

Stärken des Mittelwerts als Lagemaß ist, dass er alle Ihre Daten repräsentiert. Negativ ist dass er von Extremwerten beeinflusst wird.

Zentralwert als Mittelwert auf der Skala ist ein weiteres Lagemaß. 

Der Modalwert ist der am häufigsten auftretende Wert in einem Datensatz


Streuung

Maße für die Streuung sind Zahlen, die die Standardabweichung oder Variabilität Ihrer Variablen zeigen

Das gebräuchlichste Maß für die Streuung ist die Standardabweichung. Sie ist eine Schätzung der durchschnittlichen
Variabilität Ihrer Variablen.


Diagramm

Eine Möglichkeit, Ihre Daten anzuzeigen, besteht in der visuellen Darstellung in Form eines Diagramms.


Standardisierte Messwerte

Variablen müssen zum Vergleich in einen standardisierten Wert umgewandelt werden, und dazu in Standardabweichungen seiner eigenen Verteilung angegeben werden. Das gestattet einen unmittelbaren Vergleich mit dem Mittelwert für eine Variable


Effektgrößen 

oder -stärken geben die Stärke des statistischen Effektes an. Sie verdeutlichen somit die Relevanz eines statistischen Ereignisses. Gemessen können sie mittels verschiedener Effektmaße werden. 

Deskriptive vs. inferentielle oder analytische Statistik

Deskriptive Statistiken beschreiben eine Stichprobe - interentielle die Eigenschaften einer ganzen Population. 

Die inferentielle Statistik gestattet Ihnen, basierend auf Ihrer Stichprobe Schlussfolgerungen für die größere Population zu ziehen. Unter Einhaltung bestimmten Bedingungen sind die Ergebnisse bis zu 95 % sicher.

Sie gibt damit Auskunft über die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Ergebnis in der Population auftritt

Sie sagt Ihnen nichts über die Größe dieses Unterschieds

Hypothese

Am Anfang einer Studie steht eine Hypothes. Das heißt eine spezifische und überprüfbare Aussage bezüglich des Zieles Ihrer Studie - die immer mit der Annahme beginnen sollten, dass Ihre Daten keinen Effekt, keinen Unterschied oder keine Beziehung aufweisen.

Zweierlei statistische Analysen

Analysen können mittels eines parametrischen Tests oder sein nicht parametrisches Äquivalent durchgeführt werden.

Parametrische Statistiken gehen davon aus, dass sich die Daten einer bestimmten Verteilung annähern. Daraus ergeben sich Schlussfolgerungen, die diese Art Statistik sehr leistungsstark machen und präzise Ergebnisse erzeugen. Die Annahmen sind zentral und müssen daher im Vorfeld überprüft werden. 

Die nicht parametrischen Statistiken hingegen treffen weniger Annahmen über Ihre Daten. Entsprechend können Sie diese Statistiken nutzen, um einen vielfältigeren Datenbereich zu analysieren. Nicht parametrische Tests sind im Allgemeinen weniger leistungsstark

Forschungsdesigns

Zum finden der richtigen »Testfamilie« muss man über das Design der Studie nachdenken

Auswahl des Designs hängt wesentlich von ihrer Hypothese ab. Ein Forschungsdesign kann ganz allgemein als korrelatives oder experimentelles Design eingeordnet werden.


Korrelatives Design

sind Sie an den Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen interessiert, dabei dürfen keine Variablen manipuliert werden

Sie untersuchen vorhandene Beziehungen

Korrelationskoeffizienten zeigen die Stärke einer linearen Beziehung und deren Richtung

- starke positive Korrelation vor, korrelieren hohe Werte für eine Variable im Allgemeinen mit hohen Werten für die andere Variable

- starke negative Korrelation gibt an, dass hohe Werte für eine Variable im Allgemeinen mit niedrigen Werten für die andere Variable korrelieren

Es gibt viele verschiedene Arten von Korrelationskoeffizienten


Die Regression gestattet Ihnen zu testen, ob eine oder mehrere Variablen eine Ergebnisvariable oder ein Kriterium vorhersagen können! 

Die Verbindung zwischen zwei diskreten Variablen untersuchen möchten muss man eine Kontingenztabelle verwenden


Experimentelles Design

wird charakterisiert dadurch dass die unabhängige Variable manipuliert werden kann. Beim experimentellen Design wird eine Variable (direkt oder indirekt) verändert. Sie bewerten dann, ob sich dies auf Ihre Ergebnisvariable auswirkt

Eine Studie, bei der Sie separate unabhängige Teilnehmergruppen testen, wird als Design mit unabhängigen Gruppen
bezeichnet.

Eine Studie, bei der Sie an Änderungen innerhalb derselben Teilnehmergruppe interessiert sind, wird auch als
Design mit wiederholten Messungen bezeichnet


        Design mit unabhängigen Gruppen anwenden, suchen Sie nach Unterschieden für eine Variable zwischen separaten                     

        Personengruppen. Dabei ist es wahrscheinlich, dass sich die beiden Wertemengen in gewissem Ausmaß unterscheiden.


        Design mit wiederholten Messungen anwenden, suchen Sie nach Unterschieden für eine Variable innerhalb derselben 

        Personengruppe. Nachdem Sie Ihre Teilnehmer zweimal getestet haben (das heißt die unabhängige Variable hat zwei

        Stufen) könnten Sie herauszufinden, ob die Unterschiede in den Werten statistisch signifikant sind. Wenn Sie feststellen, 

        dass es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den Testsitzungen gibt, müssen Sie genau analysieren, wo 

        diese Unterschiede zustande kommen.

ERSTE SCHRITTE 

Die kritischste Phase jeder Forschungsstudie ist der Anfang.

Sie müssen eine Hypothese formulieren, die Sie testen können und die sich wirklich auf die Frage bezieht, an der Sie interessiert sind.

Ihre Hypothese muss durch die Theorie und frühere Forschungen gestützt werden

Außerdem müssen Sie sich überlegen, wie Sie Ihre Daten analysieren möchten und sich für eine geeignete Statistik entscheiden.

Diese Faktoren spielen eine wichtige Rolle für die Wahl und Messung Ihrer Variablen

Nach der Entscheidung für eine geeignete statistische Analyse können Sie berechnen, welche Stichprobengröße Sie benötigen

Nehmen Sie sich die Zeit, um Ihre Daten zu beschriften und einfach zu lesende Werte zuzuweisen, die ihren Sinn auch dann noch verraten, wenn Sie sie Monate später wieder ansehen.

Dazu ist es hilfreich, die verwendeten Bezeichnungen und Werte auch handschriftlich in einem Laborbuch festzuhalten, um bei der Durchführung von Analysen darauf zurückgreifen zu können.

Wenn der Tag kommt und Sie die Daten analysieren - nehmen Sie sich ausreichend Zeit, machen Sie immer wieder Notizen, speichern Sie regelmäßig Ihre Ausgabedateien.

Datentypen

Eine Variable ist etwas, das Sie messen und das für jede Person oder im Verlauf der Zeit unterschiedliche Werte annehmen kann. Daten sind die Informationen, die Sie im Hinblick auf eine Variable sammeln. Die Daten, die Sie für alle in einer Forschungsstudie betrachteten Variablen sammeln, werden auch als Datenmenge (Dataset) bezeichnet – eine Sammlung von
Informationen über mehrere Variablen


Welcher Variablentyp liegt vor?

Typ: diskret oder stetig

Messniveau:

Rolle in der Forschungsstudie: unabhängig, abhängig oder kovariant


Zum Unterschied: Eine Konstante ist immer gleich

Konstanten sind uninteressant, weil Sie deren Wert bereits kennen und nichts Neues herausfinden.

Möglichkeiten eine Variable zu klassifizieren

Zuerst überlegen, ob die Variable einzelne Kategorien oder einen stetigen Wertebereich messen soll.

Diskrete Variablen, manchmal auch als kategorische Variablen bezeichnet, sind Variablen, die separate und unterschiedliche Kategorien enthalten. Beispielsweise ist das Geschlecht einer Person 


Das Alter in Jahren ist eine stetige Variable, weil die Zeit ohne Unterbrechungen fließt und nicht in einzelne Kategorien unterteilt ist. Sie können Ihr Alter immer auf einer kontinuierlichen Skala eintragen.


Bei stetigen Variablen sind Bruchteile eine sinnvolle Angabe, bei diskreten Variablen gibt es hingegen keine Bruchteile.


Ob Sie eine Variable als diskret oder stetig klassifizieren, hängt davon ab, wie Sie sie messen. Beispielsweise können Sie nicht kategorisch sagen, dass das Alter eine stetige Variable ist, solange Sie nicht wissen, wie es im Kontext einer Studie gemessen wird.

Messniveaus

Wenn Sie Variablen auf einem Datenbogen aufzeichnen, halten Sie sie in der Regel als Zahlen fest, weil dies die statistische Analyse vereinfacht. Die Zahlen können jedoch unterschiedliche Messeigenschaften besitzen.

Dies bestimmt schließlich, welche Art Analyse Sie mit diesen Zahlen durchführen können. Die Messeigenschaften, die die Werte einer Variablen besitzen können, sind:
- Größe
- gleiche Intervalle
- echter absolut Nullpunkt


Die dazugehörenden Messniveaus sind:

- nominal
- ordinal
- Intervall
- Verhältnis

Messeigenschaften sind hierarchisch organisiert

Die Eigenschaft der Größe bedeutet, dass Sie die Werte einer Variablen vom höchsten bis zum niedrigsten Wert sortieren können. Gleich große Intervalle bedeutet, dass der Unterschied zweier Einheiten auf der Messskala immer gleich ist, unabhängig davon, wo sich diese Einheiten auf der Skala befinden. 

Die Eigenschaft eines echten absoluten Nullpunkts bedeutet, dass es einen Punkt auf der Messskala gibt, an dem nichts von der Variablen existiert und es keine Werte gibt, die kleiner sind.

Rollen

Wenn Sie statistische Analysen für Daten durchführen, müssen Sie wissen, welche Rolle jede dieser Variablen im Forschungsdesign gespielt hat. Variablen in psychologischen Forschungsdesigns sind als unabhängige Variablen, abhängige Variablen oder Kovariaten klassifizieren. Die Rolle einer Variablen kann sich von Forschungsstudie zu Forschungsstudie unterscheiden.


Unabhängige Variablen sind  Variablen, an der Sie drehen können, um herauszufinden, wie sich eine Änderung der unabhängigen Variablen auf Änderungen in den anderen Variablen auswirkt. Manchmal bezeichnet man Variablen auch dann als unabhängige Variablen, wenn diese nicht direkt manipuliert werden. Diese »Manipulation« der unabhängigen Variablen tritt
auf natürliche Weise auf. Solch eine unabhängige Variable wird auch als quasi‐unabhängige Variable bezeichnet.


Eine abhängige Variable ist in der Regel diejenige Variable, deren Änderung Sie erwarten, wenn Sie die unabhängige Variable
manipulieren. Mit anderen Worten: Die abhängige Variable wird durch die unabhängige Variable beeinflusst.


Kovariaten sind gegeben, wenn es sich bei einer Variable weder um eine unabhängige noch um eine abhängige Variable handelt. Manchen Designs verwenden sie bewusst um Faktoren zu berücksichtigen, welche die Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen beeinflussen könnten. Kovariaten können auch in Forschungsdesigns auftauchen, in denen es keine unabhängigen oder abhängigen Variablen gibt. Keine dieser Variablen ist jedoch manipulierbar oder die Beziehung zwischen den Variablen geht und beeinflusst in beide Richtungen. Dann sind beide Variablen Kovariaten.



Statistik - für Psychologen - für Dummies

Diese Zusammenfassung wurde von Kommilitonen erstellt

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