Statistik Schnee AGW2 (dicke Begriffe) at Hochschule Furtwangen | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Statistik Schnee AGW2 (dicke Begriffe) an der Hochschule Furtwangen

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TESTE DEIN WISSEN
Multivariante Verfahren um die beziehungsstruktur mehrerer Variablen zu bestimmten 
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TESTE DEIN WISSEN
1. Faktoranalyse

2. Clusteranalyse



3. Regressionsanalyse
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Die Korrelation
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TESTE DEIN WISSEN
  • ( Streudiagramm: Graf. Darstellung zweier metrischer Merkmale )
  • Wertebereich von -1 bis 1 
  • 1: positiver Zusammenhang 
  • -1: negativer Zusammenhang 
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Korrelation und Kausalität 
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TESTE DEIN WISSEN
  • Eine hohe Korrelation (Wechselbeziehung) bedeutend nicht, dass die Variablen kausal (Ursache) miteinander zusammenhängen, nur dass das der Fall sein könnte 
  • Es wird argumentiert dass die Ursache zeitlich vor der Wirkung auftreten muss 
  • Also können Querschnittsstudien keine Kausalitäten belegen 
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

welcher Test bei nominal ordinal und metrisch

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Nominal:  Unterschied: Chi-Quadrat- Test

                        Zsmh.: Log. Regression , Kontingenzkoeffizient

  • Ordinal  :  Zsmh.: Korrelation Spearman
  • Metrisch:  Unterschied: t-test...

                        Zsmh.: Korrelation Pearson, Lineare Regression

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Bivariate Analyse 
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Beziehung ( Korrelation ) zweier Variablen 
  • Maßzahlen drücken die stärke und Richtung des Zusammenhangs aus 
  • Basieren auf kreuztabellen 
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Rangkorrelation nach Spearman 
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Für Ordinale Variablen 
  • Gibt die Stärke und Richtung des Zusammenhangs an
  • r=0.1 geringe Korrelation 
         r=0.3 mittlere Korrelation 
         r=0.5 hohe Korrelation 
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Mittelwert

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
Durchschnitt 
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Median 
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Der Wert der genau in der Mitte der Zahlenreihe liegt 
  • Bildung arithmetischer Mittelwert bei gerader Anzahl
  • Empfindlich auf Ausreißer 
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Primärtabelle
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TESTE DEIN WISSEN
  • Häufigkeitsverteilungen
  • Messwerte (Merkmalsausprägungen) xi
  • abs. Häufigkeiten (beobachtet) fi
  • n= Größe der Stichprobe
  • Relative Häufigkeit: abs. H / n ; Summe aller Werte gibt 1
  • Prozentuale Häufigkeit: rel. H * 100 ; nützlich wenn Häufigkeitsverteilungen zweier unters. großer Stichproben verglichen werden soll.
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Chi- Quadrat- Test
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TESTE DEIN WISSEN
  • Testet auf Unterschiede (Vergleicht tatsächliche und erwartete Häufigkeiten)
  • Chi-quadrat-wert und Signifikanz Wert p
  • Vergleicht zwei Tabellen : 
          1. Kontingenztabelle
          2. Indifferenztabelle 
  • Je mehr Abweichung desto stärker der Unterschied (p wert wird signifikant)
  • Nullhypothese: 
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Signifikanzniveaus
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TESTE DEIN WISSEN
  • p <  0,05 signifikant 
  • p <  0,01 hoch signifikant 
  • p < 0,001 Höchst signifikant 
  • Signifikanz sollte also möglichst klein sein, denn p drückt aus wie gros der Fehler ist dass meine Aussage wahr ist 
  •  Je größer die Stichprobe, desto eher werden kleine Unterschiede signifikant 
Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN
Modalwert
Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
  • Welcher Wert am häufigsten vorkommt 
  • Durch einfaches auszählen 
Lösung ausblenden
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Beispielhafte Karteikarten für deinen Statistik Schnee AGW2 (dicke Begriffe) Kurs an der Hochschule Furtwangen - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:
Multivariante Verfahren um die beziehungsstruktur mehrerer Variablen zu bestimmten 
A:
1. Faktoranalyse

2. Clusteranalyse



3. Regressionsanalyse
Q:
Die Korrelation
A:
  • ( Streudiagramm: Graf. Darstellung zweier metrischer Merkmale )
  • Wertebereich von -1 bis 1 
  • 1: positiver Zusammenhang 
  • -1: negativer Zusammenhang 
Q:
Korrelation und Kausalität 
A:
  • Eine hohe Korrelation (Wechselbeziehung) bedeutend nicht, dass die Variablen kausal (Ursache) miteinander zusammenhängen, nur dass das der Fall sein könnte 
  • Es wird argumentiert dass die Ursache zeitlich vor der Wirkung auftreten muss 
  • Also können Querschnittsstudien keine Kausalitäten belegen 
Q:

welcher Test bei nominal ordinal und metrisch

A:
  • Nominal:  Unterschied: Chi-Quadrat- Test

                        Zsmh.: Log. Regression , Kontingenzkoeffizient

  • Ordinal  :  Zsmh.: Korrelation Spearman
  • Metrisch:  Unterschied: t-test...

                        Zsmh.: Korrelation Pearson, Lineare Regression

Q:
Bivariate Analyse 
A:
  • Beziehung ( Korrelation ) zweier Variablen 
  • Maßzahlen drücken die stärke und Richtung des Zusammenhangs aus 
  • Basieren auf kreuztabellen 
Mehr Karteikarten anzeigen
Q:
Rangkorrelation nach Spearman 
A:
  • Für Ordinale Variablen 
  • Gibt die Stärke und Richtung des Zusammenhangs an
  • r=0.1 geringe Korrelation 
         r=0.3 mittlere Korrelation 
         r=0.5 hohe Korrelation 
Q:
Mittelwert

A:
Durchschnitt 
Q:
Median 
A:
  • Der Wert der genau in der Mitte der Zahlenreihe liegt 
  • Bildung arithmetischer Mittelwert bei gerader Anzahl
  • Empfindlich auf Ausreißer 
Q:
Primärtabelle
A:
  • Häufigkeitsverteilungen
  • Messwerte (Merkmalsausprägungen) xi
  • abs. Häufigkeiten (beobachtet) fi
  • n= Größe der Stichprobe
  • Relative Häufigkeit: abs. H / n ; Summe aller Werte gibt 1
  • Prozentuale Häufigkeit: rel. H * 100 ; nützlich wenn Häufigkeitsverteilungen zweier unters. großer Stichproben verglichen werden soll.
Q:
Chi- Quadrat- Test
A:
  • Testet auf Unterschiede (Vergleicht tatsächliche und erwartete Häufigkeiten)
  • Chi-quadrat-wert und Signifikanz Wert p
  • Vergleicht zwei Tabellen : 
          1. Kontingenztabelle
          2. Indifferenztabelle 
  • Je mehr Abweichung desto stärker der Unterschied (p wert wird signifikant)
  • Nullhypothese: 
Q:
Signifikanzniveaus
A:
  • p <  0,05 signifikant 
  • p <  0,01 hoch signifikant 
  • p < 0,001 Höchst signifikant 
  • Signifikanz sollte also möglichst klein sein, denn p drückt aus wie gros der Fehler ist dass meine Aussage wahr ist 
  •  Je größer die Stichprobe, desto eher werden kleine Unterschiede signifikant 
Q:
Modalwert
A:
  • Welcher Wert am häufigsten vorkommt 
  • Durch einfaches auszählen 
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