Statistik 2 Langkamp at Medical School Hamburg | Flashcards & Summaries

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TESTE DEIN WISSEN

Partialkorrelation: Voraussetzungen 

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

- 3 metrische Variablen 

(Variable 1 und Variable 2 korrelieren, danach nach Variable 3 partialisiert)


=>Wir gucken erst welchen ob (und welchen) Einfluss Variable 1 auf Variable 2 hat (und umgekehrt). Danach
gucken wir ob (und welchen) Variable 3 einen Einfluss auf den Zusammenhang von Variable 1 und Variable 2
hat.

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

irrtumswahrscheinlichkeit

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

alpha 

- gibt die Wahrscheinlichkeit an mit der der wahre MW der Population außerhalb des Konfidenzintervall liegt

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

t Test für 1 Stichprobe Voraussetzungen

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

- 1 metrische Variable

- Mittelwert der Population ist bekannt, Standardabweichung der Population nicht!!

-wir untersuchen den Unterschied zwischen Mittelwert der Stichprobe und MW der Population 

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Cramers V Grenzen 

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

0,1

0,3

0,5

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

was ist der Unterschied zwischen deskriptiver und Inferenz Statistik ? 

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

deskriptiv: wir beschreiben einzelne Merkmale einer Stichprobe 

Inferenzstatistik: wir schließen von der Stichprobe zurück auf die Grundgesamtheit 

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

t Test für 2 unabhängige Stichproben: Schritte 

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

1. Hypothesen

2.Alpha

3.Test auswählen

-----Datenerhebung----------

4.1 Voraussetzungen prüfen (SP normalverteilt, Varianzhomogenität, Stichproben gleich groß?) 

4.2 Abbildung angucken 

4.3 t emp berechnen 

4.4 p vs alpha

5. Effekt berechnen (absoluter Effekt = MW Differenz und relativer Effekt Cohens d)

6. Interpretation 

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Cohens d: was ist das und welche Grenzen ?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

=> Effektmaß


=> ab 0,2 klein

=> ab 0,5 mittel 

=> ab 0,8 groß

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Einfaktorielle ANOVA (+ post hoc Scheffe Test): Voraussetzungen 

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

- 1 kategoriale UV (1 Faktor)
- 1 metrische AV


=> Wir vergleichen die Mittelwerte der AVs, aufgeteilt nach den Ausprägungen der UV


Nach der Anzahl der Ausprägungen des Faktor
wird die gesamte Stichprobe quasi in
Unterstichproben / Gruppen aufgeteilt. (z.B Harry Potter Haus als UV) 

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Binomialtest Voraussetzungen 

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

- Skalenniveau: 1 Variable dichotom (z.B JaNein)

- Anteilswerte in % berechnen

- es wird überprüft ob unser Anteilswert der Stichprobe signifikant vom Populations-Anteilswert abweicht 


Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Chi2 Test (Tabellensplitting): Voraussetzungen

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

- 3+ kategoriale Variablen


=> Wir gucken ob Variable 1 mit Variable 2 zusammenhängt, in Abhängigkeit der Ausprägung von Variable 3.
=>Wir prüfen also ob es einen Interaktionseffekt der Variable 3 gibt. 

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Was ist die Definition vom Effekt?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

1. Signal durch Rauschen

oder

2. Varianz zwischen den Stichproben durch Varianz innerhalb der Stichproben 

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

alpha fehler 

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

fehler 1 Art 

- wir nehmen unsere H1 an, H0 ist aber wahr 

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Beispielhafte Karteikarten für deinen Statistik 2 Langkamp Kurs an der Medical School Hamburg - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Partialkorrelation: Voraussetzungen 

A:

- 3 metrische Variablen 

(Variable 1 und Variable 2 korrelieren, danach nach Variable 3 partialisiert)


=>Wir gucken erst welchen ob (und welchen) Einfluss Variable 1 auf Variable 2 hat (und umgekehrt). Danach
gucken wir ob (und welchen) Variable 3 einen Einfluss auf den Zusammenhang von Variable 1 und Variable 2
hat.

Q:

irrtumswahrscheinlichkeit

A:

alpha 

- gibt die Wahrscheinlichkeit an mit der der wahre MW der Population außerhalb des Konfidenzintervall liegt

Q:

t Test für 1 Stichprobe Voraussetzungen

A:

- 1 metrische Variable

- Mittelwert der Population ist bekannt, Standardabweichung der Population nicht!!

-wir untersuchen den Unterschied zwischen Mittelwert der Stichprobe und MW der Population 

Q:

Cramers V Grenzen 

A:

0,1

0,3

0,5

Q:

was ist der Unterschied zwischen deskriptiver und Inferenz Statistik ? 

A:

deskriptiv: wir beschreiben einzelne Merkmale einer Stichprobe 

Inferenzstatistik: wir schließen von der Stichprobe zurück auf die Grundgesamtheit 

Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

t Test für 2 unabhängige Stichproben: Schritte 

A:

1. Hypothesen

2.Alpha

3.Test auswählen

-----Datenerhebung----------

4.1 Voraussetzungen prüfen (SP normalverteilt, Varianzhomogenität, Stichproben gleich groß?) 

4.2 Abbildung angucken 

4.3 t emp berechnen 

4.4 p vs alpha

5. Effekt berechnen (absoluter Effekt = MW Differenz und relativer Effekt Cohens d)

6. Interpretation 

Q:

Cohens d: was ist das und welche Grenzen ?

A:

=> Effektmaß


=> ab 0,2 klein

=> ab 0,5 mittel 

=> ab 0,8 groß

Q:

Einfaktorielle ANOVA (+ post hoc Scheffe Test): Voraussetzungen 

A:

- 1 kategoriale UV (1 Faktor)
- 1 metrische AV


=> Wir vergleichen die Mittelwerte der AVs, aufgeteilt nach den Ausprägungen der UV


Nach der Anzahl der Ausprägungen des Faktor
wird die gesamte Stichprobe quasi in
Unterstichproben / Gruppen aufgeteilt. (z.B Harry Potter Haus als UV) 

Q:

Binomialtest Voraussetzungen 

A:

- Skalenniveau: 1 Variable dichotom (z.B JaNein)

- Anteilswerte in % berechnen

- es wird überprüft ob unser Anteilswert der Stichprobe signifikant vom Populations-Anteilswert abweicht 


Q:

Chi2 Test (Tabellensplitting): Voraussetzungen

A:

- 3+ kategoriale Variablen


=> Wir gucken ob Variable 1 mit Variable 2 zusammenhängt, in Abhängigkeit der Ausprägung von Variable 3.
=>Wir prüfen also ob es einen Interaktionseffekt der Variable 3 gibt. 

Q:

Was ist die Definition vom Effekt?

A:

1. Signal durch Rauschen

oder

2. Varianz zwischen den Stichproben durch Varianz innerhalb der Stichproben 

Q:

alpha fehler 

A:

fehler 1 Art 

- wir nehmen unsere H1 an, H0 ist aber wahr 

Statistik 2 Langkamp

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