Statistik at Universität Koblenz-Landau

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Voraussetzung für unabhängige Variablen 

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Kennwerte von Verteilungen

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Warum berechnet man die Effektgröße?

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Schritte der Varianzanalyse

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z-Transformation: Fragestellung für Psychologie

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Darstellung der Verteilung

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Prozentrang

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Relativer Infogehalt

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Skalenniveau von Variablen

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Unterscheidung der Variablen nach Ausprägung

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Was sind die Ziele von Deskriptivstatistik & Inferenzstatistik?

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Welche Maße gibt es?

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Statistik

Voraussetzung für unabhängige Variablen 

  • Design ohne Messwiederholung
  • Merkmal normalverteilt
  • Varianzhomogenität

Statistik

Kennwerte von Verteilungen

  • Maß der zentralen Tendenz = Zentrum einer Verteilung -> Modalwert
  • Dispersionsmaße (Streuungsmaß) = wie sehr sich Merkmalsträger voneinander unterscheiden -> Relativer Infogehalt H

Statistik

Warum berechnet man die Effektgröße?

  • signifikantes Ergebnis heißt nichts über Größe des Effekts
  • bei sehr großer Stichprobe kann auch sehr kleiner Effekt signifikant sein

Statistik

Schritte der Varianzanalyse

  1. Zerlegung der Gesamtvariation in 2 Teile -> Variation durch Unterschiede zwischen/innerhalb der Bedingungen
  2. Größe des Effekts der UV (Effektgröße)
  3. Signifikanztest -> ob sich Poplationsmittelwerte unterscheiden
  4. Post-hoc-Test: welche Populationsmittelwerte sich unterscheiden

Statistik

z-Transformation: Fragestellung für Psychologie

1.: Beschreibung eines einzelnen Merkmalsträgers im Verhältnis zur Gruppe

2.:Vergleich Messwerte aus unterschiedlichen Messinstrumenten

Statistik

Darstellung der Verteilung

  • primäre/sekundäre Häufigkeitstabelle
  • sek. -> Histogramm, Polygonzug
  • Eigenschaften der Verteilung -> Symmetrie, Gipfelform & Anzahl
  • Box-Whisker-Diagramm

Statistik

Prozentrang

=Prozentrangwert eines Merkmalsträgers entspricht dem Prozentrang aller Merkmalsträger die eine kleinere/gleich große Merkmalsausprägung haben

  • singulären & kategorialen + metrisch
  • beschreibt bestimmten Merkmalsträger

Statistik

Relativer Infogehalt

  • Wertebereich 0-1
  • 1: maximale Streuung
  • 0: minimale Streuung

Statistik

Skalenniveau von Variablen

kategorial:

  • nominal (PLZ)
  • ordinal (Schulnoten)

metrisch:

  • intervall (Temp)
  • verhältnis (Gewicht)
  • absolut (Anzahl Impfungen)

Statistik

Unterscheidung der Variablen nach Ausprägung

  • diskret: können nur best. Ausprägung annehmen
  • stetig: können jeglichen Wert annehmen

Statistik

Was sind die Ziele von Deskriptivstatistik & Inferenzstatistik?

Deskriptiv:

  • Beschreibung der Verteilung eines Merkmals -> univariat
  • Beschreibung Zsmhang 2 Merkmale -> bivariat
  • Beschreibung Zsmhang mehr als 2 -> multivariat

Interferenz:

  • Schätzung von Poplationsparametern (Präzision der Parameterschätzung -> Konfidenzintervall)
  • Überprüfung von Hypothese (Signifikanztest)

Statistik

Welche Maße gibt es?

Maß der zentralen Tendenz:

  • Modus
  • Median: teilt Verteilung der Variablen in ungefähr gleich große Hälften -> kumulierte relative Häufigkeit 0,5 -> Median liegt zwischen 2 Kategorien

Dispersionsmaße:

  • Relativer Infogehalt
  • emp. Interquartilsbereich -> 1. Q=mind. 25%, 2.Q=Median, 3.Q= mind. 75%

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