Statistik an der FernUniversität in Hagen

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik an der FernUniversität in Hagen

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Was ist der Interquartilsabstand (-bereich)?

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Was sind Whisker?

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Was sind Ordinalskalierte Variablen?

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Was sind intervallsklalierte Variablen?

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Was sind Verhältnissklalierte Variablen?

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Unterscheide diskrete von stetigen Variablen.

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Was beschreibt die absolute Häufigkeit?

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Was gibt der Standardfehler (SE standard error​) an? ​​​

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Konfidenzintervalle - was stimmt?

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empirischer t-Wert > kritischer t-Wert

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Welche Voraussetzungen für die Berechnung des t-Tests für unabhängige Stichproben müssen gelten? 

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Wofür wird der t-Test verwendet?

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Statistik

Was ist der Interquartilsabstand (-bereich)?
- bei Ordinalskalenniveau bezeichnet man es als Interquartilsbereich IQB = [Q1;Q3] Der Interquartilsabstand bezeichnet die Differenz zwischen dem 1. und 3. Qartil IQR=Q3-Q1

Statistik

Was sind Whisker?
Extremster Nicht-Ausreißer Whiskers werden in Abhängigkeit der fences (Zäune) definiert. Fences: 1,5 x IQR von Q1,bzw. Q3 Whiskers entsprechen dem letzten Wert vor den fences oder entsprechen den fences. Extremwerte sind die Werte die 3xIQR (von Q1 bzw. Q3) Über den Whiskers liegen die Ausreißer.

Statistik

Was sind Ordinalskalierte Variablen?
Im Gegensatz zu nominalskalierten Daten können ordinalskalierte Daten zwar in eine natürliche Reihenfolge gebracht werden – da allerdings die Abstände zwischen den einzelnen Werten nicht quantifizierbar sind, kann mit ihnen nicht “normal gerechnet” werden. Das klassische Beispiel hierfür sind Schulnoten. Schulnoten weisen sowohl eine natürliche Reihenfolge (eine 1 ist besser als eine 2, eine 2 ist besser als eine 3 usw.) als auch unterschiedliche Abstände zwischen den einzelnen Werten auf (der Notenbereich der 1 umfasst den Bereich von 92% bis 100% der maximal erreichbaren Punkte, der Notenbereich der 5 dagegen den Bereich von 0% bis 49%). Aus diesem Grund sind Rechenoperationen wie etwa das Addieren oder das Subtrahieren von Noten nicht sinnvoll: Zwei “2er” ergeben keinen “4er”

Statistik

Was sind intervallsklalierte Variablen?
Auf einer Intervallskala kann man Abstände, also Differenzen bilden, allerdings hat diese Skala keinen Nullpunkt. Und ohne Nullpunkt kann man keine Verhältnisse bilden. Typisches Beispiel für diese Skala ist unsere Temperaturskala in Grad Celsius. Man kann Differenzen bilden („morgen wird es 10 Grad kälter als heute“), aber keine Verhältnisse („morgen wird es doppelt so kalt wie heute“).

Statistik

Was sind Verhältnissklalierte Variablen?
Verhältnisskalierte Daten haben im Unterschied zur Intervallskala einen absoluten Nullpunkt.Die meisten stetigen Daten sind verhältnisskaliert, da es dort eine Null gibt. Beispiele hierfür sind das Einkommen, Zeiten, Längen bzw. Größen, uvm. Mit solchen Daten kann man nun wirkliche Verhältnisse bilden, also „doppelt so lang“ oder „ein doppelt so hohes Einkommen“ sagen. Verhältnisskalen sind in der Psychologie eher selten, da es kaum psychologi - sche Merkmale mit einem natürlichen Nullpunkt gibt. Die Zeitskala bildet eine Ausnahme: Wer 0,7 Sekun -den benötigt, um einen Reiz einer von zwei Katego -rien zuzuordnen ( Diskriminationsaufgabe ), braucht halb so lang wie jemand, der für die gleiche Aufgabe 1,4 Sekunden benötigt.

Statistik

Unterscheide diskrete von stetigen Variablen.
Diskrete Variablen können nur endlich viele oder abzählbar unendlich viele Ausprägungen annehmen; nominal-, ordinal- oder kardinalskaliert - stetige Variablen hingegen überabzählbar unendlich viele Ausprägungen; kardinalskaliert

Statistik

Was beschreibt die absolute Häufigkeit?
wie oft ein bestimmtes Ereignis eintritt (Anzahl)

Bsp. Ein Würfel wird 20-mal geworfen und fünfmal erscheint die 3. Damit ist die absolute Häufigkeit des Ereignisses „Es fällt eine 3“ gleich 5.

(Die relative Häufigkeit ist gleich der absoluten Häufigkeit geteilt durch die Anzahl der Versuche)



Statistik

Was gibt der Standardfehler (SE standard error​) an? ​​​
SE​SE ist die Standardabweichung der Stichprobenverteilung​​​ einer best. Stichprobenstatistik (z.B. M)

SE ​gibt Streuung der Stichprobenverteilung an ​​​

Statistik

Konfidenzintervalle - was stimmt?

Wahrscheinlichkeitsintervall = ein einziges Intervall

Statistik

empirischer t-Wert > kritischer t-Wert

Ergebnis ist signifikant

Statistik

Welche Voraussetzungen für die Berechnung des t-Tests für unabhängige Stichproben müssen gelten? 

Intervallskalenniveau

Statistik

Wofür wird der t-Test verwendet?

- Unterschied zwischen zwei Mittelwerten (H0 meistens: Es gibt keinen Unterschied)

- Unabhängige und abhängige Stichproben

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Kapitel 2 - 2.Grundlagen

Kapitel 2 - 2.Diagnostische Psy

Kapitel 4 - 2.Grundlagen der Diagnostik

Kapitel 6 - 2.Grundlagen der Diagnostischen Psy.

Kapitel 7 - 2.Grundlagen der Diagnostischen Psy.

Kapitel 8 - 2.Grundlagen der Diagnostischen Psychologie

Kapitel 9 - 2.Grundlagen der Diagnostischen Psychologie

Einführung in die Psychologie, ihre Methoden und Techniken wissenschaftlichen Arbeitens

Biologische Psychologie und Allgemeine Psychologie II: Lernen, Motivation, Emotion

Sozialpsychologie

Entwicklungspsychologie

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CP - Einführung in die CP

Einführung in die CP K2

Einführung in die CP K2

Korrelation (Literatur: Sedlmeier)

STATISTIK (Literatur: Sedlmeier)

CP Einführung - K4 - Empowerment

CP Einführung - K4 - Empowerment

CP Einführung - K6 - CP Forschung und Anwendung

CP - Methoden - K1 - Einführung und Grundlagen der CP Forschung

CP - Methoden - K2 - Datenerhebung, Analyse und Ableitung von Empfehlungen

CP - Methoden - K2 - Datenerhebung, Analyse und Ableitung von Empfehlungen

STATISTIK - 9 EFFEKTGRÖßEN

STATISTIK 1 EINFÜHRUNG

CP - Methoden - K4 - Ausgewählte Methoden der CP

CP - Themen - Akkulturationsforschung

STATISTIK 2 UNIVARIATE DESKRIPTIVE STATISTIK

CP - Themen - Radikalisierung

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CP - Themen - CP Perspektive auf das Altern

CP - Themen - Flucht und Integration

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Statistik 4 Grundlagen der Inferenzstatistik

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STATISTIK 5 KONFIDENZINTERVALL UND SIGNIFIKANZTEST

CP - Themen - Politische Psychologie

STATISTIK 13 U-TEST - WILCOXON TEST

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STATISTIK 7 T-TEST

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