Datenerhebung & Statistik an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

Karteikarten und Zusammenfassungen für Datenerhebung & Statistik an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Was versteht man unter einer Verzerrung?

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Berechnen Sie die Varianz für folgende Datenreihe:


24, 31, 54, 23, 43, 32, 19, 51, 54

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Was sagt der p-value über unsere Merkmale aus?

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Was versteht man unter Signifikanz?

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Was ist der Beta-Fehler (Fehler 2. Art)?

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Was ist der Alpha-Fehler (Fehler 1. Art)?

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Machen Sie ein Beispiel für eine Nullhypothese (H0) und eine Gegenhypothese/Alternativhypothese (H1).

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Beschreiben Sie die Korrelationsanalyse und die Regressionsanalyse.

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Welcher p-Wert wünscht sich jeder Wissenschaftler?


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Nennen Sie konkrete Beispiele für verhältnissskalierte Daten.

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Nennen Sie konkrete Beispiele für intervallskalierte Daten.

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Was misst die Regressionsanalyse?

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Datenerhebung & Statistik

Was versteht man unter einer Verzerrung?

Eine Verzerrung (englisch: bias) ist ein systematischer Fehler, der u.a. aus der Auswahl einer Stichprobe, aus der Fragestellung oder aus den Daten selbst resultieren kann, so dass die Ergebnisse nicht repräsentativ, verzerrt, einseitig oder irreführend sind.

Wenn nicht das gemessen wird, das gemessen werden soll (Validität). Z. B. Ich messe das Gewicht obwohl die Körpergröße gemessen werden sollte.

Datenerhebung & Statistik

Berechnen Sie die Varianz für folgende Datenreihe:


24, 31, 54, 23, 43, 32, 19, 51, 54

1. Schritt:

Arithmetisches Mittel (Mittelwert) ausrechnen:

Alle Zahlen zusammen zählen und dann geteilt durch die Anzahl der Zahlen. Ergebnis: 36,78.

2. Schritt: Einzelne Zahlen vom Mittelwert abziehen. z. B. 24-36,78 = -12,78.

3. Schritt: Zahlen in Formel einsetzen.

Formel:

s²= (-12,78)² + (-5,78)² + 17,22² + (-13,78)² + 6,22² + (-4,78)² + (-17,78)² + 14,22² + 17,22² / 9-1

= 1559,56/8 = 194,94

Datenerhebung & Statistik

Was sagt der p-value über unsere Merkmale aus?

Wenn der p-value 0,05 oder größer ist, dann gibt es keinen Signifikanten Zusammenhang oder keinen Signifikanten Unterschied.

Datenerhebung & Statistik

Was versteht man unter Signifikanz?

Zu groß, um noch als zufällig gelten zu können.

„Ein signifikanter Anstieg der Leukämierate“.

Datenerhebung & Statistik

Was ist der Beta-Fehler (Fehler 2. Art)?

Die Nullhypothese H0 wird nicht abgelehnt, obwohl Sie falsch ist.

Man hat seine Grenzen um den vermuteteten Wert bestimmt. Man stellt fest, dass die Vermutung falsch ist. Hierbei ist die Eintrittswahrscheinlichkeit vollkommen unbekannt.

Datenerhebung & Statistik

Was ist der Alpha-Fehler (Fehler 1. Art)?

Eine zutreffende Nullhypothese H0 wird abgelehnt, obwohl sie richtig ist.

Man hat seine Grenzen um den vermuteteten Wert bestimmt. Allerdings zieht man so abweichende Werte aus der Stichprobe, sodass diese doch außerhalb der Grenzen liegen. Obwohl eigentlich die Vermutung richtig wäre.

Datenerhebung & Statistik

Machen Sie ein Beispiel für eine Nullhypothese (H0) und eine Gegenhypothese/Alternativhypothese (H1).

Nullhypothese (H0):

Der regelmäßige Konsum von Obst und Gemüse führt zu keiner besseren sportlichen Leistung.

Gegenhypothese/Alternativhypothese (H1):

Der regelmäßige Konsum von Obst und Gemüse führt zu einer besseren sportlichen Leistung.

Datenerhebung & Statistik

Beschreiben Sie die Korrelationsanalyse und die Regressionsanalyse.

Die Korrelationsanalyse gibt an, ob es einen Zusammenhang zwischen verschiedenen Merkmalen gibt.

Die Regressionsanalyse gibt an, wie dieser Zusammenhang zwischen den Merkmalen ist.

Datenerhebung & Statistik

Welcher p-Wert wünscht sich jeder Wissenschaftler?


Einen p-Wert <0,05 . Also kleiner 0,05.

Datenerhebung & Statistik

Nennen Sie konkrete Beispiele für verhältnissskalierte Daten.

Zeit, Gewicht, Preis, Geschwindigkeit und Länge.

Datenerhebung & Statistik

Nennen Sie konkrete Beispiele für intervallskalierte Daten.

Zeitrechnung und Temperatur.

Datenerhebung & Statistik

Was misst die Regressionsanalyse?

In der Statistik ist die Regressionsanalyse ein Instrumentarium statistischer Analyseverfahren, die zum Ziel haben, Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren.

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