Quantitative Datenanalyse an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

Karteikarten und Zusammenfassungen für Quantitative Datenanalyse an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Merkmalsträger und dazugehörige Merkmale

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Diskrete Variablen:

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Freiheitsgrade

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Stichproben

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Arten von Variablen

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Dichotome Variablen:

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Phasen des Forschungsprozesses

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Chi-Quadrat (χ²)-Test

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Grundlagen Statistik

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χ²-Test für eine Variable


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Formulierung von Hypothesen

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Kontinuierliche/stetige Variablen:

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Quantitative Datenanalyse

Merkmalsträger und dazugehörige Merkmale

Merkmalsträger (Beobachtungseinheit)

Individuen, Objekte oder (Trans-)Aktionen, an denen etwas beobachtet wird. Bsp: Personen, Unternehmen, Produkte etc.

Merkmale (Variablen)

Sind Charakteristika (bzw, Eigenschaften) von Beobachtungseinheiten, die erhoben werden

Merkmalsausprägung: Konkrete Eigenschaft, die als ein Mermal an- nehmen kann.

Quantitative Datenanalyse

Diskrete Variablen:

Können wenige versch. Werte annehmen

(z.B. Hauptschule – Realschule – Gymnasium)

Quantitative Datenanalyse

Freiheitsgrade

  • Der Begriff ‚Freiheitsgrade‘ steht für die Anzahl der Werte, die in einem statistischen Ausdruck frei variieren können.
  • df = Degrees of Freedom (auch in deutschen Texten)
  • Alternative zu Stichprobengröße (n)
  • Grund: df mathematisch leichter zu handhaben als n
  • Ziel: Schluss von Stichprobe auf Population → Berechnung der Populationsparameter genauer bei Verwendung von df

Quantitative Datenanalyse

Stichproben

= Teilmengen von Populationen

Ziel: möglichst exakte Schätzungen über die Population

(Repräsentativität der Stichprobe, z.B. über eine Zufallsstichprobe realisiert)

Quantitative Datenanalyse

Arten von Variablen

  • Dichotome Variablen
  • Diskrete Variablen
  • Kontinuierliche/stetige Variablen
  • Manifeste Variablen
  • Latente Variablen / Konstrukte

Quantitative Datenanalyse

Dichotome Variablen:

Können nur zwei Werte annehmen

(z.B. Deutsche Staatsangehörigkeit – Andere Staatsangehörigkeit)

Quantitative Datenanalyse

Phasen des Forschungsprozesses

  1. Auswahl des Forschungsproblems
  2. Theorie- und Hypothesenbildung
  3. Konzeptspezifikation, Operationalisierung, Messung/Bestimmung des Forschungsdesigns
  4. Auswahl der Untersuchungseinheiten
  5. Datenerhebung
  6. Datenerfassung und Datenanalyse
  7. Publikation

Quantitative Datenanalyse

Chi-Quadrat (χ²)-Test

• Verwendung bei nominalskalierten Variablen (Häufigkeiten)

• χ²-Test ist ein statistischer Test (Test auf Signifikanz)

• Formulierung von Hypothesen notwendig

• Die Nullhypothese bezieht sich auf eine erwartete Häufigkeitsverteilung Signifikanzniveau α wird als als Entscheidungskriterium herangezogen

• Beispielhafte Fragestellungen:

• Treten Depression im Winter häufiger auf als zu anderen Jahreszeiten?

Quantitative Datenanalyse

Grundlagen Statistik

Statistik: Wissenschaft von der Erfassung, Beschreibung und Erforschung von Massenerscheinungen in Natur und Gesellschaft.

Deskriptive Statistik: beschreibende Auswertung

Inferenz-Statistik: Methoden auf Basis wahrscheinlichkeitstheoretischer Annahmen, um zu prüfen, ob die gewonnene Stichprobe auf die Grundgesamtheit übertragen werden kann.

Quantitative Datenanalyse

χ²-Test für eine Variable


Mit dem χ²-Test für eine Variable kann geprüft werden, ob die beobachtete Häufigkeitsverteilung einer betrachteten Variable signifikant von einer Häufigkeitsverteilung abweicht, die in der Population angenommen / vermutetet wird.

→ Gegenüberstellung von empirischen Daten und begründeter Vermutung.

Die in der Population angenommene Häufigkeitsverteilung entspricht der Nullhypothese des χ²-Tests

Quantitative Datenanalyse

Formulierung von Hypothesen

  • Die Nullhypothese (H0) nimmt an, dass kein Unterschied bzw. kein Zusammenhang besteht.
  • Die Alternativhypothese (H1) nimmt an, dass ein Unterschied bzw. ein Zusammenhang besteht.

Quantitative Datenanalyse

Kontinuierliche/stetige Variablen:

Können jeden beliebigen Wert annehmen

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