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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Arten von Variablen

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Wissenschaftstheorie behandelt 

zwei zentralen Fragen:

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Operationalisierung:


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Streumaße für metrische Variablen

Standardabweichung (standard deviation; sd):

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Grundlagen Statistik

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Merkmalsträger und dazugehörige Merkmale

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Voraussetzungen für kausale Schlussfolgerungen:

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Dichotome Variablen:

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Generalisierbarkeit von Untersuchungsergebnissen

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Unabhängige Variablen

(UV, Prädiktor, exogene Variable)

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Operationalisierung

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Formulierung von Hypothesen

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Quantitative Datenanalyse

Arten von Variablen

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

Quantitative Datenanalyse

Wissenschaftstheorie behandelt 

zwei zentralen Fragen:

  1. Was ist die Wirklichkeit? (Ontologie = Seinslehre)
  2. Wie können wir Erkenntnisse über die Wirklichkeit gewinnen? (Epistemologie = Erkenntnistheorie)

Quantitative Datenanalyse

Operationalisierung:


1. Zuordnung von konkreten Messverfahren, zur Überprüfung der vermuteten Beziehung

2. Konkretisierung des Untersuchungsgegenstandes

Quantitative Datenanalyse

Streumaße für metrische Variablen

Standardabweichung (standard deviation; sd):

Die Standardabweichung einer Variablen X entspricht der Quadratwurzel der Varianz ebendieser Variablen.

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

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

Voraussetzungen für kausale Schlussfolgerungen:

Kovariation

Variation in der UV muss mit Variation in der AV einhergehen (auch: Korrelation)

Zeitliche Präzedenz der UV

UV muss der AV zeitlich vorgeordnet sein (d.h. früher auftreten)

Ausschluss von Alternativerklärungen

Beobachteter Zusammenhang kann nicht durch Störfaktoren erklärt werden

Quantitative Datenanalyse

Dichotome Variablen:

Können nur zwei Werte annehmen

(z.B. Deutsche Staatsangehörigkeit - Andere Staatsangehörigkeit)

Quantitative Datenanalyse

Generalisierbarkeit von Untersuchungsergebnissen

1. wissenschaftlichen Untersuchungen: sind an Aussagen interessiert, die (in gewissen Maße) generalisiert werden können

2. Untersuchungen für praktische Zwecke: 

(z. B. Test einer Verpackung) gilt dieses Ziel nur begrenzt.

eher am jeweiligen Spezialproblem

und weniger an generellen Aussagen interessiert.

Quantitative Datenanalyse

Unabhängige Variablen

(UV, Prädiktor, exogene Variable)

Variablen, die sich auf die Wenn-Komponente von Aussagesätzen (Hypothesen) beziehen, nennt man unabhängige Variablen.

Quantitative Datenanalyse

Operationalisierung

Unter Operationalisierung ist die Messbarmachung von Konstrukten zu verstehen

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.

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