Wissenschaftliche Methoden - Quantitative Datenanalse an der FOM Hochschule Für Oekonomie & Management | Karteikarten & Zusammenfassungen

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TESTE DEIN WISSEN

empirische Erhebungen nutzen zur Messung von Merkmalsausprägungen sogenante Skalen. Diese Skalen besitzten unterschiedliche Skalenniveaus. Welche unterschiedlichen Sklaenniveaus werden hierbei unterschieden? Erläutern Sie die unterschiedlichen Sklaenniveaus und ihre Aussagemöglichkeiten. Formulieren Sie jeweils ein entsprechendes Skalen Beispiel.

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TESTE DEIN WISSEN

Nominal: Merkmalsausprägungen können unterschieden werden bsp. Geschlecht.

Ordinal: Merkmalsausprägungen können unterschieden und in eine Reihenfolge gebracht werden, bsp. Schulnoten oder Bildungsabschlüsse. Die Abstände zwischen den Werten können nicht direkt verglichen oder interpretiert werden.


Intervall: Nullpunkt gesetzt z.B Zeitrechnung (Jahr 0)

Verhältnisskalen: (absoluter) Nullpunkt gegeben, z.B. Gewicht


(Stetig - z.B. Größe 

Diskret - z.B. Anzahl v. Kindern)

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TESTE DEIN WISSEN

Forscher führen eine explorative Datenanalyse mit numerischen (metirschen) Daten durch. Erläutern Sie hierfür 4 mögliche unterschiedliche Grafiken, 4 mögliche unterschiedliche Lagemaße und 4 mögliche unterschiedliche Streuuungsmaße der explorativen Datenanalyse.

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TESTE DEIN WISSEN

Graphiken:

Säulendiagramm/Balkendiagramm: Häufigkeit von Merkmalsausprägungn (nominal, ordinal, metrisch, diskret)

Histogramm: Häufigkeit von gruppierten Merkmalsausprägungen (metrisch)

Boxplott: Visualisierung von Median, oberem und unterem Quartil, Minimum und Maximum, Ausreißern (metrisch)

Streudiagramm/ Scatterplot: Darstellung der Merkmalsausprägungen von zwei i.d.R metrischen Merkmalen als Punkte.


Streuungsmaße:

Varianz: Maß für die durchschnittliche quadratische Abweichung zum Mittelwert: Diese hat aber eine andere Einheit als di eDaten z.B. in €, Varianz €. Durch das Quadrieren werden Abweichungen zum Mittelwert nach oben oder nach unten gleich behandelt und größere Abweichung stärker gewichtet.

Standardabweichung: Quadradwurzel als Varianz

Interquartilsabstand: oberes quartil (75% Quantil) - unteres Quartil (25% Quantil)

Spannweite: maximum - minimum

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TESTE DEIN WISSEN

Forscher haben mit R nachfolgende Ausgabe erzeugt. Bitte beschreiben und erläutern Sie die Analyseergebnisse.

> [1] quantitative variables:

> [2] name class     min   Q1    max  mean     sd       n     missing

> [3] year numeric 1978  1978  1978  1978   1978.00 0.00 365 0

> [4] month numeric 1        4        7       10        12    6.52n3.45 365 0

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TESTE DEIN WISSEN

Es wurden zwei quantitative Variablen Jahr &  Monat untersucht 

numeriisch skalierte Variablen wie Minimum 1978  Max ist auch im Jahr 1978 un 12 Monaten alles innerhalb eines Jahres 

die Namen, die Klasse der Mittelwert (mean) im 6.52  Monat sowie die Standardabweichung (sd). diese Daten des Forschers sind numerisch stetig. 

Es gibt keine missing Werte - heißt, alle erhobenen Werte sind Brauchbar und wir haben keine Nullwerte.


metrisch



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Was ist eine Theorie?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Eine Theorie ist eine strukturierte Sammlung ovn Hypothesen
  • Sie schlägt eine vorläufige Antwort auf eine offene Frage vor
  • sie lässt sich kau min ihrem vollen Umfang prüfen
  • Häufig sind Theorien zumeist an kausalen Beziehungen interessiert
  • Gute Theorien ermöglichen vorhersagen, Erklärungen, Nutzen
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Was ist eine Hypothese?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Sie sind weniger umfangreich als Theorien
  • Sie stellen Vermutungen über einen Sachverhalt an
  • Sie ist eine provisorische Antwort auf ein wissenschaftliches Problem
  • Sie lassen sich überprüfen (man kann zeigen, dass sie flasch sin)
  • Hypothesen sind nie beweisbar/bestätigbar, man kann höchstens zeigen, dass sie flasch sind


Kennzeichen eine wissenschaftlichen Hypothese:

  • Sie ist eine allegemeingültige über den Einzelfall hinausgehende Behauptung.
  • Häufig: Formalsturktur eines Konditionalsatz, Implikation: Wenn x (Antezedens), dann y (Konsequenz).
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Was sind Modelle?

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TESTE DEIN WISSEN

Modelle sind ganz allgemein vereinfachte Darstellungen relevanter Teile der Realität. Die Repräsentation der Realität durch Modelle ermöglicht eine einfachere Analyse.


Darstellung von Modellen:

  • Graphisch (Pfaddiagramme)
  • verbal
  • in der Wissenschaft verwendet man häufig:
  • Mathematisch-statistische Modelle zur Beschreibung der Realität.
    • Das Instrumentarium der Mathematik kann eingesetzt werden, um zu optimieren.
    • Mathematisch formulierte Modelle lasse sic gut statistisch überprüfen und ermöglichen Prognosen.
    • Statistische Modelle sind mathematische Modelle die mit Hilfe von Daten gewonnen werden.
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Kategoriale Skalenniveaus - qualitativ

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TESTE DEIN WISSEN

Nominal: Merkamlasauspägungen können unterschieden werden z.b. Geschlecht


Ordinal: Merkmalsausprägungen können unterschieden und in eine Reihenfolge gebracht werden, z.b. Bildungsabschlüsse. Die Abstände zwischen den Werten können nicht direkt verglichen oder interpretiert werden.

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Numerische / metrische Skalenniveaus - quantitativ, kardinal

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TESTE DEIN WISSEN

Merkmalsausprägungen können unterschieden und in eine Reihenfolge gebracht werden, die Abstände sind vergleichbar. 

- Intervallskala: nullpunkt gestzt, bspw. Zeitrechnung (jahr 0 )

- Verhältnisskala: (absoluter) Nullpunkt gegeben bspw. Gewicht


Weitere Unterscheidung:

- stetig: beliebige Zwischenwerte im Intervall sind möglich bspw. Größe

- diskret: höchstens abzählbar viele Werte sind möglich, bspw. Anzahl Kinder

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TESTE DEIN WISSEN

Was ist unter Stichproben zu verstehen?

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TESTE DEIN WISSEN

Bei einer Zufallsstichprobe hat jede Beobachtung die gleiche Wahrscheinlichkeit, Teil der Strichprobe zu sein

Bei geschichtet Stichproben setzen sich die Schichten aus ähnlichen Beobachtungen zusammen (alter, Geschlecht). Es wird eine einfache, zufällige Stichprobe aus jeder Schicht genommen.

Zufällige Stichproben erlauben einen Schluss auf die Grundgesamtheit (Generalisierbarkeit)

Gelegenheitsstichproben können verzerrt sein.

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Einführung R


Zähle die Kerinpunkte von R auf:

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TESTE DEIN WISSEN
  • R unterscheidet zwischen Groß- und Kleinbuchstaben
  • R verwendet den Punkt . als Dezimaltrennzeichen
  • Fehlende Werte werden in R durch NA odiert.
  • Kommentare werden mit dem Rautezeichen # eingeleitet
  • Eine Ergebniszuweisung erfolgt über <-
  • %>% (Paket dplyr) übergibt Ergebnisse
  • Hilfe zur Funktion foo:?foo
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TESTE DEIN WISSEN

Was glauben Sei: Wann können Sie sich besser an Wörter erinnern, die Sie sich vorher einprägen mussten?

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TESTE DEIN WISSEN

Nachem ich ein Nickerchen gemacht habe.

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Eine Dozentin hat mehrfach beobachtet, dass ihre Studierenden interessiert am Fach Statistik sind. Nun schließt sie, dass alle Studierenden interessiert am Fach Statistik sind. 

Welche Schlussart liegt vor und hat die Dozentin die Aussage "alle Studierenden sind interessiert an Statistik" damit endgültig bewiesen?

Bitte begründen Sie Ihre Lösung.

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TESTE DEIN WISSEN

Schlussakt: Induktion - Sie hat empirisch etwas wiederholt beobachtet und daraus eine allgemeine Regel gewonnen.

und Nein die Aussage ist nicht bewiesen, da es immer noch möglich ist, dass es Studierende gibt, die nicht an Statistik interessiert sind. Vielleicht woanders, zu einem anderen Zeitpunkt....

eine andere Art wäre Deduktion

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Q:

empirische Erhebungen nutzen zur Messung von Merkmalsausprägungen sogenante Skalen. Diese Skalen besitzten unterschiedliche Skalenniveaus. Welche unterschiedlichen Sklaenniveaus werden hierbei unterschieden? Erläutern Sie die unterschiedlichen Sklaenniveaus und ihre Aussagemöglichkeiten. Formulieren Sie jeweils ein entsprechendes Skalen Beispiel.

A:

Nominal: Merkmalsausprägungen können unterschieden werden bsp. Geschlecht.

Ordinal: Merkmalsausprägungen können unterschieden und in eine Reihenfolge gebracht werden, bsp. Schulnoten oder Bildungsabschlüsse. Die Abstände zwischen den Werten können nicht direkt verglichen oder interpretiert werden.


Intervall: Nullpunkt gesetzt z.B Zeitrechnung (Jahr 0)

Verhältnisskalen: (absoluter) Nullpunkt gegeben, z.B. Gewicht


(Stetig - z.B. Größe 

Diskret - z.B. Anzahl v. Kindern)

Q:

Forscher führen eine explorative Datenanalyse mit numerischen (metirschen) Daten durch. Erläutern Sie hierfür 4 mögliche unterschiedliche Grafiken, 4 mögliche unterschiedliche Lagemaße und 4 mögliche unterschiedliche Streuuungsmaße der explorativen Datenanalyse.

A:

Graphiken:

Säulendiagramm/Balkendiagramm: Häufigkeit von Merkmalsausprägungn (nominal, ordinal, metrisch, diskret)

Histogramm: Häufigkeit von gruppierten Merkmalsausprägungen (metrisch)

Boxplott: Visualisierung von Median, oberem und unterem Quartil, Minimum und Maximum, Ausreißern (metrisch)

Streudiagramm/ Scatterplot: Darstellung der Merkmalsausprägungen von zwei i.d.R metrischen Merkmalen als Punkte.


Streuungsmaße:

Varianz: Maß für die durchschnittliche quadratische Abweichung zum Mittelwert: Diese hat aber eine andere Einheit als di eDaten z.B. in €, Varianz €. Durch das Quadrieren werden Abweichungen zum Mittelwert nach oben oder nach unten gleich behandelt und größere Abweichung stärker gewichtet.

Standardabweichung: Quadradwurzel als Varianz

Interquartilsabstand: oberes quartil (75% Quantil) - unteres Quartil (25% Quantil)

Spannweite: maximum - minimum

Q:

Forscher haben mit R nachfolgende Ausgabe erzeugt. Bitte beschreiben und erläutern Sie die Analyseergebnisse.

> [1] quantitative variables:

> [2] name class     min   Q1    max  mean     sd       n     missing

> [3] year numeric 1978  1978  1978  1978   1978.00 0.00 365 0

> [4] month numeric 1        4        7       10        12    6.52n3.45 365 0

A:

Es wurden zwei quantitative Variablen Jahr &  Monat untersucht 

numeriisch skalierte Variablen wie Minimum 1978  Max ist auch im Jahr 1978 un 12 Monaten alles innerhalb eines Jahres 

die Namen, die Klasse der Mittelwert (mean) im 6.52  Monat sowie die Standardabweichung (sd). diese Daten des Forschers sind numerisch stetig. 

Es gibt keine missing Werte - heißt, alle erhobenen Werte sind Brauchbar und wir haben keine Nullwerte.


metrisch



Q:

Was ist eine Theorie?

A:
  • Eine Theorie ist eine strukturierte Sammlung ovn Hypothesen
  • Sie schlägt eine vorläufige Antwort auf eine offene Frage vor
  • sie lässt sich kau min ihrem vollen Umfang prüfen
  • Häufig sind Theorien zumeist an kausalen Beziehungen interessiert
  • Gute Theorien ermöglichen vorhersagen, Erklärungen, Nutzen
Q:

Was ist eine Hypothese?

A:
  • Sie sind weniger umfangreich als Theorien
  • Sie stellen Vermutungen über einen Sachverhalt an
  • Sie ist eine provisorische Antwort auf ein wissenschaftliches Problem
  • Sie lassen sich überprüfen (man kann zeigen, dass sie flasch sin)
  • Hypothesen sind nie beweisbar/bestätigbar, man kann höchstens zeigen, dass sie flasch sind


Kennzeichen eine wissenschaftlichen Hypothese:

  • Sie ist eine allegemeingültige über den Einzelfall hinausgehende Behauptung.
  • Häufig: Formalsturktur eines Konditionalsatz, Implikation: Wenn x (Antezedens), dann y (Konsequenz).
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Q:

Was sind Modelle?

A:

Modelle sind ganz allgemein vereinfachte Darstellungen relevanter Teile der Realität. Die Repräsentation der Realität durch Modelle ermöglicht eine einfachere Analyse.


Darstellung von Modellen:

  • Graphisch (Pfaddiagramme)
  • verbal
  • in der Wissenschaft verwendet man häufig:
  • Mathematisch-statistische Modelle zur Beschreibung der Realität.
    • Das Instrumentarium der Mathematik kann eingesetzt werden, um zu optimieren.
    • Mathematisch formulierte Modelle lasse sic gut statistisch überprüfen und ermöglichen Prognosen.
    • Statistische Modelle sind mathematische Modelle die mit Hilfe von Daten gewonnen werden.
Q:

Kategoriale Skalenniveaus - qualitativ

A:

Nominal: Merkamlasauspägungen können unterschieden werden z.b. Geschlecht


Ordinal: Merkmalsausprägungen können unterschieden und in eine Reihenfolge gebracht werden, z.b. Bildungsabschlüsse. Die Abstände zwischen den Werten können nicht direkt verglichen oder interpretiert werden.

Q:

Numerische / metrische Skalenniveaus - quantitativ, kardinal

A:

Merkmalsausprägungen können unterschieden und in eine Reihenfolge gebracht werden, die Abstände sind vergleichbar. 

- Intervallskala: nullpunkt gestzt, bspw. Zeitrechnung (jahr 0 )

- Verhältnisskala: (absoluter) Nullpunkt gegeben bspw. Gewicht


Weitere Unterscheidung:

- stetig: beliebige Zwischenwerte im Intervall sind möglich bspw. Größe

- diskret: höchstens abzählbar viele Werte sind möglich, bspw. Anzahl Kinder

Q:

Was ist unter Stichproben zu verstehen?

A:

Bei einer Zufallsstichprobe hat jede Beobachtung die gleiche Wahrscheinlichkeit, Teil der Strichprobe zu sein

Bei geschichtet Stichproben setzen sich die Schichten aus ähnlichen Beobachtungen zusammen (alter, Geschlecht). Es wird eine einfache, zufällige Stichprobe aus jeder Schicht genommen.

Zufällige Stichproben erlauben einen Schluss auf die Grundgesamtheit (Generalisierbarkeit)

Gelegenheitsstichproben können verzerrt sein.

Q:

Einführung R


Zähle die Kerinpunkte von R auf:

A:
  • R unterscheidet zwischen Groß- und Kleinbuchstaben
  • R verwendet den Punkt . als Dezimaltrennzeichen
  • Fehlende Werte werden in R durch NA odiert.
  • Kommentare werden mit dem Rautezeichen # eingeleitet
  • Eine Ergebniszuweisung erfolgt über <-
  • %>% (Paket dplyr) übergibt Ergebnisse
  • Hilfe zur Funktion foo:?foo
Q:

Was glauben Sei: Wann können Sie sich besser an Wörter erinnern, die Sie sich vorher einprägen mussten?

A:

Nachem ich ein Nickerchen gemacht habe.

Q:

Eine Dozentin hat mehrfach beobachtet, dass ihre Studierenden interessiert am Fach Statistik sind. Nun schließt sie, dass alle Studierenden interessiert am Fach Statistik sind. 

Welche Schlussart liegt vor und hat die Dozentin die Aussage "alle Studierenden sind interessiert an Statistik" damit endgültig bewiesen?

Bitte begründen Sie Ihre Lösung.

A:

Schlussakt: Induktion - Sie hat empirisch etwas wiederholt beobachtet und daraus eine allgemeine Regel gewonnen.

und Nein die Aussage ist nicht bewiesen, da es immer noch möglich ist, dass es Studierende gibt, die nicht an Statistik interessiert sind. Vielleicht woanders, zu einem anderen Zeitpunkt....

eine andere Art wäre Deduktion

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