an der TU München | Karteikarten & Zusammenfassungen

Karteikarten und Zusammenfassungen für Versuchsplanung und Statistik an der TU München

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Welche Software wird häufig in Statistik genutzt?

SPSS: teuer, graphische Benutzeroberfläche
JASP: kostenlos, graphische Benutzeroberfläche, incl. Bayes-Statistik
R: kostenlos, sehr flexibel, schwieriger Einstieg

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Warum Statistik?

Mit Statistik können Sie eine Fragestellung objektiv beantworten
Daten werden beschrieben und vergleichbar gemacht

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Was versteht man unter deskriptiver Statistik?

Wie kann ich die Ergebnisse beschreiben? Welche Aussagen kann ich treffen?

Messtheorie & Skalenniveaus
Maße der zentralen Tendenz
Streuungsmaße
Visualisierung & Präsentation
…

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Was versteht man unter Inferenzstatistik?

Welche Schlüsse kann ich anhand der Ergebnisse ziehen?

Logik von Signifikanztests • Null- und Alternativhypothe
Einseitige und zweiseitige Tests
Fehler erster (α-Fehler) und zweiter (β-Fehler) Art
Praktische und statistische Bedeutsamkeit

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Alternativerklärungen für das Vor

Wie kann ich Alternativerklärungen für das Vorliegen oder die Höhe der gefundenen Effekte weitestgehend ausschließen?

• Abhängige und unabhängige Variablen • Störeinflüsse und Randomisierung • Teststärke und Effektgröße • Stichprobengröße

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Definition Deskriptive Statistik

Beschreiben von Daten

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Definition Explorative Statistik

Suche nach Struktur in Daten

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Induktive Statistik

Rückschluss von Eigenschaften einer Stichprobe auf Eigenschaften einer Grundgesamtheit

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Prozess der Versuchsplanung und Durchführung

FRAGESTELLUNG

HYPOTHESEN

OPERATIONALISIERUNG

ERHEBUNG

ANALYSE

INTERPRETATION

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Definition und Arten von Hypothesen

Konkrete, untersuchbare Ableitung aus der Fragestellung • Vorhersage, welche mit empirischen Beobachtungen verglichen wird 1) Unterschiedshypothesen (z.B. „Personen, die während einer Fahrsimulatoraufgabe ein Mobiltelefon nutzen, fahren besser oder schlechter als Personen, die kein Mobiltelefon nutzen.“) 2) Zusammenhangshypothesen (z.B. „Je häufiger Personen während einer Fahrsimulatoraufgabe ein Mobiltelefon nutzen, desto besser oder schlechter fahren sie.“)

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Definition Operationalisierung

Zuordnung von beobachtbaren Phänomenen und empirischen Indikatoren zu den Begriffen der Hypothese

--> Messbarmachung der Merkmale der Hypothese

Beispielthese:

„Personen, die während einer Fahrsimulatoraufgabe ein Mobiltelefon nutzen, fahren besser oder schlechter als Personen, die kein Mobiltelefon nutzen.“

-->Wie könnte gutes bzw. schlechtes Fahren gemessen werden? • Anzahl der Markierungsüberschreitungen • Anzahl der Unfälle • Anzahl der Vollbremsungen

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Merkmalsträger

untersuchte Objekt Beispiel: Mietwohnungen, Probanden

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