Statistik 1

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik 1 an der Universität Bochum

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Beispielhafte Karteikarten für Statistik 1 an der Universität Bochum auf StudySmarter:

Beschreibe konzeptuell durch welche Rechenschritte Chi-Quadrat berechnet wird?

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Nenne zentrale Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen dem Chi-Quadrat-Koeffizienten und Cramérs V?

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Wie groß ist der Wertebereich des Φ-Koeffizienten? Was muss man bei der Interpretation des Wertebereichs beachten?

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Was sind Konkordanzen und Diskordanzen?

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Für welches Skalenniveau eignet sich Kendalls τ als Assoziationsmaß?

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Welche Informationen möchten wir in einem Assoziationsmaß beziffern?

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Was sind nicht-metrische Variablen?

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In welche zwei Komponenten lässt sich die Quadratsumme der Kriteriumsvariable bei der einfachen Regression zerlegen?

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Wie interpretiert man das Regressionsgewicht?

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Wie bestimmt man die optimale Regressionsgerade?

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Was ist das Ziel der Regression?

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Warum macht es Sinn, dass der Wertebereich von Cramérs V nur von 0 bis 1 und nicht von -1 bis 1 geht?

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Beispielhafte Karteikarten für Statistik 1 an der Universität Bochum auf StudySmarter:

Statistik 1

Beschreibe konzeptuell durch welche Rechenschritte Chi-Quadrat berechnet wird?

Schritt 1: Berechnung der erwarteten Häufigkeiten (bei Unabhängigkeit)

Schritt 2: Berechnung der Residuen (= Abweichung zwischen den beobachteten und den erwarteten Häufigkeiten)

Schritt 3: Berechnung von Chi-Quadrat als Summe der quadrierten Residuen, die jeweils an den erwarteten Häufigkeiten relativiert werden

Statistik 1

Nenne zentrale Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen dem Chi-Quadrat-Koeffizienten und Cramérs V?

Beide sind Assoziationsmaße für zwei nominalskalierte Variablen.

Chi-Quadrat-Koeffizient ist unstandardisiert und hat keinen festen Wertebereich. 

Cramérs V ist ein standardisiertes Maß und hat einen Wertebereich von 0 bis 1.

Statistik 1

Wie groß ist der Wertebereich des Φ-Koeffizienten? Was muss man bei der Interpretation des Wertebereichs beachten?

Der Wertebereich reicht von -1 bis 1; die Interpretation dieses Koeffizienten hängt davon ab, wie man die beiden Merkmalsausprägungen ursprünglich kodiert hat

Statistik 1

Was sind Konkordanzen und Diskordanzen?

Konkordanzen: Vergleich von zwei Personen fällt für beide Variablen gleich aus (= positiver Zusammenhang)

Diskordanzen: Vergleich von zwei Personen fällt für beide Personen unterschiedlich aus (= negativer Zusammenhang)

Statistik 1

Für welches Skalenniveau eignet sich Kendalls τ als Assoziationsmaß?

Zwei ordinalskalierte Variablen (singulär ohne Rangbindungen)

Statistik 1

Welche Informationen möchten wir in einem Assoziationsmaß beziffern?

Stärke des Zusammenhang durch den Betrag

Richtung des Zusammenhangs durch das Vorzeichen

Statistik 1

Was sind nicht-metrische Variablen?

Nominal- und Ordinalskalierte Variablen

Polytome vs. dichotome Variablen

Rangdaten vs. geordnete Kategorien

Statistik 1

In welche zwei Komponenten lässt sich die Quadratsumme der Kriteriumsvariable bei der einfachen Regression zerlegen?

Erklärte Quadratsumme/Quadratsumme der Regression: Abweichung der Modellvorhersage vom Mittelwert (wie viel besser ist unsere Vorhersage des Regressionsmodells als der Mittelwert); gibt den Teil der Streuung der Kritierumsvariable an, der durch Regression erklärt werden kann

Unerklärte Quadratsumme/Residuenquadratsumme: Abweichung der tatsächlich beobachteten Werte von der Modellvorhersage
 (= Residuum); Teil der Streuung der Kritierumsvariable, der durch Regression nicht erklärt werden kann

Statistik 1

Wie interpretiert man das Regressionsgewicht?

b1 gibt an um wie viele Einheiten sich die vorhergesagten Werte ändern, wenn sich X um eine Einheit erhöht; das Vorzeichen gibt die Richtung des Zusammenhangs zwischen den zwei Variablen an

Statistik 1

Wie bestimmt man die optimale Regressionsgerade?

Methode-der-kleinsten-Quadrate: Summe der quadrierten Abstände zwischen der y-Koordinate der Datenpunkte und den entsprechenden Punkten der geschätzten Regressionsgerade minimal wird

Statistik 1

Was ist das Ziel der Regression?

Vorhersage von Werten auf der abhängigen Variablen (Kriterium) aufgrund von Werten auf der/den unabhängigen Variable(n) (Prädiktor), dabei sollen die vorhergesagten Werte den beobachteten Werten so ähnlich wie möglich sein

Statistik 1

Warum macht es Sinn, dass der Wertebereich von Cramérs V nur von 0 bis 1 und nicht von -1 bis 1 geht?

Vorzeichen zeigt normalerweise Richtung des Zusammenhangs an. aber: bei nominalskalierten Variablen kann Richtung nicht sinnvoll interpretiert werden; „je …, desto …“-Aussagen hier nicht möglich

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