Statistik 1 an der Universität Bochum

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik 1 im Psychologie Studiengang an der Universität Bochum in Bochum

CitySTADT: Bochum

CountryLAND: Deutschland

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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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Eigenschaften der Korrelation

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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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Was ist das Ziel der Regression?

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Was sind singuläre ordinalskalierte Daten? 

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Warum macht es Sinn die Wurzel aus der Varianz zu ziehen, um die Standardabweichung zu erhalten?

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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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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

Eigenschaften der Korrelation

•Der Korrelationskoeffizient liegt immer zwischen -1 und 1

•Korrelation misst nur den linearen Zusammenhang, andere Zusammenhänge werden nicht erkannt

•Sensitiv gegenüber Ausreißern

•Korrelation ist nicht gleich Kausalität

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

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

Was sind singuläre ordinalskalierte Daten? 

Rangdaten (jeder Platz kommt an sich nur einmal vor); außer bei Rangbindungen: Mehrere Personen teilen sich einen Rangplatz, sodass ihre Position gemittelt wird

Statistik 1

Warum macht es Sinn die Wurzel aus der Varianz zu ziehen, um die Standardabweichung zu erhalten?

Durch das Ziehen der Wurzel wird das Quadrat wieder „neutralisiert“, sodass man die Werte wieder in ihrer ursprünglichen Metrik interpretieren kann

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

Gradient

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