Statistik II an der Universität Bochum

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik II an der Universität Bochum

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

Statistische Teststärke und Kovarianz

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Anzahl der Freiheitsgrade für die Varianz

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Quadratsumme

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Systematische Replikation

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Die optimale Stichprobengröße

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Eigenschaften der t-Verteilung

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Variation zwischen den Zellen =

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Unter der H0 ist der F-Wert etwas größer als 1: n / (n – 2)

Manchmal erhält man F-Werte < 1, was macht man dann?


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

Auch die Varianzanalyse ist ein Verfahren zum Vergleich von

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Questionable Research Practices (QRP)

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Enthält ein Regressionsmodell zwei kategoriale Variablen sowie deren Interaktion (repräsentiert über mehrere Kodiervariablen), entspricht

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Anzahl der Freiheitsgrade für den Mittelwert:

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

Statistik II

Statistische Teststärke und Kovarianz
*Teststärke = Wahrscheinlichkeit, einen vorhandenen Effekt
tatsächlich aufzudecken
•Wir wissen bereits: Je stärker der Effekt, desto höher die
statistische Teststärke
•Beim t-Test für abhängige Stichproben hängt die Effektgröße von
der Streuung der Differenzvariablen ab
*Die Streuung der Differenzvariablen hängt wiederum von der Kovarianz ab

Statistik II

Anzahl der Freiheitsgrade für die Varianz
Anzahl aller Komponenten
(n+ 2) minus Anzahl fest –
gelegter Komponenten (3)
df= n+ 2 –3 = n–1

Statistik II

Quadratsumme

Summe der quadrierten Abweichungen mehrerer Werte von einem bestimmten Wert

Statistik II

Systematische Replikation
  • Nur kleine systematische Veränderungen der Studie (z.B. andere Reihenfolge von Fragebögen)

Statistik II

Die optimale Stichprobengröße
*Ziel: Fehlerwahrscheinlichkeiten so weit wie möglich minimieren
•α-Fehler -Wahrscheinlichkeit wird a priori festgesetzt
•β-Fehler -Wahrscheinlichkeit hängt von verschiedenen
Einflussgrößen ab
–α-Fehler
–Stärke des Effekts
–Populationsstreuung
–Stichprobengröße
•Wir können nur die Stichprobengröße beeinflussen bei der
Versuchsplanung die optimale Stichprobengröße bestimmen

*Die optimale Stichprobe ist
–nicht zu klein (da sonst die Teststärke zu gering ist)
–nicht zu groß (da sonst die Datenerhebung zu teuer wäre)
•Zur Bestimmung der optimalen Stichprobengröße benötigt
man mindestens
–das geplante Signifikanzniveau ( α= .05 oder α= .01)
–die geplante Teststärke (meistens 1 –β= .80) die erwartete Effektgröße (z.B. mittlerer Effekt d= .35)
•Zusätzlich benötigt man je nach statistischem Verfahren noch
weitere Angaben

Statistik II

Eigenschaften der t-Verteilung
Form der t-Verteilung
–Symmetrisch
–Glockenförmig
–Mittelwert (Erwartungswert) = Median = Modus = 0
•Die t-Verteilung ist breiter und flacher als die
Standardnormalverteilung
•Bei großer Anzahl df geht die t-Verteilung in die
Standardnormalverteilung über

Statistik II

Variation zwischen den Zellen =

Zwischen-Quadratsumme

Statistik II

Unter der H0 ist der F-Wert etwas größer als 1: n / (n – 2)

Manchmal erhält man F-Werte < 1, was macht man dann?


  • Kein Signifikanztest notwendig
  • Auf Stichprobenfehler zurückzuführen

Statistik II

Auch die Varianzanalyse ist ein Verfahren zum Vergleich von

Mittelwerten

Statistik II

Questionable Research Practices (QRP)

  • Beeinflussung der Zusammensetzung der Stichprobe
    • Ausschluss von einzelnen Personen
    • Selektiver Abbruch bei der Datenerhebung
  • Auswahl und Zusammensetzung der Variablen
    • Verschweigen von abhängigen Variablen, für die der Effekt nicht gefunden wurde
    • Ausschluss von einzelnen Items, die sich nicht hypothesenkonform verhalten
    • Einschluss bzw. Ausschluss von Kovariaten mit dem Ziel, den Effekt signifikant zu bekommen
  • Statistische Auswertung
    • Wahl des analytischen Verfahrens mit dem „besten“ Ergebnis
  • Selektive Ergebnismitteilung
    • Studien, in denen der Effekt nicht gefunden wurde, werden nicht berichtet
    • Experimentelle Bedingungen, für die der Effekt nicht gefunden wurde, werden nicht berichtet
    • Post-hoc-Hypothesen werden als a priori-Hypothesen verkauft (HARKing = Hypothesizing After Results are Known)

Statistik II

Enthält ein Regressionsmodell zwei kategoriale Variablen sowie deren Interaktion (repräsentiert über mehrere Kodiervariablen), entspricht

es einer zweifaktoriellen Varianzanalyse

Statistik II

Anzahl der Freiheitsgrade für den Mittelwert:
Anzahl aller Komponenten
(n+ 1) minus Anzahl fest –
gelegter Komponenten (1)
df= n+ 1 –1 = n

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