Statistik B1 an der Universität Bonn

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik B1 an der Universität Bonn

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Beispielhafte Karteikarten für Statistik B1 an der Universität Bonn auf StudySmarter:

Korrelation zwischen Prädiktor und Residuen?

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inwiefern kann man Population besser durch Schichtenstichprobe darstellen

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Korrelation und Kausalität
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Hebelpunkt

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warum Korrelation zwischen Kriterium und Vorhersage ist gleich dem Betrag der Korrelation zwischen Kriterium und Prädiktor

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Was gehört zur klassischen Inferenzstatistik?

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Abhängige Variable
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Streuungsmaße

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Per-Fiat Messung

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Korrelationskoeffizient

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Wie lässt sich Anwendung klasssicher Inferenz rechtfertigen in der Psychologie

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Beispielhafte Karteikarten für Statistik B1 an der Universität Bonn auf StudySmarter:

Statistik B1

Korrelation zwischen Prädiktor und Residuen?
-> ist gleich NUll
 
weil x also der Prädiktor, der vorhersagt, nicht mit dem Residuum, dass nicht vorhersagbar ist, korrelieren kann

Statistik B1

inwiefern kann man Population besser durch Schichtenstichprobe darstellen
-> man baut Populationsmerkmal bzw Verteilung nach
-> z.b Geschlecht ist in Population gleichverteilt -> man kann so darauf achten, dass Geschlecht auch in der Stichprobe genauso ist

auch Beispiel mit Gymnasiasten und Realschülern und so
man kann gucken, dass in der Stichprobe der größte Anteil aus Gymnasiasten besteht, dann ca 30 % aus der Realschülern..
=> wie in Population

Statistik B1

Korrelation und Kausalität
-> Korrelation kann auf kausale Beziehung der beiden Variablen oder auf die Beeinflussung durch eine oder mehrere Drittvariablen zurückgehen

-> auf Basis der Korrelation kann nicht auf die Art der Verursachung geschlossen werden

x -> y
y-> x
x<->y

dritter faktor beeinflusst sowohl x als. Auch y

Statistik B1

Hebelpunkt
-> hebt Variable quasi hoch

Statistik B1

warum Korrelation zwischen Kriterium und Vorhersage ist gleich dem Betrag der Korrelation zwischen Kriterium und Prädiktor
unterlagen

Statistik B1

Was gehört zur klassischen Inferenzstatistik?
-> Schätzen
-> Testen

von Parametern und Verteilungen


Statistik B1

Abhängige Variable
-> Veränderung der AV wird infolge des Einflusses der UV gemessen

-> vermutete Wirkung durch die UV

-> Ausprägung eine Funktion der UV, soll sich in Abhängigkeit der UV verändern

Statistik B1

Streuungsmaße
-> geben Auskunft über die Variabilität der Werte
-> Verteilungen können gleiche Lage besitzen aber unterschiedlich streuen

-> wie sich Werte bzw Deren Häufigkeiten um den Mittelwert verteilen

Statistik B1

Per-Fiat Messung
-> per Fiat = Messung durch Vertrauen
-> Messung und Analyse der Daten wird im Vertrauen auf die geeignete Wahl des Skalenniveaus vorgenommen
-> Verzicht auf Überprüfung des Skalenniveaus
-> Beispiel= erfolgreiche Anwendung von Intelligenzwerten in der Population, werden als intervallskaliert bertrachtet, tatsächliche Skaleneigenschaft unbekannt, aber funktioniert trotzdem

-> Überzeugung, dass Bestätigung einer Hypothese durch Wahl eines zu groben Skalenniveaus erschwert wird

Statistik B1

Korrelationskoeffizient
-> standardisiertes Maß der Kovarianz
-> auch Bravais-Pearson Korrelation oder Produkt-Moment-Korrelation r (x,y)
-> kann Werte zwischen -1 und +1 annehmen 


Statistik B1

Variable
-> in psychologischer Forschung

-> Merkmale, die verschiedene Werte annehmen können = Variablen

-> möglichen Werte einer Variablen = Ausprägungen oder Stufen

Statistik B1

Wie lässt sich Anwendung klasssicher Inferenz rechtfertigen in der Psychologie
-> psychologische Variablen lassen sich auf individueller Ebene als Zufallsvariable betrachten (z.B Reaktionszeiten von Menschen kann man als Zufallsvariable betrachten)

betrachten Reaktionen einzeiner Menschen als Stichprobe aus der Grundgesamtheit ihrer möglichen Reaktionen



-> In Experimenten erfolgt die Zuteilung der Personen zu Versuchsbedingungen zufällig (Randomisierung)

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