Statistik I an der Universität Graz

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik I an der Universität Graz

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Nominalskala (einfachste Form)


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Variable


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Gegenstück zur statistischen Power


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Funktionen der Psychologie


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Wozu verwendet man die Faustregeln von Cohen?

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 Inferenzstatistik


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deskriptive Statistik


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Intervallskala (metrisch)


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Empirischer Zugang


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Faktoren, welche die Power eines statistischen Tests beeinflussen


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Power


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Beispielhafte Karteikarten für Statistik I an der Universität Graz auf StudySmarter:

Statistik I

Nominalskala (einfachste Form)


  • Unterscheidet nur Klassen
  • Keine Rangordnung
  • Ausprägung werden Namen zugeordnet („Nome“ lat. für Name)
  • Es können auch Zahlen vorkommen (z.B. männlich=1, weiblich=2). Die Zahlen stehen jedoch nur für Namen; haben also Funktion von Nomen und keiner Rangordnung.


Statistik I

Variable


Merkmal, das bei einer konkreten Untersuchung unterschiedliche Werte 

annehmen kann --> Variablenausprägungen. Gegenteil der Variable ist die Konstante, 

welche nur eine Ausprägung annehmen kann.


Statistik I

Gegenstück zur statistischen Power


Beta Fehler Wahrscheinlichkeit


Statistik I

Funktionen der Psychologie


Erleben und Verhalten erklären, verstehen, vorherzusagen und zu 

verändern.


Statistik I

Wozu verwendet man die Faustregeln von Cohen?

Die Kennwerte der Effektgröße nutzt man zur Schätzung, wie groß

der Effekt in der Population ist. Zur Einschätzung von Effekten kann

man die Faustregeln von Cohen zur Hilfe ziehen.


Statistik I

 Inferenzstatistik


Mithilfe der Inferenzstatistik (schließende Statistik) kann man Schlüsse auf die 

Population ziehen.


Statistik I

deskriptive Statistik


Bei der deskriptiven Statistik (beschreibende Statistik) geht es um die richtige 

Darstellung der Daten.


Statistik I

Intervallskala (metrisch)


  • Klassenunterscheidung, Rangordnung (gleich-ungleich; größer-kleiner)
  • Abstände sind gleich groß
  • Wenn „standardisierter Test“ im Text vorkommt --> Intervallskala

Nachteil:

Verhältnisse können nicht abgebildet werden – z.B. 0-30 (Depressionspunkte): man kann nicht sagen, Person A ist doppelt so depressiv als Person B, weil Person A doppelt so viel Punkte wie Person B erreich hat. --> ACHTUNG: Mit der Intervallskala KEINE Verhältnisse 

ausdrücken. Verhältnisse über Punkte sind okay, aber nicht über Merkmale.


Statistik I

Empirischer Zugang


- Systematische, kontrollierte Beobachtungen und Experimente

- Objektive, standardisierte (einheitliche) Messungen

--> Daten (Informationen in numerischer Form)

--> Statistische Auswertung (Abgrenzung zum Zufall)


Statistik I

Faktoren, welche die Power eines statistischen Tests beeinflussen


Wenn Signifikanzniveau (α) kleiner, dann … --> β Fehler Wahrscheinlichkeit größer --> statistische Power kleiner

Je größer die Stichprobe (n), desto kleiner die Standardabweichung (s), desto größer die Power

Je größer der Effekt in der Population, desto größer die statistische Power

Um eine sinnvolle statistische Power zu bekommen, wählt man Irrtumswahrscheinlichkeit (0.05) 

und Stichproben, die groß genug sind.


Statistik I

Power


Wahrscheinlichkeit, die richtige Entscheidung zu treffen, wenn in Wirklichkeit die 

Alternativhypothese gilt. Wahrscheinlichkeit, einen Unterschied, der in der Population wirklich 

besteht, mit einem statistischen Verfahren zu erkennen


Statistik I

Deskriptive Statistik


Aufgabe = Darstellung von Daten (Kennwerte, Tabellen, Grafiken)

1. Rohdaten (Urliste)

2. Häufigkeitstabelle (Frequenztabelle)

Nach der Fausregel von Sturges soll die Anzahl der zu bildenden Kategorien (m) nach der Beziehung m=1+3.32*log(n) bestimmt werden.

Zusammenfassung – Arbeitsschritte

1. Niedrigster Wert (min), höchster Wert (max); Range

2. Ungefähre Klassenzahl bestimmen

3. Klassenbreite bestimmen

4. Untere Grenze der ersten Klasse festlegen

5. Alle Klassengrenzen festlegen

6. Häufigkeiten zuordnen



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