Staistik Wiederholung an der Universität Hamburg

Karteikarten und Zusammenfassungen für Staistik Wiederholung an der Universität Hamburg

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Beispielhafte Karteikarten für Staistik Wiederholung an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Was sind die Vor- und Nachteile des Shapiro-Wilk-Test?

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Wann benutzt man den Kendalls Tau Test, wie verläuft er und was ist seine Stärke?

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Was sind Regressionsanalysen, welche Methode wird dabei verwendet und welchem Prinzip folgen sie?

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Wozu benutzt man Signifikanztests, zwischen welchen Verfahren unterscheidet man und wann benutzt man diese?

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Was ist hinsichtlich auf Fehler vom Typ I/II zu beachten?

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Wann sind zwei Stichproben voneinander abhängig (gepaart) und wo liegt der Unterschied zwischen gepaarten und ungepaarten Signifikanztests?

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Welche Verfahren bieten sich beim Vergleichen von zwei unabhängigen Stichproben an?

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Welche Verfahren bieten sich beim Vergleichen von mehr als zwei unabhängigen Stichproben an?

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Welche Verfahren bieten sich beim Vergleichen von zwei abhängigen Stichproben an?

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Welche Verfahren bieten sich bei mehr als zwei abhängigen Stichproben an?

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Wie lassen sich Ausreißer anhand der Standardabweichung identifizieren und was muss man bezüglich der Größe einer Datenreihe beachten?

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Wann ist das Festlegen von Ausreißern basierend auf dem IQR die bessere Wahl als die Standardabweichung?

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Beispielhafte Karteikarten für Staistik Wiederholung an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Staistik Wiederholung

Was sind die Vor- und Nachteile des Shapiro-Wilk-Test?

  • gute Power (Teststärke) insbesondere bei kleinem Stichprobenumfang (n<50)
  • sehr empfindlich gegenüber Ausreißern
  • empfindlich gegenüber Bindungen (viele identische Werte in der Stichprobe)
  • bei nicht korrigiertem Test kann der p-Wert bei sehr großem Stichprobenumfang (n>100)  unter 0,05 fallen obwohl eine Normalverteilung vorliegt

Staistik Wiederholung

Wann benutzt man den Kendalls Tau Test, wie verläuft er und was ist seine Stärke?

  • bei nichtnormalverteilten Daten (monoton fallend oder steigend)
  • kleiner Stichprobenumfang
  • nichtlinearer Zusammenhang
  • Daten werden in Ränge eingeteilt und Pearson-Korrelation berechnet (wie Spearman, meist geringere Werte)
  • Unterschiede in den Rängen wird betrachtet (nicht die Differenz)
  • Robust gegenüber Ausreißern und Rangbindungen

Staistik Wiederholung

Was sind Regressionsanalysen, welche Methode wird dabei verwendet und welchem Prinzip folgen sie?

  • statistische Analyseverfahren
  • sollen Beziehungen zwischen einer abhängigen (erklärten) und einer/mehreren unabhängigen (erklärenden) Variable modellieren
  • soll Verhalten einer Variable y durch die mit ihr korrelierten Variable x vorhersagen
  • verwendet Methode der kleinsten (Abweichungs-)Quadrate 
  • folgt Kausalitätsprinzip (welche Variable hat Einfluss auf die jeweils andere)

Staistik Wiederholung

Wozu benutzt man Signifikanztests, zwischen welchen Verfahren unterscheidet man und wann benutzt man diese?

testen, ob die Unterschiede (oder Gemeinsamkeiten) zweier oder mehrerer Variablenpaare bei zufälliger Beprobung nicht durch Zufall zustande kommen

  • parametrische Verfahren
    • Normalverteilung
    • metrische Variablen
    • homogene Varianz
  • nichtparametrische (verteilungsfreie) Verfahren
    • keine Normalverteilung
    • u/o nichtmetrisch 
  • "Resampling" Verfahren
    • generiert statistische Referenzverteilung aus den Variablen
    • Kreuzvalidierung: Bootstrapping, Jackniffing 

Staistik Wiederholung

Was ist hinsichtlich auf Fehler vom Typ I/II zu beachten?

  • Fehler sind abhängig voneinander: verringert man die Wahrscheinlichkeit vom einen, erhöht man die vom anderen
  • parametrische Tests haben meist größere Teststärke als nichtparametrische

Staistik Wiederholung

Wann sind zwei Stichproben voneinander abhängig (gepaart) und wo liegt der Unterschied zwischen gepaarten und ungepaarten Signifikanztests?

Stichproben sind abhängig, wenn jedem Wert einer Stichprobe genau ein Wert der anderen zugeordnet werden kann (z.B. Messung zu mehreren Zeitpunkten wiederholen)

  • gepaart: betrachtet einzelne Wertepaare als zusammengehörend 
  • ungepaart: untersucht, ob sich Stichproben in ihrem Median / Mittelwert unterscheiden

Staistik Wiederholung

Welche Verfahren bieten sich beim Vergleichen von zwei unabhängigen Stichproben an?

  • parametrisch: F- und t-Tests (Varianz und Mittelwertunterschiede)
  • nichtparametrisch: Mann-Whitney-U-Test (Unterschiede im Median bei in Rängen eingeteilten Stichproben)

Staistik Wiederholung

Welche Verfahren bieten sich beim Vergleichen von mehr als zwei unabhängigen Stichproben an?

  • parametrisch: Varianzanalyse (ANOVA; Mittelwertunterschiede)
  • nichtparametrisch: Kruskal-Wallis Test (Unterschiede im Median bei in Rängen eingeteilten Stichproben)

Staistik Wiederholung

Welche Verfahren bieten sich beim Vergleichen von zwei abhängigen Stichproben an?

  • parametrisch: t-Test (Mittelwertunterschied)
  • nichtparametrisch: Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test (Unterschied im Median; Einteilung der Daten in Ränge)

Staistik Wiederholung

Welche Verfahren bieten sich bei mehr als zwei abhängigen Stichproben an?

  • parametrisch: ANOVA mit Messwiederholung
  • nichtparametrisch: PERMANOVA (Messen der (Un)ähnlichkeit zwischen zwei Objekten)

Staistik Wiederholung

Wie lassen sich Ausreißer anhand der Standardabweichung identifizieren und was muss man bezüglich der Größe einer Datenreihe beachten?

  • Normalverteilung bzw. n<80: alle Datenpunkte mit Werten > ± 2,5 Standardabweichungen um den Mittelwert sind Ausreißer
  • beliebige Verteilung bzw. großer Stichprobenumfang: alle Datenpunkte mit Werten > ± 4 Standardabweichung um den Mittelwert sind Ausreißer
  • nur Datenreihen mit wenigstens 10 (besser >25) Datenpunkten verwenden

Staistik Wiederholung

Wann ist das Festlegen von Ausreißern basierend auf dem IQR die bessere Wahl als die Standardabweichung?

  • schiefe Verteilung
  • zu wenig Datenpunkte

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