MDEA an der Universität Mainz

Karteikarten und Zusammenfassungen für MDEA an der Universität Mainz

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Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Datenbasis: Sekundärforschung + Primärforschung

Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Erhebungsdesign - zwei Arten

Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Was ist das Skalenniveau?

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Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Skalenniveau: 

1. Alter

2. Note der Hochschulzugangsberechtigung

3. Geschlecht

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Skalenniveau: 

1. Besuch einer Statistikveranstaltung

2. Art der Hochschulreife

3. Fachsemester


Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Skalenniveau: 

1. Muttersprache Deutsch

2. Migrationshintergrund im Elternhaus

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Quantitative und intervallskalierte Merkmale sind stetig, aber nicht diskret

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Nominalskalierte Merkmale sind stets quantitativ 

wahr/ falsch? 

Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Intervall-und Verhältnis-/Ratioskalierte Merkmale weisen einen höheren Informationsgehalt gegenüber nominal-und ordinalskalierten Merkmalen auf 

wahr/ falsch?

Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Ein Merkmal mit unendlich vielen Ausprägungen ist stetig. 

wahr/ falsch?

Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Ordinalskalierte Merkmale besitzen eine Rangordnung mit bekanntem Abstand. 

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Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Kategoriale Variablen werden nominal-oder ordinalskaliert. 

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Beispielhafte Karteikarten für MDEA an der Universität Mainz auf StudySmarter:

MDEA

Datenbasis: Sekundärforschung + Primärforschung

Sekundär: Daten liegen bereits vor (Neuauswertung) 

Primär: Daten werden neu erhoben (Befragung) 

MDEA

Erhebungsdesign - zwei Arten

Vollerhebung (Gesamte Grundgesamtheit), nur deskriptiv keine induktive Analyse nötig=) 

Teilerhebung (Zufalsstichprobe)

MDEA

Was ist das Skalenniveau?

Bestimmt Informationsgehalt, mathematische Eigenschaften

MDEA

Skalenniveau: 

1. Alter

2. Note der Hochschulzugangsberechtigung

3. Geschlecht

1. Verhältnis-/Ratioskala 

2. Nominalskala 

3. Ordinalskala 

MDEA

Skalenniveau: 

1. Besuch einer Statistikveranstaltung

2. Art der Hochschulreife

3. Fachsemester


1. Intervallskala

2. Nominalskala

3. Verhältnis-/Ratioskala 


MDEA

Skalenniveau: 

1. Muttersprache Deutsch

2. Migrationshintergrund im Elternhaus

1. Nominalskala

2. Nominalskala 

MDEA

Quantitative und intervallskalierte Merkmale sind stetig, aber nicht diskret

falsch


MDEA

Nominalskalierte Merkmale sind stets quantitativ 

wahr/ falsch? 

falsch! 

Nominalskalierte Merkmale sind stets qualitativ.

MDEA

Intervall-und Verhältnis-/Ratioskalierte Merkmale weisen einen höheren Informationsgehalt gegenüber nominal-und ordinalskalierten Merkmalen auf 

wahr/ falsch?

wahr

MDEA

Ein Merkmal mit unendlich vielen Ausprägungen ist stetig. 

wahr/ falsch?

wahr

MDEA

Ordinalskalierte Merkmale besitzen eine Rangordnung mit bekanntem Abstand. 

wahr/ falsch? 

falsch

Ordinalskalierte Merkmale besitzen eine Rangordnung mit unbekanntem Abstand.

MDEA

Kategoriale Variablen werden nominal-oder ordinalskaliert. 

wahr/ falsch

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