Statistik an der Universität Potsdam

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik im Anglistik/ Amerikanistik Studiengang an der Universität Potsdam in Potsdam

CitySTADT: Potsdam

CountryLAND: Deutschland

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Beispielhafte Karteikarten für Statistik an der Universität Potsdam auf StudySmarter:

Welche Fragestellungen betrifft  Forschungsdesign III? (Unabhängige Variablen) 

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Warum verwenden wir nicht SDdiff zur Standardisierung von d? (Forschungsdesign II) 

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Interpretationsmöglichkeiten von d für Forschungsdesigns mit abhängigen Daten

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Berechnung des 95% KIs für Mittelwert der individuellen Differenzwerte bei Forschungsdesign II ?

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Welche Fragen betrifft das Forschungsdesign "Unahängige Gruppe"? 

Beispielhafte Karteikarten für Statistik an der Universität Potsdam auf StudySmarter:

Wie berichtet man die Ergebnisse vom Forschungsdesign I ? 

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Welche Fragen betrifft das Design "Abhängige Gruppen"? 


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5. Beachte die enorme Variabilität von p‐Werten bei Replikationsstudien

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(Interpretationsmöglichkeit von d) 

4. Einbettung in den Forschungskontext 

Beispielhafte Karteikarten für Statistik an der Universität Potsdam auf StudySmarter:

(Interpretationsmöglichkeit von d) 

3. Konvention von Cohen

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(Interpretationsmöglichkeit von d) 

2. Überlappung von Vetreilungskurven

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Was ist die Teststatistik? 

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Statistik

Welche Fragestellungen betrifft  Forschungsdesign III? (Unabhängige Variablen) 

Ziel: Analyse der Mittelwertunterschiede zwischen mehr als zwei Gruppen

• Experimentelle Studien

• „between‐subject design“ mit mehreren experimentellen
Bedingungen
–> Unabhängige Variable: mehr als zwei Stufen
• Jede Person ist nur Mitglied einer experimentellen Bedingung

• Bsp: Studie von Bushman (2005) zur Wirksamkeit von Werbung im
Kontext von Gewalt und Sex
• Bsp: Project STAR zur Wirkung kleiner Klassen: kleine Klassen,
reguläre Klassen, reguläre Klassen mit pädagogischer Unterstützung


• „Natürliche“ Gruppen

• Beispiele:

• Migrationshintergrund: ohne Migrationserfahrung,
1. Generation, 2. Generation
• Schularten: Hauptschule, Realschule, Gymnasium,
Gesamtschulen, Schulen mit mehreren Bildungsgängen

Statistik

Warum verwenden wir nicht SDdiff zur Standardisierung von d? (Forschungsdesign II) 

• Um Grad der Überlappung der Messwerte zu Prä‐ und Posttest zu
bestimmen, benötigen wir eine Schätzung der gemeinsamen SD: Das ist SDAV.

• SDdiff würde eine zu schwache Überlappung suggerieren als tatsächlich der Fall ist und damit auch zu einer starken Überschätzung der Effektgröße d führen

Statistik

Interpretationsmöglichkeiten von d für Forschungsdesigns mit abhängigen Daten

Sind dieselben wie für Foschungsdesign I

Statistik

Berechnung des 95% KIs für Mittelwert der individuellen Differenzwerte bei Forschungsdesign II ?

• Effektgröße: Mdiff = Mposttest – Mpretest

• Statistisches Modell

• Zufallsstichprobenziehung
• Normalverteilung der individuellen Differenzwerte (Xposttest, i – Xpretest, i) in der Population

Statistik

Welche Fragen betrifft das Forschungsdesign "Unahängige Gruppe"? 

• Ziel: Mittelwertvergleiche von zwei Gruppen

• Experimentelle Studien

• 2 Stufen: Experimental‐ und Kontrollgruppe
• Personen sind entweder in der

Experimental‐ oder Kontrollgruppe

• Natürliche Gruppen

• Jede Person ist nur Mitglied einer von zwei Gruppen
• Bsp: Frauen vs. Männer, Migrationserfahrung vs. keine Migrationserfahrung

Statistik

Wie berichtet man die Ergebnisse vom Forschungsdesign I ? 

1. Mitterlwertvergleich geplant oder explorativ?

 

2. Deskriptive Statistiken (M,SD) für beider Gruppen

3. Mittelwertdifferenz und zugehörige KI

4. Eine standardisierte Effektgröße (dunbiased), sowie deren KI 

5. Abbildung mit Verteilungen der beiden Gruppen 

6. Interpretation der Mittelwertdifferenz, die auf Stichprobenstatistik, sowie KI Bezug nimmt. 

Statistik

Welche Fragen betrifft das Design "Abhängige Gruppen"? 


• Ziel: Analyse des 

Mittelwertsverränderung derselben Personen zwischen zwei Zeitpunkten

• Experimentelle Studien

• „within‐subject design“: Dieselben Personen nehmen an Experimental‐ u. Kontrollbedingung teil
• Bsp: Teilnehmer machen erst handschriftliche Notizen, dann Laptopnotizen

• Längsschnittstudien mit 2 Messzeitpunkten

• Analyse der Entwicklung/ Messwiederholung („repeated measure“): Personen bearbeiten
dasselbe Messinstrument zu 2 unterschiedlichen
Zeitpunkten (T1 und T2)
• Bsp: Wie entwickelt sich Mathematikkompetenz innerhalb eines Schuljahres? Für jede Person kann individuelle Entwicklung bestimmt werden 

Statistik

5. Beachte die enorme Variabilität von p‐Werten bei Replikationsstudien

–> Replikationsstudien können eine enorme Variabilität der p‐Werte aufweisen!

                                      

• Ein einziger p‐Wert gibt nur sehr vague Information darüber, wie der p‐Wert in der nächsten Replikationsstudie ausfallen wird

• Einem einzigen p‐Wert sollte man nur wenig Glauben schenken!

                                                           

Statistik

(Interpretationsmöglichkeit von d) 

4. Einbettung in den Forschungskontext 

• Effektgrößen, die in Meta‐Analysen berichtet werden

 Bsp: Meta‐Analyse über Meta‐Analysen (Hill et al., 2008) zu pädagogischen Maßnahmen zur Förderung der Schülerleistung
(Ist d = .20 ein „kleiner Effekt“, wenn Schülerleistungen die AV sind? Nein,
denn d = .20 entspricht dem typischen Interventionseffekt.)

Statistik

(Interpretationsmöglichkeit von d) 

3. Konvention von Cohen

• kleiner Effekt: d = 0.2
• mittlerer Effekt: d = 0.5
• großer Effekt: d ≥ 0.8

• Konvention sollte nur verwendet werden, wenn wenig Wissen zum
Forschungsgegenstand vorliegt

Statistik

(Interpretationsmöglichkeit von d) 

2. Überlappung von Vetreilungskurven

• Welcher Anteil der Personen liegt über dem Mittelwert der anderen Gruppe?
• Wichtig:

• Selbst wenn 99% der Männer größer als die „Durchschnittsfrau“ sind,
überlappen sich die Verteilungskurven noch deutlich.
• Ein großer Effekt bedeutet nicht, dass es noch einige Personen gibt, deren
Werte nicht dem generellen Trend entsprechen (z.B. große Frauen)

Statistik

Was ist die Teststatistik? 

Statistik mit bekannten Verteilungsform zur Berechnung eines p‐Werts (Annahme: H0 = wahr) 

Gradient

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