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Datenanalyse
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Fragen in diesem Quiz (158)
1Aus welchen Gründen wird in den Sozialwissenschaften empirische Forschung betrieben?
- AZur Überprüfung von Theorien und Hypothesen
- BUm die Wahrheit von Theorien zu beweisen
- CUm systematisches Wissen zu sammeln
- DUm die Bedingungen zu identifizieren, unter denen die Gesellschaft verändert werden kann
- EUm Regelhaftigkeiten im menschlichen Erleben und Verhalten zu entdecken
2Wie unterscheidet sich der qualitative Forschungsansatz von dem quantitativen Forschungsansatz in den Sozialwissenschaften?
- AIn der qualitativen Forschung werden mehr Merkmalsträger untersucht als in der quantitativen Forschung
- BIn der quantitativen Forschung werden mehr Merkmalsträger untersucht als in der qualitativen Forschung
- CDie quantitative Forschung versucht über eine große Anzahl von Merkmalsträgern Regelhaftigkeiten zu entdecken oder zu überprüfen
- DDurch den quantitativen Ansatz versucht der Forscher den Sinn und die Motive zu erkunden, die Menschen zu Handlungen veranlassen (das Verstehen einer Handlung), während durch die qualitative Analyse statistische Regelhaftigkeiten aufgezeigt werden
3Wie können Empfehlungen für die Durchführung technologischer Maßnahmen wissenschaftlich begründet werden? (z.B. die Einführung eines Prämiensystems)
- AWissenschaft ist wertfrei und dient nur dem Erkenntnisgewinn, deshalb darf die Wissenschaft nicht zur Gestaltung der Realität missbraucht werden
- BIn dem man versucht, aus empirisch gut bewährten Theorien Aussagen abzuleiten, die die Wirkung dieser Maßnahmen prognostizieren
- CDurch die Beachtung und Analyse von Fallstudien zum Einsatz dieser Maßnahmen
- DIndem der Einsatz mit einer Evaluationsstudie verknüpft wird
4Wie unterscheiden sich experimentelles und korrelatives Untersuchungsdesign?
- AIm experimentellen Untersuchungsdesign kann der Forscher gezielt bestimmte Untersuchungsbedingungen beeinflussen, im korrelativen Design ist diese Möglichkeit der systematischen Beeinflussung nicht gegeben
- BIm experimentellen Untersuchungsdesign werden simultan sehr viele Merkmale erfasst, die das Untersuchungsergebnis beeinflussen können, im korrelativen Design werden nur wenige ausgewählte Merkmale erhoben. Diese werden jedoch systematisch beeinflusst (z.B. konstant gehalten).
- CIm experimentellen Design werden die Untersuchungsbedingungen über einen langen Zeitraum konstant gehalten, deshalb ist es mit diesem Untersuchungsdesign möglich langfristige Effekte von Umwelteinflüssen zu messen
- DDurch die korrelative Studie lassen sich Ursachen-Wirkungszusammenhänge eindeutig belegen, das ist im experimentellen Design nicht der Fall.
5Welche Vorteile sprechen für ein Experiment im Vergleich zu einer Querschnittstudie, wenn damit eine Hypothese überprüft werden soll?
- ADas Experiment erlaubt eine eindeutige Aussage über Ursache und Wirkung
- BDas Experiment hat die größere Realitätsnähe
- CIn einem Experiment können potenzielle Störfaktoren ausgeschaltet bzw. konstant gehalten werden
- DDas Experiment kann kostengünstiger durchgeführt werden als eine Querschnittsstudie
- EIm Experiment können zahlreiche Einflussfaktoren parallel berücksichtigt werden
6Welche Eigenschaften zeichnen Querschnittsstudien aus?
- ADamit lassen sich kausale Abhängigkeiten zweifelsfrei nachweisen
- BSie sind in einem engen zeitlichen Korridor durchführbar und können damit schnell Erkenntnisse liefern
- CEs können sehr viele Variablen erhoben und deren wechselseitigen Zusammenhänge erkannt werden
- DDa sie die Komplexität der Realität besser berücksichtigen als Experimente, sind sie besser zum Test von Kausalaussagen geeignet als Experimente
7Welche Vorteile haben Längsschnittstudien im Vergleich zu einer Querschnittstudien
- ALängsschnittstudien können aufzeigen, wie sich bestimmte Persönlichkeitsmerkmale im Laufe des Lebens verändern
- BLängsschnittstudien geben Anhaltspunkte dafür, welche Veränderungen auf Alterung und welche auf Umwelteinflüsse zurückzuführen sind
- CLängsschnittstudien erlauben Aussagen über eindeutige UrsacheWirkungsbeziehungen
- DSie ermöglichen die kurzfristige Beantwortung gesellschaftlich drängender Fragen
8Welche Merkmale unterscheiden Experimente von Querschnittstudien
- ADas Experiment kann in einem kürzeren Zeitraum durchgeführt und ausgewertet werden als eine Studie
- BDas Experiment ermöglicht vielfach eine eindeutige Aussage über UrsacheWirkungsbeziehungen, die Querschnittstudie nicht
- CDie Querschnittsstudie kann in höherem Maße die Komplexität der Alltagssituation berücksichtigen als das Experiment
- DDie Aussagen einer Studie sind aufgrund der größeren Zahl der Befragten zuverlässiger als die Ergebnisse eines Experimentes
9Welche Sachverhalte sprechen dagegen, dass der Mensch objektiv und nicht verzerrt wahrnimmt?
- ADie menschliche Wahrnehmung (Sehen, Hören) wird durch die Erfahrungen beeinflusst
- BDie menschliche Wahrnehmung wird durch die aktuelle Befindlichkeit (Ermüdung, Hunger, Durst) beeinflusst
- CWenn sich der Mensch der Einflussfaktoren bewusst ist, kann er diese bewusst ausblenden und dennoch objektiv wahrnehmen
- DDer Mensch muss im Wahrnehmungsprozess immer selektieren, mit dieser Selektion erfolgt aber bereits eine Interpretation der Realität
10Worin unterscheidet sich die wissenschaftliche Psychologie von der Alltagspsychologie?
- ADie Aussagen der Alltagspsychologie sind größtenteils falsch
- BDie wissenschaftliche Psychologie ist bestrebt, empirisch gehaltvolle Aussagen zu formulieren, die empirisch überprüft werden
- CAussagen der Alltagspsychologie werden von ihren Urhebern häufig gegen eine Falsifizierung immunisiert
- DAussagen der wissenschaftlichen Psychologie sind richtig, Aussagen der Alltagspsychologie sind nicht richtig
11Was kennzeichnet erfahrungswissenschaftliches Arbeiten in der Psychologie?
- AWissenschaftliches Arbeiten besteht aus der Einhaltung einer Reihe von Regeln und Methoden, mit denen wir Hypothesen und Theorien empirisch überprüfen
- BWissenschaftliches Arbeiten in der Psychologie bedeutet eine Parteinahme für unterdrückte Personen und Personengruppen
- CWissenschaftliches Arbeiten besteht in der systematischen Auswahl von Fakten und Untersuchungen, die eine Theorie unterstützen
- DWissenschaftliches Arbeiten ist die theoriefreie Sammlung von Fakten, um daraus eine unvoreingenommene Sicht auf die Realität entwickeln zu können
12Was versteht man unter einer nomologischen Hypothese?
- AEine Aussage über die Realität, die in einem klar definierten Raum-ZeitKontext gilt
- BEine Aussage über eine Wenn-Dann-Beziehung in der Realität, die räumlich und zeitlich nicht begrenzt ist
- CEine normative Aussage darüber, wie die Realität beschaffen sein sollte
- DEine Hypothese, die eine kausale Beziehung zwischen zwei oder mehr Merkmalen herstellt
13Wann spricht man von einer Tautologie?
- AWenn ein Sachverhalt durch sich selbst (durch seine Definition) erklärt wird. Bsp.: Alle Schimmel sind weiß
- BWenn durch die Aussage kein Sachverhalt ausgeschlossen wird
- CWenn die Aussage bestimmte Sachverhalte in der Realität ausschließt
- DWenn die Aussage eine normative Komponente enthält
14Aus welchen Gründen sind nomologische Hypothesen nicht verifizierbar?
- Aweil in den Sozialwissenschaften Hypothesen immer nur in einem gesellschaftlichen Kontext gelten
- Bweil das menschliche Verhalten keinen Gesetzmäßigkeiten folgt
- Cweil nomologische Hypothesen raum-zeitlich unbegrenzt gelten, das heißt, es können nicht alle Geltungsbereiche der Hypothese überprüft werden. Somit kann nicht ausgeschlossen werden, dass zukünftig ein falsifizierendes Ereignis auftritt
- Dweil der Basissatz zur Überprüfung der Hypothese wiederum theoretische Elemente enthält. Auch diese Elemente im Basissatz sind nicht verifizierbar
15Was kennzeichnet eine wissenschaftliche Theorie?
- Aeine Theorie besteht aus einer Kombination von Axiomen und Hypothesen, die mit einander vereinbar sind, das Auftreten bestimmter Ereignisse vorhersagen und gleichzeitig das Auftreten anderer (dazu widersprüchlicher) Ereignisse ausschließen. Damit ist eine Theorie empirisch überprüfbar
- Beine Theorie ist ein in sich logisch konsistentes Gebäude von Aussagen, das sich sowohl dazu eignet das Auftreten von Ereignissen zu erklären und als auch das Auftreten von Ereignissen vorherzusagen
- Ceine Theorie ermöglicht die Erklärung eines Sachverhaltes auf der Basis der Erfahrungen, die eine Person im Laufe ihres Lebens gesammelt hat
- Deine Theorie gibt Anweisungen wie die (physikalische oder soziale) Welt gestaltet oder verändert werden soll
16Was versteht man unter der Falsifikation einer Theorie?
- AEine Falsifikation liegt vor, wenn es nicht möglich ist eine Theorie empirisch zu überprüfen
- BEine Falsifikation liegt vor, wenn die Theorie in der Vergangenheit alle Sachverhalte richtig vorhergesagt hat
- CEine Falsifikation liegt vor, wenn ein Ereignis eintritt, das mit den Grundannahmen der Theorie (den Axiomen) unvereinbar ist, unter der Voraussetzung, dass gleichzeitig die Ausgangsbedingungen der Theorie (Wenn-Komponente) zutreffen
- DEine Falsifikation liegt immer dann vor, wenn ein Ereignis eintritt, das durch die Theorie nicht vorhergesagt wurde, unabhängig davon, ob die WennKomponente zutreffend ist.
17Welche der folgenden Aussagen sind nicht falsifizierbar
- AAlle Schwäne sind weiß
- BAlle Schimmel (Pferde) sind weiß
- CWenn der Hahn kräht auf dem Mist, ändert sich das Wetter oder es bleibt, wie es ist
- DErfolgreiche Studenten haben überdurchschnittlich gute Leistungen in den empirischen Methoden
- EIn einem Kreis sind alle Punkte gleich weit vom Mittelpunkt entfernt
18Welche Probleme sind mit der Falsifikation von Hypothesen verbunden?
- AWenn eine probabilistische Hypothese in einzelnen Fällen nicht zutrifft, kann das mit der Wahrscheinlichkeitsaussage vereinbar sein.
- BProbabilistische Hypothesen können nur dadurch falsifiziert werden, dass die Mehrzahl der empirischen Befunde der Hypothese widerspricht, dieser Nachweis ist unmöglich. Dies gilt besonders deshalb, weil auch zukünftige Ereignis berücksichtigt werden müssten
- CDie Falsifikation einer Hypothese beruht auf der Annahme (Akzeptanz) einer singulären Aussage. In dieser singulären Aussage sind wiederum theoretische Element enthalten, die falsch sein können.
- DEs gibt wenig oder gar keine Hypothesen, für die keine falsifizierenden Ereignisse existieren. Würde ein einzelnes Ereignis zur Falsifikation verwendet werden, müssten wir (fast) alle Hypothesen verwerfen.
19Was bedeutet das Postulat der Wertfreiheit in der Wissenschaft?
- ADass empirische Aussagen über die Realität keine normativen Elemente enthalten dürfen.
- BDass der Wissenschaftler keine bewertende Position zu dem Thema beziehen darf, an dem er arbeitet.
- CDass ein Wissenschaftler die Untersuchung einer Fragestellung vorurteilsfrei ohne eigene Wertung angehen muss.
- DDass der Wissenschaftler keine Verantwortung dafür hat, was mit den Ergebnissen seiner Arbeit passiert.
20Was wird in den Wirtschafts-und Sozialwissenschaften unter Messen verstanden?
- AZuordnungsregeln nach denen psychologische oder soziale Merkmale in Symbole oder Zahlen umgesetzt werden
- BDie Verwendung von Messinstrumenten (Fragebogen oder Tests) zur Quantifizierung psychologischer Merkmale
- CDie Entwicklung statistischer Verfahren und Kenngrößen
- DDie Entscheidung über die Falsifikation einer Hypothese
21Was versteht man in der Statistik unter einem Merkmalsträger
- Aein Merkmalsträger muss immer ein Mensch sein
- Bals Merkmalsträger wird die untersuchte Einheit bezeichnet.
- Cje nach Fragestellung und Disziplin kann der Merkmalsträger ein Menschen, ein Unternehmen oder ein Land sein
- Dein Merkmalsträger zeichnet sich dadurch aus, dass er viele von den anderen Merkmalsträgern verschiedene Merkmale aufweist
- Eein Merkmalsträger ist der Prototyp einer Gruppe, der das betreffende Merkmal besonders ausgeprägt aufweist
22Was versteht man in der Statistik unter einem Merkmal?
- Aals Merkmal wird die Eigenschaft eines Merkmalsträgers bezeichnet, die in der Untersuchung von Interesse ist
- Bein Merkmal ist eine Eigenschaft, die bei allen Merkmalsträger einer Stichprobe gleich oder ähnlich ausgebildet ist
- Cals Merkmal wird ausschließlich die Eigenschaft des Merkmalsträgers bezeichnet, die in der Untersuchung die abhängige Variable darstellt
- Dals Merkmal bezeichnet man die Eigenschaft der Merkmalsträger, die am besten zwischen den Merkmalsträgern differenziert
23Was versteht man in der Statistik unter Merkmalsausprägungen?
- Aeine Merkmalsausprägung ist der Wert, den ein Merkmalsträger in Bezug auf dieses Merkmal tatsächlich aufweist
- Bdie Merkmalsausprägungen sind die theoretisch möglichen Merkmalswerte, die ein Merkmal annehmen kann.
- Cdie Merkmalsausprägungen sind die interessierenden Eigenschaften eines Merkmalsträgers
- Ddie Merkmalsausprägungen sind quantifizierbare Eigenschaften eines Merkmalsträgers
24Was versteht man in der Statistik unter Merkmalswerten?
- Aein Merkmalswert ist der Wert, den ein Merkmalsträger in Bezug auf dieses Merkmal tatsächlich aufweist
- BMerkmalswerte sind die theoretisch möglichen Merkmalsausprägungen, die ein Merkmal annehmen kann.
- Cdie Merkmalswerte sind die interessierenden Eigenschaften eines Merkmalsträgers
- Ddie Merkmalswerte sind quantifizierbare Eigenschaften eines Merkmalsträgers
25Welche Skalen-Transformationen sind bei einer Nominalskala erlaubt, wenn das Skalenniveau beibehalten werden soll?
- ADie Addition einer Konstanten zu allen Merkmalswerten
- BDie Subtraktion einer Konstanten von allen Merkmalswerten
- CDie Multiplikation aller Merkmalswerte mit einer Konstanten
- DDie Division aller Merkmalswerte durch eine Konstante
- EDie Zusammenfassung benachbarter Merkmalsausprägungen
- FDie logarithmische Transformation aller Merkmalswerte
- GDie willkürliche Veränderung der Merkmalswerte: z.B. 1 -> 3; 2 -> 5; 4 -> 1; 3 -> 1; 5 -> 4
26Welche Skalen-Transformationen sind bei einer Ordinalskala erlaubt, wenn das Skalenniveau beibehalten werden soll?
- ADie Addition einer Konstanten zu allen Merkmalswerten
- BDie Subtraktion einer Konstanten von allen Merkmalswerten
- CDie Multiplikation aller Merkmalswerte mit einer Konstanten
- DDie Division aller Merkmalswerte durch eine Konstante
- EDie Zusammenfassung benachbarter Merkmalsausprägungen
- FDie logarithmische Transformation aller Merkmalswerte
- GDie willkürliche Veränderung der Merkmalswerte: z.B. 1 -> 3; 2 -> 5; 4 -> 1; 3 -> 1; 5 -> 4
27Welche Skalen-Transformationen sind bei einer Intervallskala erlaubt, wenn das Skalenniveau beibehalten werden soll?
- ADie Addition einer Konstanten zu allen Merkmalswerten
- BDie Subtraktion einer Konstanten von allen Merkmalswerten
- CDie Multiplikation aller Merkmalswerte mit einer Konstanten
- DDie Division aller Merkmalswerte durch eine Konstante
- EDie Zusammenfassung benachbarter Merkmalsausprägungen
- FDie willkürliche Veränderung der Merkmalswerte: z.B. 1 -> 3; 2 -> 5; 4 -> 1; 3 -> 1; 5 -> 4
28Welche Skalen-Transformationen sind bei einer Verhältnisskala erlaubt, wenn das Skalenniveau beibehalten werden soll?
- ADie Addition einer Konstanten zu allen Merkmalswerten
- BDie Subtraktion einer Konstanten von allen Merkmalswerten
- CDie Multiplikation aller Merkmalswerte mit einer Konstanten
- DDie Division aller Merkmalswerte durch eine Konstante
- EDie Zusammenfassung benachbarter Merkmalsausprägungen
- FDie logarithmische Transformation aller Merkmalswerte
- GDie willkürliche Veränderung der Merkmalswerte: z.B. 1 -> 3; 2 -> 5; 4 -> 1; 3 -> 1; 5 -> 4
29Welche Skalen-Transformationen sind bei einer Absolutskala erlaubt, wenn das Skalenniveau beibehalten werden soll?
- ADie Addition einer Konstanten zu allen Merkmalswerten
- BDie Subtraktion einer Konstanten von allen Merkmalswerten
- CDie Multiplikation aller Merkmalswerte mit einer Konstanten
- DDie Division aller Merkmalswerte durch eine Konstante
- EDie Zusammenfassung benachbarter Merkmalsausprägungen
- FDie logarithmische Transformation aller Merkmalswerte
- GDie willkürliche Veränderung der Merkmalswerte: z.B. 1 -> 3; 2 -> 5; 4 -> 1; 3 -> 1; 5 -> 4
- HKeine Skalen-Transformation trifft zu
30In statistischen Auswertungen werden gelegentlich z-Transformationen durchgeführt. Das heißt, von der ursprünglichen Variablen (Kardinal-Skala) wird deren Mittelwert abgezogen, die Differenz wird durch die Standard-Abweichung der ursprünglichen Variablen dividiert. Welche Aussagen treffen auf die neue Variable zu.
- ADie neue Variable ist nominalskaliert
- BDie neue Variable ist ordinalskaliert
- CDie neue Variable ist intervallskaliert
- DDie neue Variable ist verhältnisskaliert
- EDie neue Variable hat den Mittelwert 0 und die Standardabweichung 0
- FDie neue Variable hat den Mittelwert 0 und die Standardabweichung 1
- GDie neue Variable hat den Mittelwert 0 und die Standardabweichung 2
- HDie neue Variable hat den Mittelwert 1 und die Standardabweichung 0
- IDie neue Variable hat den Mittelwert 1 und die Standardabweichung 1
- JDie neue Variable hat den Mittelwert 1 und die Standardabweichung 2
31Welche Möglichkeiten gibt es, offene Fragen quantitativ auszuwerten
- Aes werden inhaltliche Antwortkategorien definiert, die mit genannt =1, nicht genannt = 0 erfasst werden
- Bder Auswerter versetzt sich in die Lage des Befragten und versucht seine Antwort zu verstehen
- Cdie Antworten können z.B. nach der Anzahl der Argumente, die genannt werden ausgewertet werden
- DOffene Fragen können grundsätzlich nicht quantitativ ausgewertet werden
32Welches Skalenniveau hat die Platzierung beim Eurovision Song Contest
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
33Welches Skalenniveau hat das Vermögen der Einwohner einer Gemeinde in €
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
34Welches Skalenniveau hat der Intelligenzquotient von Studenten
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
35Welches Skalenniveau hat die Temperatur, die heute in Nürnberg in °C gemessen wurde?
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
36Welches Skalenniveau hat der Ausbildungsgrad der Personen in Ihrer Abteilung (gemessen am formalen Bildungsabschluss: z. B.: Kein Schulabschluss, Hauptschule, Qualifizierter Abschluss, Mittlere Reife, Fachabitur, Abitur)
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
37Welches Skalenniveau hat die berufliche Hierarchie in Unternehmen?
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
38Welches Skalenniveau hat die Anzahl der Abgeordneten je Partei im Bundestag?
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
39Welches Skalenniveau hat die Stärke von Verbrennungsmotoren gemessen in KW?
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
40Welches Skalenniveau hat das Lebensalter einer Person gemessen in Jahren
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
41Welches Skalenniveau hat die Augenfarbe von Personen
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
42Welches Skalenniveau hat das Körpergewicht einer Person gemessen in kg
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
43Welches Skalenniveau hat die Kalenderzeit seit Christi Geburt
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
44Welches Skalenniveau hat die Platzierung eines Vereines (z. B. 1. FC Nürnberg) in der (Bundesliga-)Tabelle
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
45Welches Skalenniveau hat die Höhe des zu versteuernden Einkommens
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
46Welches Skalenniveau hat die Konfektionsgröße eines Bekleidungsstückes
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
47Welches Skalenniveau hat die „Sterne“ –Bewertung eines Hotels durch Hotel-Tester
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
48Welches Skalenniveau hat die Zugehörigkeit zu politischen Parteien
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
49Welches Skalenniveau hat die Haarfarbe einer Person
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
50Welches Skalenniveau hat das Interesse einer Person für ein Studienfach ausgedrückt in einer fünfstufigen Likert-Skala
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
51Welches Skalenniveau hat die Angabe des Einkommens auf einem Fragebogen mit vorgegebenen Antwortkategorien, die unterschiedlich breit sind (z.B. 0-499 € ; 500 – 724 €; 725 – 1.499 €)?
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
52Welches Skalenniveau hat die Anzahl der Besucher der Fußballspiele der Bundesliga an einem Spieltag nach Spielorten
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
53Welches Skalenniveau hat die Angabe der Energie-Effizienzklasse von Haushaltsgeräten
- ANominal
- BOrdinal
- CIntervall
- DVerhältnis
- EAbsolut
54Welches Skalenniveau hat die folgende Frage: Wie oft gehen Sie in die Kirche? mit den Antwortkategorien.
- nie
- weniger als einmal im Jahr
- etwa ein- bis zweimal im Jahr
- mehrmals im Jahr
- ungefähr einmal im Monat
- zwei bis dreimal im Monat
- fast jede Woche
- jede Woche
- mehrmals in der Woche- ANominalskala
- BOrdinalskala
- CIntervallskala
- DVerhältnisskala
- EAbsolutskala
55Was versteht man unter Objektivität eines Testes?
- Adass der Test bei wiederholter Verwendung bei derselben Person zu demselben Ergebnis führt
- Bdass der Test unabhängig von dem durchführenden Versuchsleiter dieselben Ergebnisse ergibt
- Cdass die Testergebnisse von verschiedenen Auswertern gleich interpretiert werden
- Ddass der Test genau das misst, was er messen soll
- Edass der Test die Leistung des Probanden exakt vorhersagt
56Was versteht man unter der Reliabilität eines Testes?
- Adass der Test, unter gleichen Bedingungen durchgeführt, zu vergleichbaren Ergebnissen führt
- Bdass verschiedene Auswerter die Testergebnisse gleich interpretieren
- Cdass der Test immer zu denselben Ergebnissen kommt
- Ddass der Test genau das misst, was er messen soll
- Edass alle relevanten Aspekte des theoretischen Konstruktes erfasst werden
57Wie kann die Validität eines Testes geprüft werden?
- Awenn der Test unter gleichen Bedingungen zu vergleichbaren Ergebnissen führt
- Bdurch den Vergleich mit den Ergebnissen anderer bereits etablierter Tests
- Cwenn verschiedene Wissenschaftler die Ergebnisse gleich interpretieren
- Ddurch eine Korrelation des Testergebnis mit dem vorhergesagten Ereignis
- Ewenn verschiedene Auswerter die Testergebnisse gleich interpretieren
58Was versteht man unter Durchführungsobjektivität?
- Awenn verschiedene Wissenschaftler die Ergebnisse gleich interpretieren
- Bwenn die Messwerte der Versuchspersonen bei mehrfacher Durchführung hoch korrelieren
- Cwenn das Merkmal bei allen Personen unter denselben Bedingungen gemessen wird
- Dwenn zwei oder mehr parallele Formen des Tests entwickelt wurden
- Ewenn verschiedene Auswerter die Testergebnisse gleich interpretieren
59 Welche Möglichkeiten gibt es, die Reliabilität eines Testes zu messen
- Adie Testwerte müssen mit Expertenurteilen über die Personen hoch korrelieren
- Baus einem Messinstrument werden zwei parallele Formen entwickelt, die Testergebnisse müssen hoch korrelieren
- Czwei (oder mehr) Wissenschaftler ordnen demselben Phänomen denselben Messwert zu
- DPrüfung der inneren Konsistenz: alle Items, die denselben Sachverhalt messen (sollen), müssen untereinander mittelstark bis stark korrelieren
- Everschiedene Auswerter bewerten das Testergebnis gleich
60Welches sind die Gütekriterien eines Tests?
- ADie Objektivität
- BDie Sensitivität
- CDie Originalität
- DDie Reliabilität
- EDie Konstruktivität
- FDie Validität
- GDie Homogenität
- HDie Heterogenität
- IDie Konfirminität
- JDie Plausibilität
61Welche Formen der Reliabilität kennen Sie?
- ADie Durchführungsreliabilität
- BDie Erhebungsreliabilität
- CDie Kriteriumsreliabilität
- DDie Retest-Reliabilität
- EDie Prüfung der inneren Konsistenz
62Womit kann ein Versuchsleiter die Durchführungsobjektivität erhöhen
- ADurch eine schriftliche Fixierung der Untersuchungsanweisung, die den Probanden vorgelegt wird
- BDurch den Einsatz eines zweiten Versuchsleiter
- CDurch einen exakten Kodierplan für die Fragebögen
- DDurch die Konstant-Haltung von Lärmpegel und Temperatur
- EDurch die Verwendung zweier paralleler Formen des Testes
- FDurch die Korrelation der Testergebnisse mit den Ergebnissen eines anderen Tests
- GDurch die Berechnung der inneren Konsistenz
63Was versteht man unter Konstruktvalidität eines Tests?
- ADass ein neuer Test mit denselben Merkmalen (ungefähr gleichstarke) Korrelationen aufweist wie bereits etablierte Test
- BWenn zwei Forscher zu demselben Ergebnis bei der Bewertung eines Test kommen
- CWenn zwei oder mehr Forscher das Ergebnis eines Test gleich (oder ähnlich) bewerten
- DWenn mit dem neuen Test, Hypothesen bestätigt werden können, die zuvor nicht bestätigt wurden
- EWenn ein Experte bescheinigt, dass der Test alle relevanten Aspekte des Konstruktes abdeckt
64Welche Aussagen zum Informationsgehalt einer Hypothese sind richtig?
- ADer Informationsgehalt ist umso höher, je mehr Sachverhalte in der WennKomponente ausgeschlossen werden
- BDer Informationsgehalt ist umso höher, je weniger Sachverhalte in der WennKomponente ausgeschlossen werden
- CDer Informationsgehalt ist umso höher, je mehr Sachverhalte in der DannKomponente ausgeschlossen werden
- DDer Informationsgehalt ist umso höher, je weniger Sachverhalte in der DannKomponente ausgeschlossen werden
65Welche Formen der Datenerhebung können bei einem Experiment eingesetzt werden?
- Adas unstrukturierte Tiefeninterview
- Bdie Befragung des Probanden
- Cdie Beobachtung des Probanden
- Ddie Messung physiologischer Sachverhalte des Probanden
66Was sollte bei der Erstellung eines Fragebogens beachtet werden
- ADie Zielsetzung der Studie sollte einleitend dargestellt werden
- BZum Einstieg sollten bereits die schwierigen und kniffligen Fragen gestellt werden, damit die potentiellen Abbrecher der Befragung wenigstens diese Fragen beantwortet haben
- CZum Einstieg sollten einfach zu beantwortende Fragen gestellt werden, die positiv besetzt sind
- DDie Fragen sollten möglichst pointiert unter Verwendung wertbeladener Begriffe formuliert werden, um eine Polarisierung der Antworten zu erreichen
67Was sollte bei der Fragebogenkonstruktion beachtet werden?
- AUm den Befragten die Orientierung zu erleichtern, müssen alle Antwortvorgaben in die gleiche Richtung gehen (z.B. je weiter links, desto positiver)
- BDie Fragen sollten möglichst anspruchsvoll formuliert werden (Verwendung von Fremdwörtern), um bei den Befragten den Eindruck von Bildung und Wissen zu erwecken
- CDie inhaltlichen Aspekte von Fragen dürfen sich nicht wiederholen, auch wenn die Frage anders formuliert wurde
- DEs ist darauf zu achten, dass die Fragen für die Zielgruppe verständlich bleiben
68Der Umfang eines Fragebogens sollte möglichst knapp gehalten und auf das Nötigste beschränkt werden, wenn
- APassanten auf der Straße befragt werden
- Bdie Befragung schriftlich angekündigt wurde und in der Wohnung des Befragten stattfindet
- Cder Befragte signalisiert, dass er keine Lust auf die Teilnahme hat
- Ddie befragte Population eher bildungsfern eingeschätzt wird
69Welche Argumente sprechen für eine Rating-Skala mit einer geraden Anzahl von Antwortvorgaben?
- AMenschen können leichter mit einer geraden Anzahl von Antwortvorgaben umgehen als mit einer ungeraden Anzahl, deshalb sind diese Angaben verlässlicher
- BEine gerade Anzahl an Antwortvorgaben zwingt die Befragten zu einer Entscheidung, weil es keine neutrale Mitte gibt
- CDadurch fällt das Umpolen von Items leichter
- DEine gerade Zahl von Antwortvorgaben erhöht die Reliabilität der Antworten
70Welche Aussagen treffen für die persönliche Befragung durch einen Interviewer zu?
- ASie ist kostenintensiv
- BDer Interviewer kann Missverständnisse ausräumen
- CSie liefert in einem höheren Grad reliable und valide Ergebnisse als andere Formen der Befragung
- DSie kann durch unbemerkte Interaktionen zwischen Interviewer und Befragten zu verzerrten Antworten führen
71Welche Aussagen treffen für die Internetbefragung zu
- ASie ermöglicht eine schnelle und kostengünstige Rekrutierung der Interview-Partner
- BDurch die direkte Eingaben der Antworten in eine Bildschirmmaske entfällt die Fehlerquelle der Datencodierung und Erfassung durch den Forscher
- CStellt sicher, dass ausschließlich Personen antworten, die in die Zielgruppe der Grundgesamtheit gehören
- DSie kann über Filtertechniken sicherstellen, dass die Befragten nur die Fragen zur Beantwortung erhalten, die für sie relevant sind
72Was ist zu beachten, wenn Sie heikle Fragen in Ihrem Fragenbogen stellen müssen?
- Afür solche Fragen sind nur die Antwortkategorien „ja“ und „nein“ vorzugeben
- Bbei solchen Fragen sollten die Interviewten die Möglichkeit haben, ihre Antwort ausführlich zu begründen
- Cdiese Fragen sollten möglichst am Ende der Befragung gestellt werden
- Des sollte kurz begründet werden, warum die Frage notwendig ist
- Ees sollte darauf hingewiesen werden, wie die Mehrheit der Bevölkerung diese Frage beantworten würde
73Wenn Sie einen Fragebogen zusammenstellen, sollten Sie
- Awenn möglich auf Fragen zurückgreifen, die aus einem ähnlichen Anlass einer vergleichbaren Population gestellt wurden
- Bdiesen Fragebogen in einem Pretest auf Akzeptanz und Verständlichkeit testen
- Cmöglichst eigene Fragen formulieren, auch wenn schon Erhebungsinstrumente existieren
- Dkeine Fragen verwenden, die in einer anderen Untersuchung gestellt wurden, weil dadurch Antwortverzerrungen entstehen können
- Emöglichst viele Fremdworte verwenden, damit die Befragten erkennen, dass dies eine wissenschaftliche Untersuchung ist
- Fden Sachverhalt einer Frage möglichst umfassend darstellen, auch wenn Sie dafür mehrere Gedanken aufgreifen müssen
- GReizworte, die einem Teil der Bevölkerung stark affektiv belegt sind, möglichst vermeiden
- Hdie Fragen kurz, prägnant und eindeutig formulieren
74Was ist zu berücksichtigen, wenn in einen Fragebogen Kontrollfragen aufgenommen werden?
- Adie Kontrollfrage sollte unmittelbar nach ursprünglichen Frage folgen, allerdings sollte sie eine Negation der ersten Frage darstellen
- Bdie Kontrollfrage sollte erst nach weiteren Fragen stehen und nicht identisch mit der ursprünglichen Frage sein
- CKontrollfrage und ursprüngliche Frage müssen identisch sein, sonst können Abweichungen nicht eindeutig aufgezeigt werden
- Des sollten nicht zu viele Kontrollfragen gestellt werden, um den Fragebogen nicht unnötig aufzublähen
75Was ist beim Pretest eines Fragebogens zu beachten?
- ADer Pretest sollte möglichst mit einer vergleichbaren Population durchgeführt werden, mit der auch die Hauptuntersuchung durchgeführt werden
- BDer Pretest sollte mit einer möglichst verschiedenartigen Population durchgeführt werden, um ein breit getestetes Instrument zu erhalten
- CDer Pretest dient unter anderem dazu die Verständlichkeit und Akzeptanz der Fragen zu überprüfen
- DDer Pretest dient dazu, die Bedingungen herauszufinden, unter denen die Forschungsfrage am besten bestätigt werden kann.
76Unter welchen Bedingungen ist es sinnvoll, eine Stichprobe zu ziehen und nicht die Grundgesamt zu untersuchen
- AWenn die Grundgesamtheit so groß ist, dass die Erfassung zu teuer wäre
- BWenn eine Hypothese verifiziert werden soll
- CWenn die untersuchten Einheiten beschädigt werden (Crashtest)
- DWenn die Ergebnisse schnell verfügbar sein müssen und die Untersuchung der Grundgesamtheit zu zeitaufwändig wäre
77Welche der folgenden Verfahren gelten als reine Zufallsauswahl
- ADas Auslosen der Merkmalsträger
- BDie Auswahl nach dem Geburtsjahr
- CDie Kontaktierung persönlicher Bekannter über Facebook oder Xing
- DDie Quoten-Stichprobe
- EDie Ziehung aus einer Datei mit einem Zufallszahlengenerator
78Warum ist die Quotenstichprobe einer willkürlichen Auswahl durch den Versuchsleiter vorzuziehen?
- ADas ist nicht richtig; beide Verfahren sind gleichwertig
- Bweil die Quotenstichprobe schneller und einfacher realisierbar ist
- Cweil der Einfluss des Versuchsleiters bei der Quotenstichprobe geringer ist als bei der willkürlichen Auswahl
- Dweil mit einer Quotenstichprobe Hypothesen weniger schnell falsifiziert werden
79Welches sind Nachteile oder Gefahren einer Quotenstichprobe
- AEs kann nicht mit 100 % Sicherheit gesagt werden, dass die Quotenmerkmale für den Untersuchungszweck relevant sind
- BDass der Entscheidungsspielraum des Versuchsleiters durch die Quotenvorgaben erheblich eingeschränkt ist
- CDass der Quotenplan einer geschichteten Zufalls-Stichprobe entspricht und damit eine Genauigkeit vorspiegelt, die gar nicht existiert
- DDass es bei einer Mehrthemenumfrage nahezu unmöglich ist einen für alle Themenrelevanten Quotenplan zu erstellen
80Ein Supermarkt will die Zufriedenheit seiner Kunden erheben. Dazu werden alle Kunden befragt, die an einem Mittwoch, morgens zwischen 7:30 Uhr und 8:30 Uhr, den Supermarkt besuchen. Welche der Aussagen sind richtig
- ADa der Zeitpunkt zufällig gewählt wurde, ist die Stichprobe repräsentativ
- BDie Stichprobe enthält nur einen sehr eingeschränkten Anteil der Grundgesamtheit aller Supermarktkunden, da nur in einem engen Zeitfenster erhoben wird, deshalb ist die Stichprobe nicht repräsentativ
- CWenn die Kunden innerhalb dieses Zeitfensters nach einem Quotenauswahlverfahren ausgewählt werden, ist die Stichprobe repräsentativ
- DDie Erhebung sollte zu einem anderen Zeitpunkt (z.B. Freitag am Abend) wiederholt werden, dann ist die Stichprobe repräsentativ.
- EMittwoch am Morgen ist besonders gut geeignet, da in dieser Zeit besonders wenig Kunden einkaufen. Diese haben daher mehr Zeit. Deshalb sind die Ergebnisse repräsentativ
81Welche Aussagen über die Stichprobenziehung sind richtig?
- Abei einer Stichprobe von n > 1.000 ist es völlig unerheblich, wie sie gezogen wurde, sie ist allein durch ihren Umfang repräsentativ
- BUm eine Hypothese möglichst streng zu überprüfen, ist die Stichprobe möglichst groß zu wählen (n> 3.000) weil nur dann das Signifikanzniveau wirklich aussagekräftig ist.
- CJe homogener die Grundgesamtheit der Merkmalsträger ist, desto kleiner kann die Stichprobe sein, die noch zuverlässige Aussagen über die Grundgesamtheit zulässt.
- DJe heterogener die Stichprobe ist, desto besser repräsentiert sie die Grundgesamtheit
- EStreng genommen können nur Verfahren, die auf einer Zufallsauswahl beruhen, die Annahme einer repräsentativen Stichprobe rechtfertigen
- FZufallsauswahl oder willkürliche Auswahl der Probanden ist unerheblich, ein Signifikanztest kann in jedem Fall angewandt werden
82Was charakterisiert eine Zufallsstichprobe?
- AAlle Elemente der Grundgesamtheit haben eine benennbare Chance, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.
- BDer Einfluss des Versuchsleiters auf die Auswahl und Zusammensetzung der Stichprobe ist sehr gering.
- CDer Versuchsleiter trifft eine Vorauswahl der Personen, die in die Stichprobe aufgenommen werden können.
- DDie Stichprobe wird so zusammengesetzt, dass sie der Zusammensetzung der Grundgesamtheit nach soziodemografischen Merkmalen (Alter, Geschlecht, Bildung) möglichst ähnlich ist.
83Welche Auswirkungen haben Teilnahme-Verweigerer für die Repräsentativität einer Stichprobe?
- AWenn die Stichprobe groß genug ist (> 1.500), dann ist das Problem der Verweigerer vernachlässigbar.
- BWenn die Verweigerer eine in sich homogene Gruppe (höheres Alter, geringer Bildungsstand) im Vergleich mit der Grundgesamtheit sind, dann gefährden sie durch ihre Nichtteilnahme die Repräsentativität der Stichprobe.
- CTeilnahmeverweigerer gibt es bei allen Untersuchungen, deshalb hat dieses Phänomen keinen Einfluss auf die Repräsentativität.
- DDieses Problem kann nicht vollständig gelöst, jedoch abgemildert werden, indem man versucht, potenzielle Verweigerer von der Sinnhaftigkeit einer Teilnahme zu überzeugen
- EWenn der Versuchsleiter die Antwortverweigerer mithilfe eines Quotenplans durch neue Probanden ersetzt, ist das Problem gelöst.
84In welchen Fällen ist die Interpretation des Medians der Interpretation des arithmetischen Mittels vorzuziehen
- Abei ordinalskalierten Merkmalen
- Bbei einem kardinalskalierten Merkmal und wenigen Merkmalsträgern
- Cbei einem kardinalskalierten Merkmal bei vielen Merkmalsträgern aber relativ wenig Merkmalsausprägungen
- Dbei einem kardinalskalierten Merkmal und einer überschaubaren Anzahl von Merkmalsträgern mit einem extremen Ausreißer
85Welche Aussagen zur Varianz sind richtig?
- AEine große Varianz ist immer dann gegeben, wenn die Varianz größer als der Mittelwert ist.
- BDie Varianz kann größer als die Streuung sein, sie kann aber auch kleiner als die Streuung sein
- CDie Varianz einer Merkmalsverteilung sollte nur mit einer Varianz einer anderen Verteilung dieses Merkmals verglichen werden, die mit derselben Skala erfasst wurde (z.B. Punkte in der Klausur, wenn die erreichbare Maximalpunktzahl gleich ist)
86Welchen Eigenschaften zeichnen den Inter-Quartilsabstand aus?
- Ader Inter- Quartilsabstand ist besser standardisiert als die Varianz
- Bder Inter- Quartilsabstand reagiert nicht auf Ausreiser
- Cder Inter- Quartilsabstand zeigt feinere Unterschiede zwischen Verteilungen auf
- Dder Inter- Quartilsabstand darf nur bei Ordinalskalen verwendet werden
87Welche Informationen kann man dem Interquartilsabstand entnehmen
- ADie gesamte Streubreite der Verteilung (vom Minimum bis zum Maximum)
- BIn welchem Bereich die 50 % „mittleren“ Fälle liegen
- COb die Verteilung symmetrisch oder asymmetrisch ist
- DOb die Verteilung rechts- oder linksschief ist
88Welche Eigenschaften hat das Schiefe-Maß
- Awenn eine Verteilung symmetrisch ist, hat die Schiefe einen Wert von 1,0
- Bje größer der Absolutwert der Schiefe ist, desto symmetrischer ist die Verteilung
- Ceine symmetrische Verteilung hat einen Schiefe-Wert von 0,0
- Dje weiter der absolute Wert von 0,0 entfernt ist, desto schiefer ist die Verteilung
89Welche Aussagen sind zutreffend, wenn das Merkmal normalverteilt ist, einen Mittelwert von 100 und eine Varianz von 100 hat?
- AIm Bereich von 0 bis 200 befinden sich 68 % der Merkmalsträger
- BIm Bereich von 90 bis 110 befinden sich 68 % der Merkmalsträger
- CIm Bereich von 80 bis 120 befinden sich 95 % der Merkmalsträger
- DIm Bereich von 80 bis 120 befinden sich 99 % der Merkmalsträger
- EIm Bereich von 74 bis 126 befinden sich 95 % der Merkmalsträger
- FIm Bereich von 74 bis 126 befinden sich 99 % der Merkmalsträger
90Wenn Median und arithmetisches Mittel zusammenfallen (denselben Wert haben), dann ……
- Aliegt immer eine Normalverteilung vor
- Bliegt immer eine symmetrische Verteilung vor
- Cist der Kennwert für die Schiefe dieser Verteilung annähernd 0,0
- Dist der Exzess dieser Verteilung annähernd 0,0
91Welche Aussagen zum Standardfehler einer Verteilung sind richtig
- ADer Standardfehler einer Verteilung kann als Standardabweichung der arithmetischen Mittel betrachtet werden (wenn mehrere Stichproben gezogen würden)
- BDer Standardfehler ergibt sich aus der Standardabweichung dividiert durch die Wurzel aus n (=Stichprobengröße)
- CDer Standardfehler muss immer kleiner als die Standardabweichung sein
- DDer Standardfehler darf nur bei kardinalskalierten Merkmalen berechnet werden.
92Warum kann es sinnvoll sein, vor der Berechnung des Mittelwertes einer Verteilung, an beiden Seite jeweils die 5% der extremsten Werte abzuschneiden?
- AWeil dadurch Ausreißer eliminiert werden, die sonst möglicherweise das arithmetische Mittel verzerren würden
- BDamit ergeben sich zuverlässigere Werte für den Median
- CWeil nur dann der Modus aussagekräftig ist
- DWeil dadurch der Wert für die Varianz zuverlässiger wird
93Welche Aussagen zur grafischen Darstellung von Ergebnissen sind richtig?
- AAuf die grafische Darstellung von Ergebnissen sollte verzichtet werden, weil dies unwissenschaftlich
- BDie grafische Darstellung von Ergebnisse veranschaulicht die Bedeutung der Befunde vielfach besser als die bloße Darstellung der Kennzahlen
- CDie Verwendung dreidimensionaler Grafiken (Kreisdiagramme oder Balkendiagramme) kann zu Wahrnehmungstäuschungen führen und sollte deshalb unterbleiben
- DGrundsätzlich sollten alle Ergebnisse als Balkendiagramme dargestellt werden
- ETortendiagramme stellen die Sachverhalte besonders objektiv und einprägsam dar. Deshalb sollten diese möglichst immer verwendet werden
- FMöglichst alle Ergebnisse sollten als Boxplots dargestellt werden
94Was versteht man unter einem Konfidenzintervall?
- Adas Konfidenzintervall drückt den geschätzten Punktwert einer Größe aus, der sich aus der Stichprobe berechnen lässt
- Bdas Konfidenzintervall ist eine Messgröße für die Güte einer Stichprobe
- Cdas Konfidenzintervall enthält den Korrekturfaktor für den Stichprobenwert, um den tatsächlichen Wert einer Grundgesamtheit zu ermitteln
- Ddas Konfidenzintervall beschreibt den Bereich innerhalb dessen der wahre Wert der Grundgesamtheit mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (z.B. 95%) um den Wert des Stichprobenkennwertes liegt
95Was versteht man unter dem Signifikanzniveau?
- Aes gibt an, wie stark der Effekt in einer Untersuchung ist
- Bes entscheidet darüber, ob eine Hypothese wahr oder falsch ist
- Ces drückt die Fehlerwahrscheinlichkeit aus, mit der von den Daten der Stichprobe auf die Verhältnisse in der Grundgesamtheit geschlossen wird
- Des kennzeichnet die Bedeutsamkeit eines Ergebnisses für die praktische Anwendung
96Was versteht man unter einem einseitigen Signifikanztest?
- Adass nur die Alternativhypothese geprüft wird, die Nullhypothese bleibt unberücksichtigt
- Bdas nur die Nullhypothese geprüft wird, die Alternativhypothese bleibt unberücksichtigt
- Cdass eine Alternativhypothese überprüft wird, die eine bestimmte Tendenz postuliert und einen gegenteiligen Zusammenhang ausschließt (z.B. je länger die Prüfungsvorbereitung, desto besser das Prüfungsergebnis)
- Ddass die Nullhypothese nur dann verworfen wird, wenn die Ergebnisse in die postulierte Richtung geht
97Wenn Sie eine Hypothese überprüfen wollen formulieren Sie eine Null-Hypothese und eine Alternativhypothese. Sie testen auf dem 5% Signifikanzniveau, was bedeutet dies inhaltlich?
- ADie Wahrscheinlichkeit beträgt 5%, dass Sie die Alternativhypothese zu Unrecht aufgeben
- BDie Wahrscheinlichkeit beträgt 5%, dass Sie die Nullhypothese zu Unrecht zurückweisen
- CDie Wahrscheinlichkeit beträgt 95%, dass die Alternativhypothese richtig ist
- DDie Wahrscheinlichkeit beträgt 95%, dass die Nullhypothese richtig ist
98Welche der folgenden Aussagen rechtfertigen einen einseitigen Signifikanztest?
- AMänner und Frauen zeigen unterschiedliche Einstellungen zur Integration von Ausländern
- Bes besteht ein positiver Zusammenhang zwischen der Fernsehdauer und der Bereitschaft in Konfliktsituationen aggressive Verhaltensweisen zu zeigen
- CÄltere Menschen zeigen andere Intelligenzstrukturen als jüngere Menschen
- DJüngere Menschen verbringen mehr Zeit mit Internetnutzung als ältere Menschen
99Was ist bei der Wahl des Signifikanzniveaus zu beachten?
- AGrundsätzlich sollte das kleinste mögliche Signifikanzniveau gewählt werden, das noch möglich ist, um die Nullhypothese zurückzuweisen.
- BMit der Abnahme der Wahrscheinlichkeit des α-Fehlers steigt die Wahrscheinlichkeit des β-Fehlers, deshalb ist nach Thematik und Erkenntnisstand abzuwägen, welches Signifikanzniveau gewählt werden soll
- CEs ist besser auf dem 1%-Niveau zu testen als auf dem 5%-Niveau
- DDas Signifikanzniveau ist allgemein üblich, deshalb sollte man dieses immer verwenden
100Welche Alternativhypothesen sind zu der Null-Hypothese "Frauen haben dieselben Karriere-Chancen wie Männer" richtig formuliert
- AEinseitig: Die Karriere-Chancen von Männern und Frauen sind unterschiedlich
- BEinseitig: Die Frauen haben häufig niedrigere Karriere-Chancen als Männer
- CZweiseitig: Frauen haben andere Aufgaben in der Gesellschaft als Männer
- DZweiseitig: Meist machen die Frauen schneller Karriere als Männer
101Bei welchen der folgenden Fälle würden Sie den Median als Kennwert berechnen
- AOrdinalskaliertes Merkmal, wenig Mermalsausprägungen (<5), viele Merkmalsträger (>200)
- BIntervallskaliertes Merkmal, wenig Merkmalsausprägungen (<8), sehr viele Merkmalsträger (>1.000)
- CIntervallskaliertes Merkmal, wenig Merkmalsausprägungen (>100), wenig Merkmalsträger (<20)
- DOrdinalskaliertes Merkmal, viele Merkmalsausprägungen (>30), viele Merkmalsträger (>50)
102Wann sollte man bei der Interpretation der Spannweite einer Verteilung vorsichtig sein
- Awenn Maximum und /oder Minimum sehr weit von den nächstgelegenen Merkmalswerten entfernt sind
- Bwenn nur wenige Mermalsausprägungen vorliegen
- Cwenn die Daten Kardinalskalen-Niveau aufweisen
- Dbei kontinuierlichen Merkmalsausprägungen und wenigen Merkmalsträgern
103Die Normalverteilung eines Merkmales
- Awenn Modus, Median und arithmetisches Mittel einer Verteilung zusammenfallen oder ganz eng beieinander liegen, ist dies eine notwendige aber keine hinreichende Voraussetzung für die Normalverteilungsannahme
- Bliegt vor, wenn die Quadratwurzel der Varianz gleich der Streuung der Verteilung ist
- Cist immer gegeben, wenn die Merkmale verhältnisskaliert sind
- Dkann statistisch nicht geprüft werden
104Was ist bei der Interpretation des Kontigenzkoeffizienten zu berücksichtigen
- Ader Kontigenzkoeffizient bewegt sich im Bereich zwischen -1,0 und 1,0
- Bder Maximalwert, den der Kontigenzkoeffizient annehmen kann, ist abhängig von der Anzahl der Zeilen und Spalten der Kreuztabelle. Er nähert sich asymptotisch dem Wert 1,0 an.
- CDer Kontigenzkoeffizient kann genauso wie der Korrelationskoeffizient als Maß für die Stärke des linearen Zusammenhangs interpretiert werden
- DDer korrigierte Kontigenzkoeffizient CC/ CCmax kann als ein Maß für die Stärke des Zusammenhangs interpretiert werden, das dem eta der Varianzanalyse vergleichbar ist.
105Wie können Sie beim Mann-Whitney-U-Test die Effektstärke messen?
- Aüber die Prüfgröße W
- Bdie Effektstärke kann nicht quantifiziert werden, aber über die Visualisierung der Verteilung erhält man einen ungefähren Eindruck von der Stärke des Effektes
- Cüber das Signifikanzniveau des Koeffizienten
- Dwenn die Mediane der beiden Gruppen deutlich entfernt voneinander sind, kann man von einem starken Effekt ausgehen.
- Eüber eine Schätzung von Cohen's im Effektstärke Rechner von Psychometrica
106Welches statistische Verfahren ist angemessen, wenn Sie bei einer ordinalskalierten abhängigen Variablen prüfen soll, ob sich die drei Gruppen statistisch signifikant unterscheiden
- Ader Man-Whitney-U-Test (Wilcoxon-Test)
- Bder t-Test für unabhängige Stichproben
- Cdie Kruskal-Wallis-Rangvarianzanalyse
- Ddie Varianzanalyse
107Ein Kommilitone hat bei der Überprüfung einer Unterschiedhypothese für zwei Gruppen einen Wert für Cohen's d von -0,72 erhalten. Wie interpretieren Sie diesen Wert?
- AEs liegt ein Rechenfehler vor, da Cohen's d nur positive Werte annehmen kann
- BEs liegt ein sehr starker Effekt vor
- CEs liegt ein mittelstarker Effekt vor
- DDas Ergebnis ist nicht signifikant, die Wahrscheinlichkeit, dass der Effekt zufällig zustande kam, beträgt 72%.
108Ein Kommilitone hat bei der Überprüfung einer Unterschiedshypothese für zwei Gruppen einen Wert für Cohen's d von -1,25 erhalten. Wie interpretieren Sie diesen Wert?
- AEs liegt ein Rechenfehler vor, weil Cohen's d nur positive Werte annehmen darf
- BEs liegt ein Rechenfehler vor, weil Cohen's d nur Werte zwischen -1,0 und 1,0 annehmen kann
- CEs liegt ein sehr starker Effekt vor
- DIn diesem Fall müsste die Odd's Ratio berechnet werden
109Welches Verfahren wenden Sie für die Prüfung an, welche der drei Gruppen: Probanden mit Hauptschulabschluss, Probanden mit mittlerer Reife, Probanden mit Hochschulreife sich statistisch signifikant in Bezug auf die Einkommenshöhe unterscheiden?
- Aalle Gruppenunterschiede werden mit dem t-Test geprüft
- Bdie beiden Gruppen; die am nächsten beieinander liegen, werden mit dem t-Test geprüft; ist dieser statistisch signifikant, müssen auch die anderen Gruppenunterschiede signifikant sein
- Cmit einem Post-Hoc-Vergleich z.B. Tukey's HSD-Test oder Scheffeé-Test
- Dwenn das Ergebnis der Varianzanalyse signifikant ist, sind alle Gruppenunterschiede signifikant
110Wie können Sie die Effektstärke prüfen, wenn Sie einen signifikanten Mittelwertunterschied zwischen zwei Gruppen bei einem kardinalskalierten Merkmal erhalten haben?
- Ader t-Wert des t-Testes gibt Aufschluss über die Stärke des Effektes
- Bdie Differenz der Mittelwerte gibt Aufschluss über die Stärke des Effekt es
- Cman muss Cohen's d berechnen
- Dman kann varianzanalytisch den Anteil der erklärten Varianz bestimmen
111Sie haben bei einem t-Test für unabhängige Stichproben einen Wert für Cohen's d von 0,12 erhalten. Was bedeutet dieser inhaltlich?
- Aes handelt sich um einen sehr starken Effekt
- Bes liegt ein mittelstarker Effekt vor
- Ces liegt ein schwacher Effekt vor
- Dder Effekt ist vernachlässigbar
112Sie haben bei einem t-Test für unabhängige Stichproben einen Wert für Cohen's d von 1,12 erhalten. Was bedeutet dieser inhaltlich?
- Aes handelt sich um einen sehr starken Effekt
- Bes liegt ein mittelstarker Effekt vor
- Cdas ist unmöglich, es liegt ein Rechenfehler vor
- Dder Effekt ist vernachlässigbar
113Wofür wird der Levene-Test im Zusammenhang mit dem t-Test durchgeführt?
- Ader Levene-Test misst die Stärke des Effektes zwischen den beiden Gruppen
- Bder Levene-Test prüft die Signifikanz des Mittelwert-Unterschiedes
- Cder Levene-Test prüft, ob die Annahme, dass die Varianzen des Merkmals innerhalb der beiden Gruppen gleich sind, aufrecht erhalten werden kann
- Dder Levene-Test ist eine Weiterentwicklung des t-Tests
114Sie erhalten bei der Durchführung des Levene-Tests ein Ergebnis Pr(>F) 0,001. Welche Konsequenzen ziehen Sie daraus für den folgenden t-Test?
- ADie Mittelwertunterschiede sind damit statistisch hochsignifikant
- BDie Varianzen innerhalb der Gruppen sind homogen, es kann der t-Test für homogene Varianzen berechnet werden
- CDie Varianzen sind heterogen, es muss der Welch-Test berechnet werden
- DDie Varianzen sind zwar heterogen, aber das beeinflusst die Durchführung des t-Test nicht
115Wie unterschieden sich der t-Test für homogene Varianzen und Welch-Test
- Ader t-Test für homogene Varianzen ist der konservativere Test, d.h. die Nullhypothese wird länger beibehalten
- Bbeim Welch-Test sind die Freiheitsgrade tendenziell geringer als beim t-Test, oft ist auch der t-Wert etwas kleiner
- Cder Welch-Test ist tendenziell etwas konservativer, d.h. die Nullhypothese wird länger beibehalten
- Des gibt keinen Unterschied zwischen den Ergebnissen der beiden Tests
116Welche Voraussetzungen gibt es für die Anwendung der Kruskal-Wallis-Rang-Varianzanalyse
- AOrdinalskalen-Niveau der abhängigen Variablen
- BKardinalskalen-Niveau der abhängigen Variablen
- Cmindestens fünf Probanden je Gruppe
- Dmindestens dreißig Probanden je Gruppe
117Was bedeutet die Aussage: Die Kurskall-Wallis-Rang-Varianzanalyse hat eine Effizienz von 95% zu der parametrischen Varianzanalyse
- Adass die Kruskall-Wallis-Rang-Varianzanalyse nur in 95% der Fälle ein signifikantes Ergebnis liefert, in denen die Varianzanalyse signifikante Mittelwertunterschiede aufdeckt
- Bdass der Informationsgehalt der Kruskall-Wallis-Rang-Varianzanalyse 95% des Informationsgehalts der Varianzanalyse beträgt
- Cdass man mit der Varianzanalyse in 95% der Fälle bessere Ergebnisse erhält
- Ddass man die KW-Rangvarianzanalyse 95% der Mittelwertunterschiede als signifikant markiert, die die parametrische Varianzanalyse bei korrekter Anwendung und dem Vorliegen aller Voraussetzungen als signifikant markiert hat
118Wie kann man bei der parametrischen Varianzanalyse die Effektstärke berechnen
- Adas ist unmöglich
- Bals Kennwert eta-Quadrat = erklärte Varianz / Gesamtvarianz
- Cals Kennwert eta-Quadrat = erklärte Varianz / Fehlervarianz
- Dals Kennwert eta-Quadrat = erklärte Varianz / Freiheitsgrade
119Wann liegt ein positivere linearer Zusammenhang zwischen zwei Variablen vor?
- ADie Veränderung des Merkmals X ist von der Veränderung des Merkmals Y völlig unabhängig
- BWenn X größer wird, wird Y ebenfalls größer
- CWenn X größer wird, wird Y kleiner
- DWenn X größer wird, kann Y größer oder kleiner werden, je nachdem welchen Wert X ha
- EWenn X kleiner wird, wird Y ebenfalls kleiner
120Für die Berechnung der Produkt-Momentkorrelation sind folgende Voraussetzungen unbedingt erforderlich
- AKardinalskalenniveau der Merkmale
- BNormalverteilung der Merkmale
- Ceine plausible Annahme für eine kausale Ursache-Wirkungsbeziehung zwischen den Merkmalen
- Deine plausible Annahme für eine lineare Beziehung zwischen den Variablen
- EOrdinalskalen-Niveau der Variablen
121Welche Voraussetzungen sollten erfüllt sein, wenn eine Produktmoment-Korrelation zwischen zwei Merkmalen berechnet wird
- Adie beiden Merkmale sollten annähernd normalverteilt sein
- Bdie beiden Merkmale müssen an unterschiedlichen Merkmalsträgern gemessen werden
- Ces sollten mindestens 30 Merkmalsträger gültige Werte für beide Merkmale aufweisen
- Ddie Merkmalsausprägungen müssen auf dem Kardinalskalen-Niveau messbar sein
122Was sollte getan werden, wenn eine Korrelationsanalyse berechnet werden soll, ein Merkmal jedoch nur ordinalskaliert ist
- Ader Zusammenhang kann nicht berechnet werden
- Bes kann der Bravais-Pearson Korrelationskoeffizient berechnet werden
- Ces sollte Spearman’s rho berechnet werden
- Dgegebenenfalls sind Merkmalsausprägungen zusammenzufassen, um den ChiQuadrat-Test für die Kreuztabelle berechnen zu können
123Welche statistische Kennzahl sollte interpretiert werden, um die Stärke des Zusammenhanges zwischen zwei intervallskalierten Variablen für 12 Merkmalsträger zu berechnen
- ADer Chi-Quadrat-Wert einer Kreuztabelle
- BDer Rangkorrelationskoeffizient rho
- CBravais-Pearson-Korrelationskoeffizient r
- DDer standardisierte Regressionskoeffizient beta
- EDer Rangkorrelationskoeffizient Kendall’s tau
124Ein Kommilitone hat in seiner Bachelor-Arbeit die Stärke des Zusammenhanges zwischen Vorbereitungszeit und Prüfungserfolg untersucht. Er erhält einen Zusammenhang von r = 1.22 Wie interpretieren Sie diesen Zusammenhang
- AEs besteht ein starker positiver Zusammenhang (je länger die Vorbereitungszeit, desto höher der Prüfungserfolg), dieser Zusammenhang ist in jedem Falle statistisch signifikant
- BDer Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen ist nur mittelstark
- CAnhand der Kodierung der Variablen muss vor der Interpretation erst geprüft werden, ob der Zusammenhang positiv oder negativ ist
- DDer Koeffizient ist mit Sicherheit auf einen Rechenfehler des Kommilitonen zurückzuführen
125 Für eine Rangkorrelation-Analyse müssen folgende Voraussetzungen erfüllt werden
- Adie Variablen müssen mindestens Intervallskalenniveau aufweisen
- Bdie Variablen müssen in einem plausiblen Ursache-Wirkungszusammenhang zueinander stehen
- Cdie Variablen müssen mindestens ordinalskaliert sein
- DEs sollten zahlreiche Merkmalsausprägungen (>> 2) vorhanden sein
126Eine bivariate Korrelationsanalyse
- Aerfordert keine kausale Ursache-Wirkungsbeziehung
- Bliefert den Beweis, dass ein kausaler Zusammenhang zwischen den Merkmalen besteht
- Cdarf nicht berechnet werden, wenn eine oder beide Variablen extrem schief verteilt sind
- Dbeschreibt die Stärke des linearen Zusammenhanges zwischen zwei Variablen
- Ebeschreibt die Stärke des logarithmischen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen
127Wenn bei einer bivariaten Korrelationsanalyse ein Zusammenhang von r = 0,01 ermittelt wird, bedeutet dies
- Adass der Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen statistisch hochsignifikant ist
- Bdass kein nennenswerter linearer Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen besteht
- Cdass überhaupt kein Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen besteht
128Welche Zusammenhänge zwischen zwei Merkmalen, gemessen mit dem Produkt-MomentKorrelationskoeffizienten werden als starke lineare Zusammenhänge bezeichnet
- Aein Zusammenhang von r = -0,57
- Bein Zusammenhang von r = -0,31
- Cein Zusammenhang von r = 0,25
- Dein Zusammenhang von r = 0,71
- Eein Zusammenhang von r = 0,45
129Der Rangkorrelationskoeffizient rho (Spearman’s rho)
- Ahat eine ähnliche Aussagekraft wie der Korrelationskoeffizient r
- Bmisst die Stärke des linearen und des nichtlinearen Zusammenhanges zwischen zwei Variablen
- Ckann ab Ordinalskalen-Niveau eingesetzt werden
- Dkann auch bei extrem schiefen Verteilungen eingesetzt werden
130Welches Verfahren würden sie anwenden, wenn Sie für zwei kardinalskalierte Variablen mit circa 20 Merkmalsausprägungen über 20 Versuchspersonen ein Zusammenhangsmaß berechnen sollen
- ADen Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient r
- BDen Rang-Korrelationskoeffizient rho
- CDen Kontingenz-Koeffizient
- DDen Rang-Korrelationskoeffizient tau
- EDen standardisierten Regressionskoeffizienten beta
131Bei der Analyse der Stärke des Zusammenhanges einer Vierfelder-Tafel erhalten Sie einen Kontingenz-Koeffizienten von 0,55. Wie interpretieren Sie den Koeffizienten
- Aes liegt ein mittelstarker Zusammenhang vor
- Bder Kontingenzkoeffizient kann grundsätzlich nicht interpretiert werden
- Cder Kontingenzkoeffizient muss adjustiert werden nach der Formel CC / CCmax)
132Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, um eine Regressionsanalyse mit zwei Merkmalen zu berechnen
- AKardinalskalen-Niveau der beiden Variablen
- BOrdinalskalen-Niveau der abhängigen Variablen
- CNormalverteilung der beiden Variablen
- DOrdinalskalen-Niveau beider Variablen
- EAusschließlich die abhängige Variable muss Kardinalskalen-Niveau aufweisen
133Wie kann man die Kausalität (Ursache-Wirkungsbeziehung) eines Zusammenhanges statistisch belegen?
- ADurch die Regressionsanalyse; wenn der Regressionskoeffizient statistisch signifikant ist, ist der Nachweis für die Kausalität des Zusammenhanges erbracht
- BWenn sowohl Regressionsanalyse als auch Korrelationsanalyse signifikante Ergebnisse zeigen, muss ein Ursache-Wirkungszusammenhang vorliegen
- CDer Nachweis eines kausalen Zusammenhangs kann über das Untersuchungsdesign (z. B. Versuchsanordnung) gelingen.
Der Nachweis statistisch signifikanter Zusammenhänge ist kein Beleg für einen kausalen Zusammenhang
134Wann kann ein kausaler Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen angenommen werden?
- AWenn sich ein Zusammenhang in mehreren, von einander unabhängigen Untersuchungen herausgestellt hat
- BWenn ein plausibler inhaltlicher Zusammenhang zwischen den Merkmalen besteht
- CWenn eine zeitliche Abfolge zwischen der Messung des unabhängigen und des abhängigen Merkmals besteht, die Wirkung des unabhängigen Merkmals auf das abhängige Merkmal theoretisch plausibel erscheint und der Zusammenhang statistisch nachgewiesen werden kann
- DWenn die Merkmale auch Intervallskalen-Niveau gemessen werden können, weil nur dann eine Regressionsanalyse gerechnet werden darf
135Ein Kommilitone hat in seiner Bachelorarbeit als Ergebnis der Regressionsanalyse folgende Parameter erhalten: a = 2,5 b = 1,8. Welche Interpretationen sind richtig?
- ADie Regressionsgerade hat eine Steigung von 2,5, d.h. wenn sich X um eine Einheit verändert, verändert sich Y um 2,5 Einheiten
- BDie Regressionsgerade hat eine Steigung von 1,8, d.h. wenn sich X um eine Einheit verändert, verändert sich Y um 1,8 Einheiten
- CDie Steigung der Regressionsgeraden darf maximal 1,0 sein, also muss ein Rechenfehler vorliegen
- DWenn a und b positiv und größer 1,0 sind, muss ein starker positiver Zusammenhang vorliegen
136Ein Kommilitone hat in seiner Bachelorarbeit als Ergebnis der Regressionsanalyse einen standardisierten Regressionskoeffizienten β = 0,53 erhalten. Welche Aussagen sind richtig?
- AEs besteht ein starker linearer Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen
- BEs besteht kein linearer Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen
- Cβ kann nicht interpretiert werden, da es Werte von plus bis minus unendlich annehmen kann
- DRund 25 % der Varianz in Y werden durch die Veränderungen von X erklärt
- EDie Höhe von β hängt von der Anzahl der Merkmalsausprägungen der abhängigen Variablen ab
137Ein Kommilitone hat in seiner Bachelorarbeit als Ergebnis der einfachen Regressionsanalyse einen standardisierten Regressionskoeffizienten β = 1,53 erhalten. Welche Aussagen sind richtig?
- AEs besteht ein starker linearer Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen
- BEs besteht kein linearer Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen
- Cβ kann nicht interpretiert werden, da es Werte von plus bis minus unendlich annehmen kann
- DRund 2 % der Varianz in Y werden durch die Veränderungen von X erklärt
- EEs liegt mit Sicherheit ein Rechenfehler vor
138Ein Kommilitone hat in seiner Bachelorarbeit als Ergebnis der einfachen Regressionsanalyse einen standardisierten Regressionskoeffizienten β = 1,53 erhalten. Welche Aussagen sind richtig?
- AEs besteht ein starker linearer Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen
- BEs besteht kein linearer Zusammenhang zwischen den beiden Merkmalen
- Cβ kann nicht interpretiert werden, da es Werte von plus bis minus unendlich annehmen kann
- DRund 2 % der Varianz in Y werden durch die Veränderungen von X erklärt
- EEs liegt mit Sicherheit ein Rechenfehler vor
139Über welche Koeffizienten kann bei der multiplen Regressionsanalyse die Stärke des Einflusses einer einzelnen unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable ermittelt werden?
- AÜber den nichtstandardisierten Regressionskoeffizienten
- BÜber das multiple R
- CÜber den standardisierten Regressionskoeffizienten
- DÜber den Durbin-Watson Koeffizienten
- EÜber den VIF (Variance Inflation Factor)
140Der Determinationskoeffizient R2 entspricht
- Adem konstanten Glied a im Falle der Einfachregression
- Bdem Quadrat des Korrelationskoeffizienten r im Falle einer bivariaten Korrelation
- Cdem Quadrat des nicht standardisierten Regressionskoeffizienten b im Falle der Einfach-Regression
- Ddem Quadrat des standardisierten Regressionskoeffizienten im Falle einer Einfachregression
141Bei der Regressionsanalyse lassen sich Schätzwerte für Y als Funktion von X auf einer Geraden darstellen.
- Adie Abweichungen der beobachteten Werte von diesen Schätzwerten stellen den Fehlerterm dar
- Bdie Gerade wird so berechnet, dass die Summe der Abweichungen der beobachteten Werte von den Schätzwerten ein Minimum wird
- Cdie Gerade wird so berechnet, dass die Summe der quadrierten Abweichungen der beobachteten Werte von den Schätzwerten ein Minimum wird
- Ddie Gerade muss immer das Koordinatenkreuz der X- und Y-Achse schneiden, da Y eine Funktion von X ist
142Wie können Sie bei der Regressionsanalyse (eine unabhängige, eine abhängige Variable) den Anteil der erklärten Varianz berechnen
- ADie erklärte Varianz ergibt sich als Quadrat des standardisierten Regressionskoeffizienten
- BDie erklärte Varianz ergibt sich durch die Quadratur des nicht standardisierten Regressionskoeffizienten
- CDie erklärte Varianz ergibt sich aus der Division SSreg / SSresid
- DDie erklärte Varianz ergibt sich durch die Quadratur des multiplen R
- EDie erklärte Varianz ergibt sich aus der Division SSreg / SS
143Was versteht man unter relativer Konzentration im statistischen Sinne?
- AEine Maßzahl, die aussagt, wie gleichmäßig und auf wie viele Merkmalsträger ein Merkmal verteilt ist.
- BEine Maßzahl, die aussagt, wie häufig ein Merkmal vorkommt
- CEine Maßzahl, die aussagt, wie gleichmäßig ein Merkmal über die Merkmalsträger verteilt ist
- DEine Maßzahl, die aussagt, wie viele Merkmalsträger ein Merkmal unter sich aufteilen
- EEine Maßzahl, die aussagt, wie gerecht ein Merkmal verteilt ist.
144Was versteht man unter absoluter Konzentration im statistischen Sinne?
- AEine Maßzahl, die aussagt, wie gleichmäßig und auf wie viele Merkmalsträger ein Merkmal verteilt ist.
- BEine Maßzahl, die aussagt, wie häufig ein Merkmal vorkommt
- CEine Maßzahl, die aussagt, wie gleichmäßig ein Merkmal über die Merkmalsträger verteilt ist.
- DEine Maßzahl, die aussagt, wie viele Merkmalsträger ein Merkmal unter sich aufteilen
- EEine Maßzahl, die aussagt, wie gerecht ein Merkmal verteilt ist.
145Was kennzeichnet die relative Konzentration (im statistischen Sinne)
- Adie Kennzahl wird umso größer, je ungleichmäßiger das Merkmal unter einer gegebenen Anzahl von Merkmalsträgern verteilt ist
- Bdie relative Konzentration kann sinken, wenn die Anzahl der Merkmalsträger abnimmt, aber die Verteilung zwischen den Merkmalsträgern gleichmäßiger wird
- Cdie Kennzahl geht von 0 bis unendlich
- Ddie Kennzahl kann auch negative Werte annehmen
- Edie Kennzahl kann Werte zwischen 0 und 1,0 annehmen
- Fje kleiner der Wert ist, desto gleichmäßiger ist das Merkmal auf die Merkmalsträger aufgeteilt
- Gje größer der Wert wird, desto gleichmäßiger ist das Merkmal auf die Merkmalsträger aufgeteilt
- Hder Wert wird umso größer, je mehr Merkmalsträger Anteil an dem Merkmal haben
- Ider Wert ist nicht von der Anzahl der Merkmalsträger abhängig
146Wie interpretieren Sie, dass sich bei der Berechnung unterschiedliche Werte zwischen dem Herfindahl-Index und dem Gini-Koeffizienten ergeben
- ADas ist nicht der Fall, beide Koeffizienten sind, von Rundungsungenauigkeiten abgesehen, gleich
- BDer Herfindahl-Index misst die relative Konzentration, er muss also immer kleiner sein als der Gini-Koeffizient
- CDer Herfindahl-Index misst die absolute Konzentration, der Gini-Koeffizient misst die relative Konzentration
- DGrundsätzlich muss der Gini-Koeffizient größere Werte aufweisen, da er Werte von 0 bis unendlich annehmen kann
147Was versteht man unter dem Gini-Paradoxon
- AWenn der Gini-Koeffizient einen negativen Wert annimmt
- BWenn der Gini-Koeffizient sinkt, während der Herfindahl-Index gleichzeitig steigt
- CWenn der Gini-Koeffizient sinkt, obwohl die Anzahl der Merkmalsträger kleiner geworden ist
- DWenn der Gini-Koeffizient einen Wert von größer als 1,0 annimmt
- EWenn der Gini-Koeffizient einen Wert größer als 10,0 annimmt
148Welches Verhältnis besteht zwischen Gini-Koeffizienten und Lorenzkurve
- ADie Lorenzkurve ist die grafische Veranschaulichung der Konzentration, der Gini-Koeffizient ist die statistische Maßzahl dieser Konzentration
- BDie Lorenzkurve ist die grafische Veranschaulichung des Herfindahl-Index und hat mit dem Gini-Koeffizienten nichts zu tun
- CDie Fläche zwischen Lorenzkurve und der Diagonalen ist umso größer, je höher der Gini-Koeffizient ist
- DDer Gini-Koeffizient ist 1,0, wenn die Lorenzkurve mit der Diagonale zwischen Merkmalsträgern und Verteilung des Merkmales identisch ist.
149Was versteht man unter dem Preis-Index nach Laspeyeres?
- ADer Preisindex gibt Auskunft über die absolute Veränderung aller Preise ohne Berücksichtigung der verbrauchten Mengen
- BDer Preisindex drückt die Teuerungsrate eines Warenkorbes aus unter Berücksichtigung der aktuellen Nachfragemenge
- CDer Preisindex drückt die Teuerungsrate eines Warenkorbes aus unter Berücksichtigung der Nachfragemenge aus der Basisperiode
- DDer Preisindex drückt die Teuerungsrate eines Warenkorbes aus, wenn alle Produkte im gleichen Wert gekauft würden
150Was versteht man unter dem Preis-Index nach Paasche?
- ADer Preisindex gibt Auskunft über die absolute Veränderung aller Preise ohne Berücksichtigung der verbrauchten Mengen
- BDer Preisindex drückt die Teuerungsrate eines Warenkorbes aus unter Berücksichtigung der aktuellen Nachfragemenge
- CDer Preisindex drückt die Teuerungsrate eines Warenkorbes aus unter Berücksichtigung der Nachfragemenge aus der Basisperiode
151Was sollte getan werden, wenn der Preis-Index nach Laspeyeres und der Preis-Index nach Paasche zu stark unterschiedlichen Werten komme
- Adas kann nicht passieren
- Bes sollte der Mittelwert zwischen beiden berechnet werden
- Ces sollte ein neuer Warenkorb und eine neue Basis-Periode definiert werden
- DIn diesem Fall ist der Index von Paasche zuverlässiger, weil er gegenwartsorientiert ist
152Warum können sich die Preis-Indices von Paasche und Laspeyeres unterscheiden?
- Aweil die Statistik eine unpräzise Wissenschaft ist
- BWeil die Mengen verschiedener Perioden zur Berechnung der Indices verwendet werden.
- CLaspeyeres verwendet Mengen der Berichtsperiode; Paasche verwendet Mengen der Vergangenheitsperiode
- DWeil Güter, die im Warenkorb des Preisindex sind, nicht mehr nachgefragt werden
153In welchem Kontext wird die Zeitreihenanalyse bevorzugt eingesetzt?
- ADie Zeitreihenanalyse wird bevorzugt zur Auswertung von Experimenten eingesetzte
- BMit der Zeitreihenanalyse werden bevorzugt Umsatz-Absatz- oder Produktionsdaten analysiert
- CDie Zeitreihenanalyse dient zur Ermittlung von UrsachenWirkungsbeziehungen
- DDie Zeitreihenanalyse ermöglicht eine Vorhersage, der weiteren Entwicklung des untersuchten Merkmals
154Welche Aufgabe hat die Zeitreihenanalyse?
- AIdentifizierung eines Trends in den Daten
- BPrüfung, ob Saisoneffekte vorliegen
- CPrüfung auf Interaktionseffekte zwischen zwei erklärenden Variablen
- DIdentifikation von Strukturbrüchen in den Daten
155Was versteht man unter einem Trend in Zeitreihenanalyse
- ASaisonale Einflüsse auf die Messwertreihe
- BKonjunkturelle Einflüsse auf die Messwertreihe
- CLangfristige Einflüsse auf die Entwicklung einer Messwertreihe, die von kurzfristigen Einflüssen überlagert werden können
- DKurzfristige, unregelmäßige Veränderungen der Messwertreihe
156Welche Effekte werden im Rahmen einer Zeitreihenanalyse geprüft
- ADer Trend der Messwertreihe
- BDas Stadium des Produktlebenszyklus des Merkmals
- CSaisonale Einflüsse auf die Messwertreihe
- DIndikatoren, die auf Strukturbrüche hinweisen
157Mit welchen Analyseeinheiten (Zeitintervallen) können saisonale Komponenten untersucht und identifiziert werden
- AJährlich
- BHalbjährlich
- CQuartalsmäßig
- DMonatlich
- EWöchentlich
- FTäglich
158Welche Annahmen sind erforderlich, um eine Saison-Komponente zu identifizieren?
- ADie saisonale Komponente ist konstant über die Zeit, d.h. zum Beispiel der Quartalseffekt ist über die Jahre gleich
- BDie saisonale Komponente verändert sich von Jahr zu Jahr
- CDie saisonalen Komponenten heben sich über die Zeit auf (z.B. innerhalb eines Jahres)
- DDie saisonale Komponente wird im Rahmen der Zeitreihenanalyse als Fehlergröße behandelt
Informationen
- Beschreibung
- Quiz am Datenanalyse, erstellt von Kübra K am 21/06/2018.
- Autor
- Kübra K
- Sprache
- Deutsch
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