Quiz
STADA Jörg Matthes 2021
Questions in this quiz (66)
1Der Begriff Statistik:
-kommt von "Status" (lat.) "der Staat"
-"statista" (lat.) der Staatsmann- ATrue
- BFalse
2Wozu braucht man Statistik?
- ADie Statistik hilft uns, Studien zu konzipieren, mit denen wir inhaltliche Fragen beantworten können.
- BDie Statistik ist ein Selbstzweck.
- CDie Statistik ist Mittel zum Zweck, kein Selbstzweck.
- DDie Statistik ermöglicht es, Komplexität in Zusammenhängen zu berücksichtigen
- EDie Statistik hilft uns, zu korrekten und generalisierbaren wissenschaftlichen Aussagen zu gelangen!
- FDie Statistik ist abhängig von normativen Vorstellungen
- GDie Statisitk ist unabhängig von normativen Vorstellungen, was wir gut oder schlecht finden.
- HStatistik leistet keine Interpretation der Befunde
- IStatistik kann auch missbraucht werden
- JStatistik kann niemalls missbraucht werden
3Gemäß der Theorie der Schweigespirale äußern sich Menschen weniger wahrscheinlich in öffentlichen Sitatuionen, wenn sie die Mehrheitsmeinung gegen sich sehen. Dies führt zu einem Spiraleffekt.
- ATrue
- BFalse
4Die Theorie der Schweigespirale stammt von Noelle-Neuman, 1975
- ATrue
- BFalse
5Hypothesen sollen bei der Statistik erst nach der Durchführung statistischer Analysen aufgestellt werden
- ATrue
- BFalse
6Ein "DON´T" der Statistik ist es mit den Daten alle möglichen statistischen Analysen durchzuführen, bis sich ein halbwegs plausibles "signifikantes" Ergebnis zeigt
- ATrue
- BFalse
7Es gibt deskriptive und induktive Statistik
- ATrue
- BFalse
8Deskriptive und induktive Statistik!
- ADeskriptiv: beschreibende Statistik, ordnen, beschreibem von Daten und Zahlen mit z.B. Tabellen
- BDeskriptiv: schließende Statistik, Rückschlüsse von meinen erhobenen Daten (Stichproben) auf die Grundgesamtheit
- CInduktiv:beschreibende Statistik, ordnen, beschreibem von Daten und Zahlen mit z.B. Tabellen
- DInduktiv: schließende Statistik, Rückschlüsse von meinen erhobenen Daten (Stichproben) auf die Grundgesamtheit
9Univariate, bivariate und multivariate Statistik!
- Aunivariate: Beschreibung einer einzelnen Variable z.B. Nutzung von Facebook
- Bbivariate: Beschreibung eines Zusammenhanges zwischen 2 Variaten, z.B. Nutzung von Facebook und das Glauben von Fehlinformationen, wie hängt das zusammen?
- Cmultivariate: Beschreibung des Zusammenhanges von mehr als 2 Variaten, z.B. Wie erklärt sich das Glauben von Fehlinformationen in Abhängigkeit von verschiedenen Mediennutzungsquellen, des Vorwissens und der politischen Verbindung
10Prädiktor Variable die etwas vorhersagt
- ATrue
- BFalse
11Abhängige Variable: die von etwas abhängt z.B. Glauben von Fehlinformationen
- ATrue
- BFalse
12Urliste ist eine sortierte Urliste z.B. nach Größe sortiert
- ATrue
- BFalse
13Wie viel Menschen in Ö haben Angst sich mit Corona zu infizieren und wie stark weichen die Personen vom Mittelwert ab
ist ein typischces Beispiel fur ein Lagemaß- ATrue
- BFalse
14Haben Menschen Angst oder nicht vor Corona?
ist ein typisches Beispiel für eine Verteilung- ATrue
- BFalse
15Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X in einer Stichprobe mit dem Umfang N auf?
ist die absolute Häufigkeit (fi)- ATrue
- BFalse
16Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis zur Gesamtstichproobe mit dem Umfang N auf?
ist die relative Häufigkeit (pi)- ATrue
- BFalse
17Regeln bei der Häufigkeitsverteilung (=Gruppenbildung)!!!
- Ajede Ausprägung muss genau einer Klasse zugeordnet werden
- Bjede Ausprägung muss mehr als einer Klasse zugeordnet werden
- Cin der Regel sind 5-10 Gruppen ideal
- Din der Regel sind 6-12 Gruppen ideal
- Eoffene Klassen möglichst bevorzugen
- Foffene Klassen möglichst vermeiden
- GRandklassen sollten gering besetzt sein
- HMöglichst Gruppenbreite konstant halten
18Maßzahlen für bereits erhobene Daten (Stichproben) nennen wir Verteilungskennwerte (deskriptive Statistik)
- ATrue
- BFalse
19Maßzahlen für die Grundgesamtheit nennen wir Verteilungsparameter (induktive Statistik)
- ATrue
- BFalse
20Lagemaße geben Auskunft darüber, wie sich die Daten um den Schwerpunkt (Zentrum/zentrale Tendenz) verteilen = Wie unterschiedlich sind die Messwerte
- ATrue
- BFalse
21Der Modus (auch Modalwert) ist der Wert einer Verteilung, der am häufigsten auftritt
- ATrue
- BFalse
22Modus
- AVorteil: schnell und einfach zu ermitteln, was ist typisch
- BNachteil: sehr aufwendig zu ermitteln
- CNachteil: nicht sehr informationsreich, wenig aussagekräftig (z.B. zwei Werte haben die gleiche Häufigkeit, Aussagekraft ist beschränkt)
- DVorteil: hohe Aussagekraft, liefert viel Informationen über Daten
23Der Modus ist ein Lagemaß
- ATrue
- BFalse
24Median
- Aauch Md, x med
- Bteilt die Verteilung in zwei gleich große Hälften
- C50% der Werte sind kleiner und 50% der Werte sind größer als der Median
- Dungruppierte Daten: Daten müssen zunächste der Größe nach geordnet werden, Dann ist der Median bei ungeraden Zahlen die Ausprägung des "mittleren" Wertes
- EBei 9 Werten, ist der 5. Wert der Median
- FZ.B.
2,6, 12,15,16,20,22,30,35
ist 16 der Median - GBei geradem n gibt es keine echte Mitte, Der Median liegt dann genau in der rechnerischen Mitte zwischen den beiden Werten, die der Mitte der Verteilung am nächsten kommen.
- Hbei 10 Werten liegt der Median zwischen dem 5. und dem 6. Wert
- Iz.B.
2, 6, 12, 15, 16, 20, 23, 30, 35, 40
der Wert zwischen 16 und 20 ist der Median, also 18 ist der Median
25Der Mittelwert, Durschnittswert oder Schwerpunkt der Verteilung ist die durchschnittliche Ausprägung aller Were
- ATrue
- BFalse
26Mittelwert
- ANachteil: wenig stabil, andere Stichprobe = anderer Mittelwert
- Bnur bei intervallskalierten Daten möglich
- Cbei ordinalen und nominalskalierten Daten macht der Mittelwert keinen Sinn mehr
- DMittelwert macht sowohl bei intervallskalierten, als auch bei ordinalen und nominalskalierten Daten Sinn
- Eist sehr empfindlich gegenüber Ausreißern
- FAusreißer spielen fast keine Rolle
- Gein Ausreißer wäre z.B. jemand hatte 1000 Partner
27Ein Säulendiagramm eignet sich nicht für die Darstellung von absoluten und relativen Häufigkeiten
- ATrue
- BFalse
28Ein Balkendiagramm benutzt man bei relativen Häufigkeiten, bei sehr vielen Ausprägungen (Kategorien), sind solche Diagramme aber nicht aussagekräftig
- ATrue
- BFalse
29Ein Kreisdiagramm, auch Tortendiagramm genannt hat ein Problem:
zu viele Ausprägungen = nicht mehr gut lesbar, desto größer die Fläche, desto häufiger tritt es auf, Prozentangaben nötig, da sonst sehr schwer zu interpretieren- ATrue
- BFalse
30Eine Randklasse wäre z.B. niedrigste oder höchste Einkommensgrenze
- ATrue
- BFalse
31Zentrale Tendenz= wie viele Gipfel hat eine Verteilung?
- ATrue
- BFalse
32Schiefe (Beschreibungsmöglichkeiten von Verteilungen)!
- AMaß für die Symmetrie der Verteilung
- BMaß für die Asymmetrie der Verteilung
- CDie Schiefe einer symmetrischen Verteilung hat den Wert null
- DDie Schiefe einer symmetrischen Verteilung hat den Wert eins
- Ejede Verteilung die nicht symmetrisch ist heißt automatiscch schiefe Verteilung
- Flinksschief, rechtsschief
33Wölbung (Kurtosis) (Beschreibungsmöglichkeiten von Verteilungen)!
- AEin Maß dafür, wie sich die Beobachtungen, um einen zentralen Punkt gruppieren
- Bz.B. schmalgipflig/breitgipflig
- Cwie spitz/gestaucht ist eine Verteilung?
34Schiefe = 0 ist eine symmetrische Schiefe
- ATrue
- BFalse
35Schiefe kleiner 0 = rechtssteile Verteilung
Schiefe größer 0 = linksseitige Verteilung- ATrue
- BFalse
36Die Kurtosis ist bei einer Normalverteilung niemals 0
- ATrue
- BFalse
37positive Kurtosis: gruppieren sich stark um den Mittelwert, auch schmalgipflig genannt
negative Kurtosis: gruppieren sich die Beobachtungen weniger dicht, also breitgipflig zusammen- ATrue
- BFalse
38Spannweite/Range
- ADifferenz vom größten und kleinsten vorkommenden Wert
- BVorteil: schnell und einfach
- CNachteil: aufwendig
- DNachteil: sehr empfindlich gegenüber Ausreißern, informationsarm
- EVorteil: kaum empfindlich gegenüber Ausreißern, viel Informationen
- Fwichtig um zu überprüfen: Kann das stimmen?
39Interquartilbreite/Interquartilabstand!
- Amittlere 50 %
- Bman bestimmt sie indem man das dritte Quartil minus das erste Quartil rechnet
- Cman bestimmt sie indem man das dritte Quartil plus das erste Quartil rechnet
- DVorteil: wenig empfindlich gegenüber Ausreißern
- ENachteil: ist sehr empfindlich gegenüber Ausreißern
- FNachteil: informationsarm und nur sinnvoll für metrische Daten
- GVorteil: viel Informatonen und für alle Daten möglich (intervall, metrisch, ordinal...)
40Ausreißer sind Daten die mehr als 1,5 Interquartilabstände vom ersten bzw.. dritten Quartil entfernt liegen
- ATrue
- BFalse
41Extremwerte sind extremer als Ausreißer, da sie 3 Interquartilsabstände vom ersten bzw. dritten Quartil entfernt liegen
- ATrue
- BFalse
42Was ist AID?
- Adurschnittliche Abweichung vom Mittelwert
- BAverage Deviation
43Die Standardabweichung und Varianz sind beide unempfindlich gegenüber Ausreißern
- ATrue
- BFalse
44Tim hat in der Prüfung an der Uni Wien 620 Punkte, Mia hat in Innsbruck 640 Punkte
ist Mia wirklich besser, wenn wir wissen das die Prüfungen unterschiedlich schwer waren?
ist ein typisches Beispiel für eine Standardisierung- ATrue
- BFalse
45Was lässt sich zusammenfassend also bisher sagen?
- AHäufigkeitsverteilungen lassen sich immer durch ihre Lage auf der Merkmalsachse (Lagemaße) und ihre Streuung (Streuungsmaße) kennzeichnen
- BHäufigkeitsverteilungen lassen sich immer durch ihre Lage auf der Merkmalsachse (Streuungsmaße) und ihre Streuung (Lagemaße) kennzeichnen
- Cin Forschungsarbeiten werden meist Mittelwert und Standardabweichung angegeben
- Din Forschungsarbeiten werden meist Mittelwert, Varianz und Standardabweichung angegeben
- EVerteilungen können nur asymmetrisch sein
- FVerteilungen können symmetrisch oder schief sein, sie können unimodal, bimodal und multimodal sein
- GVariablen, die in der Population normalverteilt sind, lassen sich mit Mittelwert und Standardabweichung sinnvoll repräsentieren
- Hz-Werte haben einen Mittelwert von 1 und eine SD von 0
- Iz-Werte haben einen Mittelwert von 0 und eine SD von 1
46Quartile, Standardabweichung, Varianz, Bereich, Maximum und Minim = Lagemaße
- ATrue
- BFalse
47Grundlagen der Inferenzstatistik
- Ainduktive Statistik: wir unterscheiden zwischen der Menge aller Merkmalsträger und Teilmengen davon
- BDie Menge aller Merkmalsträger = Grundgesamtheit/Population
- CTeilmengen = Stichproben (Sample, Auswahl)
- DDie korrspondierenden Kennwerte der Grundgesamtheit = Parameter
- EStichprobe muss für Grundgesamtheit repräsentativ sein
48im eindimensionalen Fall schätzt die induktive Statistik die wahren, aber unbekannten Werte in der Grundgesamtheit -> darum wird von Testen gesprochen
- ATrue
- BFalse
49Die Grundlage der induktiven Statistik ist die Wahrscheinlichkeitstheorie
- ATrue
- BFalse
50Das Gesetz der großen Zahlen...
In einer Zufallsstichprobe...- Aliegt das arithmetische Mittel...
- Bfür große n....
- Cmit hoher Wahrscheinlichkeit...
- Dsehr nahe beim Mittelwert der Grundgesamtheit.
- EDas gilt umso eher, je größer n ist
51Bei Punktschätzungen muss das Merkmal in der Grundgesamtheit stets normalverteilt sein
- ATrue
- BFalse
52Bei Punktschätzung schätzt man einen einzigen Wert
- ATrue
- BFalse
53Ich möchte wissen, vie viele Studierende in Wien aus NÖ kommen, bei der Stichprobe finde ich heraus das 22 Studenten von 100 aus NÖ kommen, jetzt schätze ich also das in ganz Wien der Anteil an Studenten aus NÖ 22% beträgt. Aber die Wahrscheinlichkeit ist hoch das meine Stichprobe nicht dieser Schätzung (=Grundgesamtheit) entspricht....
Dieses ist ein typisches Beispiel für eine Punktschätzung- ATrue
- BFalse
54Wir unterscheiden drei inferenzstatistische Maße!
- AStandardfehler
- BKonfidenzintervalle
- CSignifikanztests
- DPunktschätzung
- EIntervallschätzung
- FZ-Test
- GNormalverteilung
55Der Standardfehler sagt etwas über die Verlässlichkeit der Parameterschätzung
- ATrue
- BFalse
56Konfidenzintervalle...sagen etwas über die Verlässlichkeit der Parameterschätzung als Intervall
- ATrue
- BFalse
57Wir wollen ermitteln, ob die TV Nutzung von Jungen und Mädchen sich unterscheiden, man befragt je 100 Mädchen und Jungen, dann bekommt man einen Mittelwert und man will wissen gehören sie zur gleichen Population. Wenn die TV Nutzung sich unterscheidet, dann gehören sie zu verschiedenen Grundgesamtheiten.
ist ein typisches Beispiel für die Inferenzstatistik- ATrue
- BFalse
58Was passiert beim Signifikanztest bei der Ablehunung bzw. Beibehaltung der Nullhypothese?
- AAblehnung der Nullhypothese:
-H0 wird abgelehnt, wenn die aus der Stichprobe gebildete Prüfgröße in den Ablehnbereich K fällt - BBeibehaltung der Nullhypothese:
-H0 wird abgelehnt, wenn die aus der Stichprobe gebildete Prüfgröße in den Ablehnbereich K fällt - CAblehung der Nullhypothese:
-H0 wird beibehlaten, wenn die aus der Stichprobe gebildete Prüfgröße in den Annahmebreich fällt - DBeibehaltung der Nullhypothese:
-H0 wird beibehlaten, wenn die aus der Stichprobe gebildete Prüfgröße in den Annahmebreich fällt
- AAblehnung der Nullhypothese:
59Der P-Wert bezeichnet die Wahrscheinlichkeit für das gefundene Ergebnis unter der Annahme da in der Population H0 gilt.
- ATrue
- BFalse
60In der Sozialforschung hat sich eine Irrtumswahrscheinlichkeit von alpha= 1% eingebürgert
- ATrue
- BFalse
61Signifikanz hat nichts mit Bedeutsamkeit zu tun
- ATrue
- BFalse
62mit größerer Stichprobe steigt die Wahrscheinlichkeit das auch kleine Effekte signifikant werden
- ATrue
- BFalse
63wenn man sich für die H1 entscheidet und die H0 ablehnt, kann es sein das man einen Beta Fehler eingeht
- ATrue
- BFalse
64Nonparametrische Tests legen keine Bedingungen fest über Parameter derjenigen Population, aus der die Stichprobe gezogen wurde (z.B. Normalverteilung)
- ATrue
- BFalse
65eine Nullhypothese in einem Signifikanztest wäre z.B.
"verrichtete Hausarbeit von Männern und Frauen pro Woche",
dabei wäre die Nullhypothese das beide gleich viel Hausarbeit verrichten und die beiden Gruppen nicht voneinander abweichen- ATrue
- BFalse
66Der p-Wert
- A=Ablehnungsgrenze
- B=Annehmgrenze
- Cmuss kleiner als 0,1 sein
- Dmuss kleiner als 0,5 sein
- Eman kann daran ablesen ob es ein signifikantes oder nicht signifikantes Ergebnis ist
Information
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- Quiz on STADA Jörg Matthes 2021, created by Julia W. on 26/06/2021.
- Author
- Julia W.
- Language
- Deutsch
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