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| Question | Answer |
| Was ist Deskriptiv Statistik? | - beschreibt Stichproben durch Prozentwerte, Mittelwerte, ... |
| Was ist Inferenzstatistik? | - schließt von Stichprobendaten auf Populationseffekte durch Parameterschätzung und Signifikanztests |
| Was sind Fehlerquellen in der Statistik? | 1. Scheingenauigkeit 2. Manipulation der Basis 3. Selektion von Aussagen 4. Konstrukiton von Superlativen 5. Prozente ohne Basis 6. Irreführende Mittelwerte 7. Gestauchte und gestreckte Zahlen 8. Verzerrte Piktogramme 9. Pseudo - Kausale Korrelationen 10. Ignorierte Zufallsschwankung |
| Welches sind Maße der zentralen Tendenz? | 1. Modalwert Mo: häufigster Wert einer Verteilung 2. Medianwert Md: Wert, der die Verteilung halbiert, ebenso viele bzw. 50% der Werte liegen unter dem Md und 50% der Werte liegen über dem Md 3. (Arithmetischer) Mittelwert AM/M/x(mit Strich drüber): Durchschschnittswert, d.h. Summe aller Messwerte dividiert durch die Anzahl aller Messwerte |
| Was sind Maße der Dispersion? | 1. Variationsbreite = Spannweite = Range V: Differenz zwischen dem größten Messewrt (Maximum) und dem kleinsten Messwert (Minimum) 2. Varianz s^2: Die Summe der quadrierten Abweichungen der einzelnen Messwerte vom Mittelwert, dividiert durch die Anzahl a) aller Messwerte (Population), b) aller Messwerte -1 (Stichprobe) 3. Standardabweichung = Streuung SD: Die Wurzel der Varianz |
| Was sind Verteilungsformen für Häufigkeitsverteilungen? | 1. symmetrisch vs. asymmetrisch 2. unimodal vs. bimodal vs. multimodal 3. schmalgipflig vs. breitgipflig 4. linkssteil vs. rechtssteil 5. U-förmig vs. abfallend vs. ansteigend |
| Wann ist eine Punktschätzung in der Inferenz - Statistik sinnvoll? | - bei repräsentativen Stichproben |
| Was ist eine Intervallschätzung? | - auf Basis aller Stichproben --> 95% Konfidenzintervall |
| Was ist statistische Signifikanz? | Ein in der Stichprobe gefundener Effekt ist höchstwahrscheinlich nicht zufällig zustandegekommen, sondern auf einen Effekt in der Population zurückzuführen. |
| Wann ist ein Ergebnis signifikant? | - signifikantes = überzufälliges Ergebnis: p <= 5% --> Entscheidung für Forschungshypothese H1, die den entsprechenden Effekt postuliert |
| Was bedeutet ein statistisch signifikantes Ergebnis? (p = Irrtumswahrscheinlichkeit, "L" = Signifikanzniveau (festgelegt auf 5%) | - p<= "L" --> H1 annehmen - p> "L" --> statistisch nicht signifikantes Ergebnis --> H0 annehmen (sofern Teststärke ausreicht) |
| Wann verwendet man den t-Test für unabhängige Stichproben? | - weil unabhängige Stichprobe, 2 Mittelwerte vorhanden - prüft Unterschiedshypothese, dass sich 2 Mittelwerte unterscheiden |
| Was ist der Nullhypothesen - Signifikanztest? | - wenn Ergebnis nicht statistisch signifikant --> Frage nach Aussagekraft des Signifikanztests: Teststärke berechnen Möglichkeit 1: Teststärke gering: 1 -"B" < .8 ("B" = .2) --> Keine Aussage über H1/H0 möglich Möglichkeit 2: Teststärke groß: 1 - "B" >= .8 ("B" = .2) --> Entscheidung gegen die H1. d.h. für H0 |
| Wann wird zweiseitige, wann einseitige Irrtumswahrscheinlich ausgegeben? | - Bei gerichteter H1 --> einseitige Irrtumswahrscheinlichkeit - bei ungerichteter --> zweiseitige |
| Was ist der Levene Test? | - Levene Test der Varianzgleichheit gibt an, ob Varianzen in beiden Gruppen der Population gleich sind --> wenn Test nicht signifikant ausfällt --> unverzerrter t-Test - Falls Levene Test signifikant, muss korrigierter t-Wert mit korrigierten Freiheitsgraden verwendet werden, da dann Varianzen unterschiedlich! |
| Wann verwendet man den eindimensionalen Chi - Quadrat - Test? | - prüft Unterschiedshypothese, dass sich zwei oder mehr Prozentwerte unterscheiden. Gruppen werden in durch k Kategorien der nominalskalierten Variable eingeteilt. Effektgröße w. |
| Wie bestimmt man Freiheitsgrade? | - df = k - 1 |
| Was ist die Varianzanalyse? | - prüft Mittelwertunterschiede zwischen mehr als 2 Gruppen |
| Welche Skalenniveaus gibt es? | - Nominalskala - Ordinalskala --> Nominalskalen - Intervallskala - Verhältnisskala - Ratioskala --> Kardinalskalen |
| Welche Hypothesen gibt es? | 1. - Unterschiedshypothese; - Veränderungshypothese; - Zusammenhangshypothese 2. - gerichtete Hypothese; -ungerichtete Hypothese 3. - spezifische Hypothese; - unspezifische Hypothese |
| --> Wann benutzt man den t-Test für unabhängige Stichproben? | - Unterschiedshypothese --> Kardinalskalierte Variablen |
| --> Wann benutzt man den Eindimensionalen Chi - Quadrat - Test? | - Unterschiedshypothesen --> nominalskalierte Variablen |
| --> Wann verwendet man bivariate Korrelation und Regression? | - Zusammenhangshypothesen --> kardinalskalierte Variablen |
| --> Wann verwendet man den zweidimensionalen k x l - Chi- Quadrat - Test? | - Zusammenhangshypothese --> Nominalskalierte Variablen |
| --> Wann verwendet man den t-Test für abhängige/gepaarte Stichrproben? | - Veränderungshypothesen --> kardinalskalierte Variablen |
| --> Wann benutzt man den McNemar Chi- Quadrat - Test? | - Veränderungshypothsen --> Nominalskalierte Variablen |
| Was untersucht der t-Test für unabhängige Stichproben genau? | - 2 Variablen - Unterschied zwischen zwei Mittelwerten bei zwei verschiedenen Gruppen - UV: nominal, AV: kardinal |
| Was untersucht der t-Test für abhängige Stichproben genau? | - Unteschied zwischen zwei Mittelwerten einer Gruppe (abhängige Zielgruppe) - Wert zu zwei Zeitpunkten vergleichen --> Veränderungshypothese - UV: nominal, bzw. dichotom, AV: kardinalskaliert - Ungerichtete Hypothese: H1: µ1 /= µ2 oder H1: µd /= 0 (Mittelwert der Messwertdifferenzen d größer als null) - Gerichtete Hypothese: H1: µd > 0 H0: µ<= 0 |
| Was untersucht der eindimensionale x^2 - Test genau? | - 1 Variable mit k- Abstufungen, min. nominal --> kardinal möglich - H1: Pi/=Pi' - H0: Pi1= Pi2= ... =Pi k |
| Was untersucht der 2 dimensionale x^2 Test? | - Zusammenhangshypothese für 2 nominalskalierte Variablen - Bsp. sozialer Vergleich mit eigenem Geschlecht - Bei beiden "L" = 5%, da x^2 - Verteilung nur im positiven Bereich existiert --> keine symmetrische Verteilung |
| Was muss bei der bivariaten Korrelation des 2 min. x^2 - Test beachtet werden? | - Kriterium y = AV; Prädikator x = UV --> beide kardinal |
| Was man bei multiplen Korrelationen des 2 min. x^2 Test beachten? | - 1AV, min. 2 UV --> kardinal |
| Was muss man bei kanonischen Korrelationen des 2 dim. x^2 Test beachten? | - mehrere AV, min. 4 Variablen --> kardinal |
| Was untersucht der McNemar Chi - Quadrat Test genau? | - prüft die Veränderung von Prozentwerten bei dichotonem Merkmal und Vorher - Nachher Messung - Kreuztabelle mit vier Feldern - relevant nur Zellen b und c --> Wechsler |
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