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Flashcards

Lernkarten Klausur

Christian Höppner wissenschaftliche Methoden Inglês 67 flashcards

Lernkarten Klausur

Flashcards do conjunto (67)

  1. 1HypotheseSie sind weniger umfangreich als Theorien.
    Sie stellen Vermutungen über einen Sachverhalt an.
    Sie lassen sich überprüfen. Hypothesen sind nie beweisbar/bestätigbar, man kann höchstens zeigen, dass sie falsch sind.
  2. 2InduktionsproblematikEs ist nicht möglich die Richtigkeit einer Theorie zu beweisen.
    Es ist aber zu beweisen das die Theorie falsch ist.
  3. 3FalsifikationsprinzipWissenschaftliche Aussagen sollen daher nach Sir Popper empirisch wiederlegbar sein.
  4. 4-Schlusstechnik- InduktionGeneralisierung von in der Realität beobachteten Regelmäßigkeiten.
  5. 5-Schlusstechnik- DeduktionAbleitung von Aussagen aus anderen (allgemeinen) Aussagen mit Hilfe logischer Regeln.
    Häufig. Hypothesenprüfung
  6. 6-Schlusstechnik- AbduktionVerknüpfung von Einzelbeobachtungen und erkennen von Regeln.
  7. 7Gütekriterien für Forschung- Ethische Aspekte: Können negative Folgen auftreten?
    - Transparenz: Das Vorgehen ist klar dokumentiert und nachprüfbar (reproduzierbar)?
    - Objektivität: Sind die Ergebnisse unabhängig von der Person?
    - Interne Validität: Keine anderen Erklärungen für die Ergebnisse?
    - Externe Validität: Übertragbarkeit der Ergebnisse?
  8. 8Quantitative Methoden- Messung und nummerische Beschreibung der Wirklichkeit
    - Allgemeingültige Gesetze für die Grundgesamtheit
  9. 9Qualitative Methoden- Verbalisierung der Erfahrungswirklichkeit
    - Beschreibung der Erfahrung
  10. 10Latente Variablen/Konstruktekönnen nicht direkt gemessen werden
    müssen erst operationalisiert werden (z.B. Skalen zuweisen)
    Beispiel: Motivation
  11. 11Manifeste Variablenkönnen direkt gemessen werden
    Beispiel: Größe, Gewicht, Lieferzeit
  12. 12Gütekriterien einer MessungGenauigkeit, d.h. Exaktheit einer Messung
    Objektivität, d.h. Messung unabhängig vom Messenden (egal welche Person misst)
    Reliabilität, d.h. Zuverlässigkeit einer Messung (egal womit und wann gemessen wird)
    Validität, d.h. wird das gemessen, was gemessen werden soll.
  13. 13Kategoriales Skalenniveu1. Nominal: Merkmalausprägungen können unterschieden werde. (Bspl. Geschlecht)
    2. Ordinal: Merkmalausprägungen können unterschieden und in eine Reihenfolge gebracht werden. Die Abstände zwischen den Werten können nicht direkt verglichen o. interpretiert werden. (Bspl. Bildungsabschlüsse)
  14. 14numerische/metrische SkalenniveausVerhältnisskala: Nullpunkt gegeben (Gewicht)
    Intervallskala: Nullpunkt gesetzt (Zeitrechnung, Jahr 0)
    stetig: beliebige Zwischenwerte im Intervall sind möglich (Größe)
    diskret: höchstens abzählbar viele Werte sind möglich (Anzahl Kinder)
  15. 15StichprobenStichproben sind eine Teilmenge der Population/Grundgesamtheit
  16. 16Unabhängige Variable(exogen, erklärend, UV): Wert hängt von keiner anderen Variable ab (“x”).
  17. 17Abhängige Variable(endogen, erklärt, AV): Wert hängt von der/den unabhängige(n) Variable ab (“y”).
  18. 18Kovariablen/StörvariablenVariablen, deren Wert ebenfalls auf die abhängige Variable einwirkt und/oder den Zusammenhang zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen beeinflusst (“z”).
  19. 19PopulationPopulation: die Menge über die eine Aussage getroffen werden soll: die ganze
    Suppe im Suppentopf.
  20. 20StichprobeStichprobe: der Teilmenge der Population, die zur Analyse ausgewählt wurde: der
    Löffel voll Suppe.
  21. 21StichprobenverfahrenStichprobenverfahren: der Prozess, mit dem die Teilmenge ausgewählt wurde. Z.
    B. zufällig: der Auswahlprozess, wo und wie der Löffel aus dem Suppentopf gefüllt
    wurde.
  22. 22Repräsentative StichprobeRepräsentative Stichprobe: Ist die Verteilung der Eigenschaften der Stichprobe ähnlich der der Population? Wenn der Löffel anders schmeckt als die Suppe war der Löffel nicht repräsentativ.
  23. 23Bias/ VerzerrungBias/ Verzerrung: Ein Teil der Population wird bevorzugt: Nur Fleischbällchen auf
    dem Löffel.
  24. 24GeneralisierbarkeitGeneralisierbarkeit: Inwieweit kann von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit
    geschlossen werden? Wenn wir gut umgerührt haben sollten die Gewürze etc. auf dem Löffel ähnlich der im Topf sein und wir können vom Löffel auf den Topf schließen.
  25. 25ParameterParameter: Wert der Grundgesamtheit, an dem wir interessiert sind: z. B.
    Temperatur der Suppe insgesamt.
  26. 26StatistikStatistik: Wert der auf Basis der Stichprobe berechnet wird: z. B. Temperatur der
    Suppe auf dem Löffel.
  27. 27ZufallsstichprobeBei einer (einfachen) Zufallsstichprobe hat jeder Merkmalsträger die gleiche
    Wahrscheinlichkeit, Teil der Stichprobe zu sein.
  28. 28geschichtete StichprobenBei geschichtete Stichproben setzen sich die Schichten aus ähnlichen
    Beobachtungen zusammen (z. B. Alter, Geschlecht). Es wird eine einfache, zufällige
    Stichprobe aus jeder Schicht genommen.
  29. 29Zufällige Stichproben vs. GelegenheitsstichprobenZufällige Stichproben erlauben einen Schluss auf die Grundgesamtheit
    (generalisierbar).
    Gelegenheitsstichproben können verzerrt sein.
  30. 30BeobachtungsstudienBei Beobachtungsstudien werden Daten gesammelt, ohne die Entstehung der
    Daten zu beeinflussen (keine unmittelbaren Kausalaussagen möglich).
  31. 31ExperimentBei einem Experiment wird der Wert der unabhängigen Variable systematisch
    variiert und die Variation der abhängigen Variable gemessen.
    - Um Verzerrungen durch Kovariablen vermeiden, erfolgt die Zuordnung zu den
    Experimentalkonditionen zufällig (randomisiert).
    - Durch wiederholte Messung kann der Effekt der Experimentalkonditionen geschätzt werden:
    hohe interne Validität.
    Bei Quasi-Experimenten ist die Zuordnung nicht randomisiert:
    geringe interne Validität
  32. 32Laborexperiment vs. FeldexperimentBei Laborexperimenten erfolgt die Untersuchung innerhalb einer speziellen
    Versuchsanordnung (geringe externe Validität).
    Bei einem Feldexperimenten erfolgt die Untersuchung im natürlichen Umfeld
    (hohe externe Validität).
  33. 33Grafische Verfahren der DatenanalyseBalkendiagramm
    Histogramm
    Boxplot
    Streudiagramm/Scatterplot
    Mosaicplot
    Liniendiagramm
  34. 34Balkendiagrammabsoluten oder relativen Häufigkeiten von kategorialen oder metrisch
    diskreten Variablen.    Balkendiagramm
  35. 35HistogrammHäufigkeit von gruppierten Merkmalsausprägungen (metrisch)Histogramm
  36. 36BoxplotVisualisierung von Median, oberem und unterem Quartil, Minimum und Maximum, Ausreißer. Der Mittelwert wird im Boxsplot nicht abgebildet.Boxplot
  37. 37Anatomie BoxplotDie untere Linie der Box ist das untere Quartil (Q1).
    Die obere Linie der Box ist das obere Quartil (Q3).
    Der Punkt in der Box (häufig auch eine Linie) ist der Median.
    Sollten Punkte außerhalb der Antennen sein, sind dies mögliche Ausreißer. Maximale Reichweite der Antennen: 1,5 · IQR vom oberen bzw. unteren Quartil. Sollte das Maximum bzw. das Minimum der Daten kleiner bzw. größer sein wird dies genommen.    Anatomie Boxplot
  38. 38Streudiagramm/ ScatterplotDarstellung der Merkmalsausprägungen von zwei metrischen Merkmalen als PunkteStreudiagramm/ Scatterplot
  39. 39MosaicplotDarstellung der Merkmalsausprägungen zweier nominaler Merkmale
  40. 40LiniendiagrammVerlauf der Merkmalsausprägung eines Merkmals
  41. 41Lagemaße1. Minimum bzw. Maximum: Kleinste bzw. größte Merkmalsausprägung
    2. Modus/Modalwert: Häufigste Merkmalsausprägung.
    3. Median/Zentralwert: Merkmalsausprägung, die bei (aufsteigend) sortierten Beobachtungen in der Mitte liegt.
    4. Arithmetischer Mittelwert (engl. mean): Summe aller Werte geteilt durch die Anzahl
    5. Quantil: Das p-Quantil ist der Wert, für den gilt, dass er von p Prozent der Werte
    nicht überschritten wird.
  42. 42StreuungsmaßeVarianz : Maß für die durchschnittliche quadratische Abweichung zum Mittelwert
    Standardabweichung (engl. standard deviation): Quadratwurzel der Varianz
    Interquartilsabstand (engl. interquartile range, IQR): Oberes Quartil
  43. 43Struktur der Daten in RStruktur der Daten in R
  44. 44-Verteilung- rechtsschieferechtsschiefen (linkssteilen) Verteilungen sind mehr Werte im unteren
    Wertebereich    -Verteilung- rechtsschiefe
  45. 45-Verteilung- linksschiefbei linksschiefen (rechtssteilen) sind mehr Werte im oberen Wertebereich-Verteilung- linksschief
  46. 46VerteilungBei symmetrische Verteilungen verteilen sich die Daten symmetrisch um eine zentrale Lage.
    Bei mehrgipfligen Verteilungen gibt es mehr als nur ein Zentrum, um das die
    Werte streuen.    Verteilung
  47. 47NormalverteilungNormalverteilung
  48. 48-Kovariation- Kovarianz-Kovariation- Kovarianz
  49. 49-Kovariation- Korrelationskoeffizient-Kovariation- Korrelationskoeffizient
  50. 50Hypothesentest Nullhypothese und AlternativhypotheseIInhaltliche Hypothesen und Modelle werden mathematisch/statistisch
    operationalisiert. Dabei ist die Nullhypothese H0 i. d. R. die, dass es keinen Zusammenhang, keinen Unterschied gibt,
    die Alternativhypothese ( HA Forschungshypothese) ist das logische Gegenteil der Nullhypothese. Die Rollen von H0 und HA können nicht vertauscht werden.
  51. 51Hypothesentest PopulationHypothesen beziehen sich auf die Population/ Grundgesamtheit, d. h. p, µ, β . (Nicht auf die Stichprobe)
    Nullhypothesen können einseitig, gerichtet ( ≤ , ≥ ) oder zweiseitig, ungerichtet ( = ) sein.
  52. 52Hypothesentest TeststatistikAnhand einer geeigneten Teststatistik werden die Stichprobendaten
    zusammengefasst. Ist die Wahrscheinlichkeit der Teststatistik unter H0 klein, fällt der Wert der Teststatistik in den Ablehnungsbereich und wird H0 wird verworfen, andernfalls nicht.
    If the "P" is Low then the Ho Must Go!
  53. 53Hypothesentest SiginifikanzniveauDas Signifikanzniveau α eines Tests gibt die maximal zugebilligte Irrtumswahrscheinlichkeit dafür an, H0 zu verwerfen, obwohl H0 gilt.
    üblich: α = 5%, auch 1% oder (selten) 10% möglich
  54. 54p-Wertberechnet sich aus der (Rand-)Wahrscheinlichkeit der Teststatistik unter H0
    Gilt p-Wert ≤ α (Signifikanzniveau), so wird H0 verworfen
    Der p-Wert sagt nicht aus, wie wahrscheinlich H0 bei den vorliegenden
    Daten (Teststatistik) ist , sondern wie wahrscheinlich die vorliegende
    Teststatistik unter H0 sind. Der p-Wert sagt nicht, wie relevant ein
    Ergebnis ist.
    Keine inhaltliche Entscheidung sollte rein auf Basis des p-Wertes getroffen werden.
    Vor der Testentscheidung immer eine explorative Datenanalyse durchführen.
  55. 55FehlerartenFehler 1. Art , Alpha-Fehler: Die Nullhypothese wird verworfen, obwohl sie gilt.
    Fehler 2. Art , Beta-Fehler: Die Nullhypothese wird nicht verworfen, obwohl die
    Alternativhypothese gilt.    Fehlerarten
  56. 56Punktschätzerein unbekannter Parameter/ Wert der
    Population anhand eines Wertes der Stichprobe geschätzt
    Standardfehler beschreibt die Streuung
    (Standardabweichung) eines Schätzwertes
  57. 57KonfidenzintervallEin Konfidenzintervall gibt einem Bereich an, der den wahren, unbekannten Wert
    der Population mit einer gegebenen Sicherheit (z. B. 95% = 100% − 5% ) überdeckt
    Je größer die Sicherheit (z. B. 99% statt 95% ), desto breiter ist das Intervall
    Je größer der der Stichprobenumfang, desto kleiner das Konfidenzintervall (untersonst gleichen Umständen): der Standardfehler se fällt mit n .
  58. 58Bootstrap...
  59. 59Testverfahren Kategoriale DatenTest des Anteilswertes : Anteil eines (binären) Merkmals in der Population.
    Chi-Quadrat Unabhängigkeitstest : Zusammenhang/ Unabhängigkeit zweier
    nominaler Merkmale. Hypothese H0 : Die Merkmale sind unabhängig, es gibt keinen Zusammenhang HA : Die Merkmale sind nicht unabhängig, es gibt einen Zusammenhang.
  60. 60Ergebnis Test des AnteilswertesErgebnis Test des Anteilswertes
  61. 61Chi-Quadrat Test: χ2 -TestITest des Zusammenhangs zweier kategorialer (nominaler) Variablen. Dabei werden die beobachteten Häufigkeiten O der Merkmalsausprägungskombinationen mit den unter Unabhängigkeit erwarteten Werten E verglichenChi-Quadrat Test: χ2 -Test
  62. 62Chi-Quadrat Test Auswertung in RChi-Quadrat Test Auswertung in R
  63. 63Einstichproben t-TestTestet den Mittelwert eines Merkmals einer Stichprobe mit einem hypothetisch richtigen Mittelwert der Population. t.test()Einstichproben t-Test
  64. 64Gepaarter t-Test/ t-Test für abhängige StichprobenTestet die Differenz der
    Mittelwerte zweier Merkmale ( A, B ) einer Stichprobe mit einer hypothetisch
    richtigen Differenz in der Population
  65. 65Zweistichproben t-Test/ t-Test für unabhängige StichprobenTestet die
    Mittelwerte eines Merkmals zweier Stichproben 1 , 2 in der Population
  66. 66Varianzanalyse (Anova)Testet die Gleicheit der Mittelwerte zweier oder mehr Stichproben (Merkmale) in der Population: H0 : µ1 = µ2 = . . . = µK vs. HA : mindestens ein Mittelwert unterscheidet sich ( µi = µj ). aov()
  67. 67Varianzanalyse (Anova)Vergleich des Lagemaßes µ bei zwei oder mehr Stichproben. Ein- oder mehrfaktoriell möglich, bei mehr als einem Einfluss auch Wechselwirkungen.
    - Nullhypothese: Lagemaß µ für alle Gruppen gleich.
    - Die Gesamtstreung ( SST ) wird zerlegt in die Streuung zwischen den
    Stichproben /Gruppen ( SSG ) und die Streuung innerhalb der
    Stichproben /Gruppen ( SSE ): SST = SSG + SSE . Ist das Verhältnis der
    Streuung zwischen den Gruppen im Verhältnis zur Streuung innerhalb der Gruppengroß ( F ), so ist dies unter der Nullhypothese unwahrscheinlich.
    - Voraussetzung: Daten innerhalb der Stichproben/ Gruppen unabhängig, identisch, normalverteilt

Informações

Descrição
wissenschaftliche Methoden FlashCards sobre Lernkarten Klausur, criado por Christian Höppner em 22-12-2017.
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