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Lernzettel Zusammenfassung Deskriptive Statistik
- Hochschule
- Philipps-Universität Marburg (Uni Marbur)
Lernzettel für die Klausur Deskriptive Statistik / Forschungsmethoden 2
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Lernzettel für die KlausurSkalenniveaus
Nominal
Ordinal
Intervall
Verhältnis
Nominalskaliert
Daten/Variablen werden in Kategorien eingeordnet (z.B.: Geschlecht/Studienfach)
Es gibt keine Zwischenstufen (man kann nicht ein bisschen männlich sein oder ein bisschen weiblich
sein)
Anwendbare Methoden
Modus
Medien
Chi-Quadrat-Test
Ordninalskaliert
Daten stehen in einer Rangfolge miteinander in Verbindung (größer, schnelle, weiter, besser)
Abstände zwischen einzelnen Rängen sind unterschiedlich (z.B.: Skiläufer)
Anwendbare Methoden:
Modus
Median
Korrelationskoeffizient
U-Test
W-Test
H-Test
Intervallskaliert
Gleiche Abstände zwischen Rängen der Merkmalsausprägungen (unendlich viele zwischenwerte, da
immer mehr Nachkommastellen möglich sind)
Beispiele: Körpergröße, Charaktereigenschaften, Temperatur
Anwendbare Methoden:
z-Transformation
t-Test
Anova (einfaktorielle, zweifaktorielle, mit-/ohne Messwiederholung)
Lineare Regression
Verhältnisskaliert
Rangskalierte Daten mit natürlich gegebenem Nullpunkt (Strecke, Gewicht, Einkommen)
Alle Methoden sind anwendbar (siehe oben)
, Wann wird welche Methode angewendete Methode angewendet
Orientierungsfragen Worum
geht es?
- Unterschiede
- Zusammenhänge
- Veränderungen über die Zeit hinweg
-
Wie viele Gruppen/Variablen werden miteinander verglichen?
Unabhängige oder Abhängige Stichproben?
Mindestens 3 Gruppen + Unterschiede + Mittelwerte
Eine Faktor: einfaktoreielle Varianzanalyse
Mehr als 1 Faktorstufe: zweifaktorielle Varianzanalyse
Unabhängige Stichproben: Varienzanalyse
Abhängige Stichproben (Untersuchung über längeren Zeitraum): Varianzanalyse mit
Messwiederholung
2 Stichproben + Unterschiede + Mittelwerte
t-Test für unabhängige Stichproben t-Test
für abhängige Stichproben
Zusammenhänge + 2 Variablen + Eine AV und eine UV
Einfache lineare Regression
Unterschiede zwischen Häufigkeiten
1 Variable mit mehr als 1 Kategorie: eindimensionaler Chi-Quadrat-Test
Zusammenhänge/Unabhängigkeit von 2 Variablen: zweidimensionaler Chi-Quadrattest
(Kontingenzanalyse / k*l*x^2-Test)
2 Variablen mit jeweils 2 Kategorien: Vierfelder-Chi-Quadrat-Test
Allgemeines Bivariate Statistik
Kovarianz
unstandartisiertes Maß
Gibt Zusammenhänge zweier Variablen an
Positiver Zusammenhang = Je höher das Merkmal einer Variable, desto höher auch das Merkmal der
anderen Variable (graphisch: Gerade von links unten nach rechts oben)
Negativer Zusammenhang = Je höher das Merkmal einer Variable desto niedriger das Merkmal der
anderen Variable (graphisch: gerade von links oben nach rechts unten)
Kein Zusammenhang = einer Variable verändert sich, während die andere bei 0 bleibt
Korrelationskoeffizient r
Standardisiertes Maß für Zusammenhänge
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