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[Zusammenfassung] Inferenzstatistik

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Course
Inferenzstatistik

Institution
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg (Uni Heidel)

Bei diesem Dokument handelt es sich um eine Zusammenfassung zur Vorlesung "Inferenzstatistik". Die Zusammenfassung ist prägnant, übersichtlich und optisch ansprechend. Sie wurde in Goodnotes verfasst und besteht aus meiner Handschrift. Ich selbst konnte durch Lernen mit der Zusammenfassung eine...

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Uploaded on September 5, 2022
Number of pages 31
Written in 2020/2021
Type Summary

inferenzstatistik
anova
ancova
regression
multiple korrelation
alm
allgemeines lineares modell
nonparametrische verfahren

Institution
Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg (Uni Heidel)
Education
Psychologie
Course
Inferenzstatistik

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[Zusammenfassung] Statistik

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1. Summary - [zusammenfassung] deskriptive statistik
2. Summary - [zusammenfassung] inferenzstatistik
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Partielle dhnuttipte Korrelation
PARTIALKORREL.AT/ON.--
Korrelation zweier Variablen nachdem Drittvariabkauspartialisiert wurde
↳
,

Eliminieren des Einflusses von z auf Korrelation zwischen xundy PYX ?
Partiaekorrelationimvenn -

Diagramm
→
neues Verhältnis :

räeäuereäeaöemnäenääuüärianzryx Kyrie
gemeinsame Varianz gemeinsame Varianz von yundx ,

von
yund , wenn < aus beiden Variablen
nerauspartialisiert wird
Auspartialisieren theoretisches Vorgehen Beispiel wie stark hängt Gewichtsverlust von Sport ab?
:
:

•

Regressionsanalyse Regressionsgleichung
: von
+ und yin Abhängigkeit von z
↳
Regressionsresiduen-xneuundyr.eu
rgyjniennqgaggrg.IM
Gewichtsverlust y
ÄÖ % -51
•

.g g?gkal o r i e nzuf u nr ) Par t i a ekor re l a t i o n
werden miteinander korreliert
:[
↳
1.0
↳
Anteil von X. der nicht durch 2
992%
vorhergesagt
yxnef9FEEtwirdwnabhcngigvonryx-43-rzyx-n.rs
µ .
>
qq.in ,
µ . >
=
= .gg →
↳ „
=
.
>,

Z

,SEMIPARTIALKORREL.AT#
Korrelation zweier Variablen nachdem Drittvariablenuraus einer der Variablen
PYCKZ )
• =
,

auspartialisiert wurde
↳ Berechnung wieviel Varianz vonydurcnx zusätzlich
, zuzaufgeklärt werden
kann

somipartialkorreeationimvenn Diagramm -

Beispiel :
wieviel Varianz des Gewichtsverlust erklärt
Training zusätzlich zu Kalorienzufuhr ?

ryx-fyz.kz
B " ?) =

ryu ? ) =

1- 112
=
.
70 → Ryu .si:49
Drosera

f) (X. 2)
Anteil der Varianz vony ,

denk zusätzlich ZUZ
erklärt

MULTIPLEKORRELATION.nu
Korrelation zwischen mehreren
Prädiktorvariabvne einem Kriterium
Zusammenfassender Drädiktorenin Linearkombination
• /?
↳
Ergebnis der Linearkombination korreliert optimal mit Kriterium
Multiple Korrelation im Venn -

Diagramm Beispiel :
wie stark hängt Gewichtsverlust von
Training
und Kalorienzufuhr gemeinsam ab ?
RZy.KZ
FÄLLIG.io:5895 rein ü= .
- Ruz :#
erklären =
.
86

riyxtryz Zrxz ryx ryz -

RZy.az Ry.xz-ifpiy.ve
-
-
-

= →

,INKREMENTELLEVALIDITAT.tn
Aufnahme einer Variable als Prädiktor erhöht Anteil aufgeklärter Varianz am Kriterium
↳
eigenständigen Varianz anteil des Kriteriums
klärt auf
↳
Verbesserung der Vorhersage eines Kriteriums
Beispiel :
Besitzt X. inkrementelle Validität ?

! 49¥39.tt?5run9duronxnvqi!!?%aaiimngvonxn&xa
¥:
i
¥! ¥; Riina > Nyu →
Xa besitzt inkrementelle Validität gegenüber y

SUPPRESSOREFFEKT.tn
Prädiktor korreliert nicht mit Kriterium trägt trotzdem zu Varianzaufklärung bei
,

↳ Variable besitzt inkrementelle Validität die nicht mit Kriterium korreliert
,

↳ Drädiktor korreliert stark mit anderen Prädatoren

Beispiele

Einäugigeänisänsenaürsnäeämaräänaöenertas
- ↳ Varianz trotz
höherer Anteil aufgeklärter Korrelation fehlender zwischen
Teil von x. der nicht
mit Z korreliert,
Anforderungsniveau und Studien erfolg
sagt

III!.EE?bEYn9dur
µ
Kriterium präziser voraus " "

¥ ¥; ! Einrennen .ae
Varianzaufklärung durch taz Validität
gegenüber y
RZy.XE.tn }

, Multiple Regression
ZIELDERMULTIPLENRt-EGRES.IN
•

Vorhersage eines Kriteriums y durch mehrere Prädiktorenxnxz . . . n
↳
Bestimmung einer Regression gleichung
<

Ügi
}
-
botbn.Xsitbz.li?..tbn.Xni yilyi Kriterium lsschätzer ) bo .br
. . Regressionsparameter
bo y Achsenabschnitt
-

k Anzahl Prädikaten
yi-botbihitbz.Xzit.n.tk -

Xkitei Xs .tn
. .
Prädiktoren ei Regressionsresiduum

Beispiel Vorhersage der Lebenszufriedenneit Kriterium ) anhand
:
von Persönlichkeitsmerkmale ,

Belastung sfaktorenund Ressourcen ( Prädatoren) .

BESTIMMUNG DERREGRESSIONSPARAMETERIREGRESSIONS GEWICHTE

•-ä
↳
Ordinary least Square regression ! regression
"
ein -

-
minimal III. lyi -

bit -
_

minimal

Interpretation standardisierte Regression arameterlß )
Vorzeichen Richtung des
Zusammenhangs 2-
Standardisierung von Kriterium & Prädatoren
• : •

•

Betrag Gewichtung der Prädatoren
: ↳ Wertebereich E- tit ] → leichter zu interpretieren
•
9. Abhängig von anderen Prädatoren

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