Defintion: Arithmetisches Mittel (Mittelwert)
Folie 133
Definition: Median
Folie 134
Nenne den Unterschied zwischen Median und arithm. Mittel
Für welche Abbildung gilt wohl Median < arithmetischer Mittelwert?
Folie 135
Defintion: Quantile
Folie 137
Nenne die Stellen der Qauntile und das jeweilige alter
bei 25% / 50% / 75%
Was ist der Punkt in einem Boxplot?
Folie 138 Median
Wie berechnet sich “IQR“?
IQR= Q3-Q1
Folie 139
Wie wird die untere Antenne berechnet?
Untere Antenne = 1,5 x IQR - Q1
Falls der min. Wert kleiner wird ist die Rechnung irrelevant und der kleinste Wert wird genutzt.
Wie wird die obere Antenne berechnet?
Obere Antenne = 1,5 x IQR + Q3
Falls der max. Wert kleiner wird ist die Rechnung irrelevant und der kleinste Wert von max. wird genutzt.
Wie werden die Werte überhalb der Antennen genannt?
Folie 140
Defitntion: Moadalwert
Defintion: Varianz
Folie 147
Definition: Standardabweichung
Definition: Spannweite
Folie 153
Bei welcher Abbildung ist die Standardabweichung wohl am Größten?
Folie 159
Welche verschiedenen Skalenniveaus Hauptkategorien kann unterschieden werden?
“Metrisch“ und “Kategorial“
Folie 164
In welche Skalen kann das Metrischeskalenniveau unterteil werden?
UND
In welche Skalen kann das Kategorialskalenniveau unterteil werden?
Definition: Verhätnisskala
Defintion: Intervallskala
Definition: Ordinalskala
Defintion: Nominalskala
Sortiere das Skalenniveau nach Informations-/Interpretationsqualität
Was passoer wemm im Simpson-Paradoxon die Kovariablen ignoriert werden?
Folie 173
Defintion: Stichprobe
Folie 186
Definition: Stichprobenverharen
Wie beeinflusst der Wert von 1-α die Größe und Genauigkeit eines Konfidenzintervalls?
Je größer der Wert von 1-α ist, desto größer ist das Konfidenzintervall und umso ungenauer ist die Schätzung. Dies bedeutet jedoch auch, dass mit einem größeren 1-α-Wert eine höhere Sicherheit besteht, dass der wahre Wert im Intervall liegt.
Folie 199
Allg. Interpretation: Mit einer Wahrscheinlichkeit von 1- α (z.B. 95 %) liegt der gesuchte, aber unbekannte Parameter zwischen der unteren und der oberen Grenze des Konfidenzintervalls
Die allgemeine Interpretation eines Konfidenzintervalls besagt, dass mit einer Wahrscheinlichkeit von 1-α (z.B. 95 %) der gesuchte, aber unbekannte Parameter zwischen der unteren und der oberen Grenze des Konfidenzintervalls liegt.
Bei Welchen Hypothesen wird i.d.R. zweiseitig getestet, so dass es auf beiden Seiten des Intervalls einen Ablehnungsbereich gibt?
Folie 209
Nenne ein Bsp. zu einer ungerichteten Hypothese
Bei welchen Hypothesen wird i.d.R. einseitig getestet, da die Richtung eines möglichen Unterschieds/Effekts/Zusammenhangs feststeht.
Folie 210
Nenne ein Bsp. zu einer gerichteten Hypothese
Was ist das α-Niveau oder Signifikanzniveau und welche Rolle spielt es in der statistischen Hypothesentestung?
Das α-Niveau oder Signifikanzniveau ist die vom Forscher akzeptierte Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese (H0) fälschlicherweise abgelehnt wird. Typischerweise werden α-Niveaus von 10 %, 5 %, 1 % oder 0,1 % verwendet.
Folie 211
Wie wird das tolerierte α-Niveau bei der Berechnung einer Prüfgröße verwendet?
Das tolerierte α-Niveau wird zusammen mit anderen Parametern wie dem Stichprobenumfang verwendet, um den theoretischen Wert einer Prüfgröße zu berechnen.
Welche Schritte sind in der Vorgehensweise ohne Softwareunterstützung zur Entscheidung über die Ablehnung von H0 enthalten?
In der Vorgehensweise ohne Softwareunterstützung werden die folgenden Schritte durchgeführt:
Das tolerierte α-Niveau wird mit anderen Parametern verwendet, um den theoretischen Wert einer Prüfgröße zu berechnen.
Mit den Daten der Stichprobe wird ein empirischer Wert einer Prüfgröße bestimmt.
Durch den Vergleich des theoretischen und empirischen Werts der Prüfgröße wird eine Entscheidung über die Ablehnung von H0 getroffen.
Wie unterstützt Statistiksoftware wie R oder SPSS bei der Hypothesentestung, und was ist der p-Wert?
Statistiksoftware wie R oder SPSS gibt den p-Wert aus, der das kleinste Signifikanzniveau ist, zu dem die Nullhypothese abgelehnt werden kann. Durch den Vergleich des p-Werts und des tolerierten α-Niveaus wird eine Entscheidung über die Ablehnung von H0 getroffen (p ≤ α führt zur Ablehnung von H0).
Folie211
Was ist ein α-Fehler (Typ I Fehler) in Bezug auf statistische Hypothesentests?
Ein α-Fehler (Typ I Fehler) tritt auf, wenn die Nullhypothese (H0) fälschlicherweise abgelehnt wird, obwohl sie tatsächlich richtig ist. Dies bedeutet, dass man irrtümlich denkt, es gibt einen signifikanten Effekt oder Unterschied, obwohl es keinen gibt.
Folie 213
Was ist ein β-Fehler (Typ II Fehler) in Bezug auf statistische Hypothesentests?
Ein β-Fehler (Typ II Fehler) tritt auf, wenn die Nullhypothese (H0) nicht verworfen wird, obwohl sie tatsächlich falsch ist. Dies bedeutet, dass man einen signifikanten Effekt oder Unterschied verpasst, der in der Realität existiert.
Warum ist es wichtig, zwischen α-Fehlern und β-Fehlern zu unterscheiden?
Es ist wichtig, zwischen α-Fehlern und β-Fehlern zu unterscheiden, da sie verschiedene Arten von Fehlern bei statistischen Hypothesentests darstellen. Das Verständnis dieser Fehlerarten hilft Forschern und Analysten, die Gültigkeit ihrer Schlussfolgerungen zu bewerten und die Risiken bei der Interpretation von Testergebnissen zu erkennen. Die Kontrolle und Minimierung dieser Fehler sind entscheidend für die Qualität der statistischen Analysen.
Was ist ein α-Fehler im Zusammenhang mit einem Feuermelder, und welche Situation stellt ihn dar?
Ein α-Fehler tritt auf, wenn der Feuermelder einen Alarm auslöst, obwohl es nicht brennt. Dies bedeutet, dass der Melder angeschlagen hat, ohne dass es eine tatsächliche Ursache dafür gab.
Folie214
Was ist ein β-Fehler im Zusammenhang mit einem Feuermelder, und welche Situation stellt ihn dar?
Ein β-Fehler tritt auf, wenn es brennt, der Feuermelder jedoch keinen Alarm auslöst. Dies bedeutet, dass fälschlicherweise angenommen wird, dass es nicht brennt, obwohl tatsächlich ein Brand vorliegt.
Folie 214
Wie hängen α-Fehler und β-Fehler im Zusammenhang mit einem Feuermelder zusammen, und wie beeinflussen sie sich gegenseitig?
α-Fehler und β-Fehler sind miteinander verbunden. Wenn man einen Fehlalarm ohne Brand (α-Fehler) vermeiden möchte, kann man den Melder so einstellen, dass er nur auf starke Rauchentwicklung reagiert. Dadurch wird jedoch die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass der Melder bei einem tatsächlichen Brand nicht anschlägt, was einen β-Fehler darstellt. Die Senkung des α-Fehlers führt also zur Erhöhung des β-Fehlers, und umgekehrt. Dies verdeutlicht die Kompromissbeziehung zwischen beiden Fehlern.
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