Quantitativ

• deskriptive Statistik (BEschfeibend mit diagrammen)

• Schließende Statistik (Schätzt Eigenschaften der Grundgesamtheit anhand einer Stichprobe)

• Zufallsauswahl

• gezielte auswahl

• convenience sampling

VErmutung über einen Zusammenhang zwischen Variablen

beruhend auf Theorie

aus Grundgesamtheit wird eine Stichprobe untersucht

spiegelt diese die Gesamtheit wieder ist das repräsentativ

• Dichtom (2Ausprägungen)

• Polytom (mehr als 2 Ausprägungen)

• Stetig (unendlich viele)

• metrisch (Zahlenform)

• randomisirte kontrollierte Studie (RCT)

• Kohortenstudie (langzeitstudie einer Gruppe)

• Fall-Kontroll-Studie (Rückblickender Vergleich)

• Querschnittstudie (Momentanaufnahme)

• LÄGSSCHNITTSTUDIE (widerholte Befragung über Zeit)

• PAnelstudie (gleiche PErson, verschiedene Themen)

• Wellenbefragung (gleiche Themen, verschieddene gruppen)

• Qualitative Studie (Subjektives Erleben)

• Objektivität (unahbhängig von durchführender Person)

• Reliabilität (Messung zuverlässig und wiederholbar)

• Validität (es wird das gemessen, was gemessen werden soll)

Dos

• klare, einfache formulierung- > Verständlichkeit

• neutral

• pretest durchführen

  Donts

• Suggestivfrafen

• zu viele Antwortoptionen

• Überforderung

Durchschnitt der Werte

-> sinnvoll bei intervall und ratio

Zentraler Wert in geordneter Liste

unter ihm sind 50% der Werte oberhalb auch

-> sinnvoll bei ordinal

häufigster Wert

-> sinnvoll bei nominal

Max bis Min

Durchschnittliche Abweichung vom Mittelwert

je größer desto heterogener (besser übertragbar)

Standartabweichung im Quadrat

je höher desto weiter sind sie vom durchchnitt entfernt

ist Verteilung asymmetrisch

verteilung spitz oder flach

Pearson r

hängen Variablem wirklich miteinander zusammen

Wertespanne von -1 bis +1

positiver Wert -> sie hängen zusammen

Mittelwertvergleich zwischen zwei Gruppen

kann man auf grundgesamtheit schließen

wahrscheinlichkeit ob Ergebnis zufällig ist

p<o,o5 _> Ergebnis statistisch Signifikant

wie verändert sich eine Variable wenn sich eine andere ändert

• einfache lineare regression (eine metrische Zielgröße mit einer unabhängigen Variable

• multible lineare regression (Vorhersage durch mehrere unabhängige Variablen

• logistische regression ( Vorhersage eine dichotome Zielgröpe)

Analyse einer Variablen

Analyse des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen

• klarheit

• passende Diagrammwahl

• achsen, skalen, beschriftung prüfen

• Farben und Formen bewusst einsetzen

• Irreführungen vermeiden

Zusammenhänge werden erklärt

schlüssig und meist überprüft

Grundlage für Hypothesen

Objekt/ PErson,die untersucht wird

Eigenschafzen, die erfasst werden

konkrete Werte, die ein Merkmal annehmen kann

• simple random sample (jeder hat die chance gezogen zu werden)

• geschichtliche zufallsstichprobe (Aus Schichten wird zuföllig gewählt)

• cluster sample (Gruppen werden zufällig gewählt)

• Quotenverfahren (Stichprobe mit bestimmten Merkmalsverteilungen)

• Andere systematische Verfahren (Auswahl nach festem Schema)

Kombination nominaler Merkmale

ab Häufigkeit rho >0,7 starker Zusammenhang

• Pearson r (beide Variable metrisch und normalverzeilt, von -1 bis +1)

• Spearmans Rho (ordinal, nicht-normalverteilt, große Sichprobe)

• kendalls Tau (ordinal, kleine Sichprobe)

theoretisches Konstrukt wird messbar gemacht

genaue Definition