1 Repetition Grundlagen Flashcards
Was sind nicht-paramentrische Tests?
Tests die nicht an Voraussetzungen gebunden sind, z.B. nicht an die Normalverteilung
Mit welchen Verteilungen arbeiten wir in diesem Modul?
- Standartnormalverteilung
- T-Verteilung
- x-Quardrat-Verteilung
- F-Verteilung
Welche Teile des Entscheidungsbaum sind für dieses Modul relevant?
Nur der Teil “Hypothesen prüfen” (Hypothesen entdecken nicht)
Zwischen welchen beiden Verfahren gibt es fundamentale Unterschiede?
- Verfahren zur Überprüfung von Gruppenunterschieden
- Verfahren zur Überprüfung von Zusammenhängen von Variablen
Was sind Gruppenunterschiede?
Wenn man Unterschieden zwischen Mittelwerten oder Medianen prüfen will.
Welche Unterschiede kann man bei “Gruppenunterschieden” untersuchen?
- zentrale Tendenz und Mittelwerte
- Varianzen
- Proportionen Häufigkeiten
Wozu braucht man statistische Hypothesentests?
- Nur wenn man mit Stichproben arbeitet (bei Vollerhebung wird sie überflüssig)
- um Stichprobenfehler auszumerzen
Was ist das Binäre Testkonzept?
Wenn man mit zwei Hypothesen (Nullhypothese und Alternativhypothese) arbeitet, die sich gegenseitig ausschliessen.
Was ist der p-Wert?
Er zeigt an, ob ein Resultat statistisch signifikant ist.
Mit welchem p-Wert rechnen wir in der Psychologie?
p=0.05
Wann ist ein Resultat statistisch signifikant (bedeutsam)?
Wenn der p-Wert < 0.05 ist
Was ist der Alpha-Fehler?
Wenn wir uns für H1 entscheiden, aber in Wahrheit gilt in der Population die H0
Was ist der Beta-Fehler?
Wenn wir uns für H0 entscheiden, aber in Wahrheit gilt in der Population die H1
Was ist die Teststärke?
Die Wahrscheinlichkeit, dass die H0 verworfen wird wenn die H0 in der Population nicht gilt.
Von welchen Faktoren hängt die Teststärke ab?
- Alpha-Fehler (Teststärke nimmt mit dem Alpha-Fehler zu)
- Stichprobengrösse (die Teststärke nimmt mit der Stichprobengrösse zu) → nur diesen Faktor können wir ändern
- Effektgrösse (die Teststärke nimmt mit der Erffektgrösse zu)
