Ausgewählte quantitative Analyse- bzw. Auswertungsformen Flashcards

1
Q

wie erfolgt die Datenauswertung bei quantitativen Daten

A

Diese wird meist mit Computerprogrammen wie SPSS oder R durchgeführt.

R ist zwar wegen seiner Basierung auf Linux kostenlos, in der Verwendung jedoch wesentlich komplexer.

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2
Q

was soll durch die Datenauswertung erreicht werden

A

Durch die Datenauswertung soll das in der Erhebung gewonnene Material zusammengefasst und übersichtlich dargestellt werden

Je nach Design sollen Daten beschrieben oder Relationen zwischen Daten aufgezeigt werden. Letztlich soll eine zuvor aufgestellte Hypothese verworfen oder beibehalten werden.

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3
Q

um diese statistischen Verfahren anwenden zu können

A

müssen solide statistische Kenntnisse gegeben sein,

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4
Q

Univariate Auswertungen

A

Uni = 1

variate = variable

Das Ergebnis ist abhängig von nur eine Variable

Y (Ergebnis ) = 2*x ( x = Univariate )

Die Verteilung der Univariate muss angeschaut werden ob sie eine Gaussche Glockenform besitzt denn dann ist sie normalverteilt und wenn eine Variable normalverteilt ist können wir die meisten statistischen Formeln anwenden.

Die Univariate-Analyse ist der erste Schritt

Darstellungsformen sind:

absolute- und relative Häufigkeit

Modus ( häufigste Ausprägung )

Median ( alternativer mittelwert 123= 2 ist Median)

Mittelwert ( 1+2+3= 6/3 = 2 )

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5
Q

Bivariate Auswertungen

A

Die Analyse von Beziehungen zwischen zwei Variablen

Y = ax + bx ( Analyse zwischen ax und bx )

Hypothesen auf ihre Gültigkeit zu überprüfen

die Kontingenzanalyse ( untersuchung zweier variablen )

Abhängigkeit zwischen nominal skalierten Variablen

müssen eine deskriptive Abhängigkeit dargestellen

die Korrelationsanalyse ( abhängigkeit zweier variablen )

die Regressionsanalyse ( analyse abhängige Variable Y mit unabhängige variable X )

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6
Q

R² = test einer reellen Variable mit einer hypothetischen variable.

A

sind 50T Eur viel im vergleich zu einem 50T Eur Sportwagen

Vergleich zwischen erwarteten und beobachteten Häufigkeiten möglich.

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7
Q

Varianzanalyse

A

F- test. test zweier reeller Variablen zu einander

Sind die Schwankung der Aktien in Amerika gleich den deutschen Aktien

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8
Q

Korrelationsanalyse

A

Stärke eines linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen untersucht. Linear ist eine Linie in einem Koordinatensystem.

Der Wertebereich liegt von -1 bis +1

+1 Die zwei aktien schwanken exact auf den Cent genau gleich

0 Die zwei Aktien haben keinen statistischen Zusammenhang

-1 Die zwei Aktien schwanken exakt andersrum auf den Cent genau

Bis 0,5 ist von einer geringen Korrelation auszugehen, ab 0,7 wird von einer mittleren und ab 0,9 von einer hohen Korrelation gesprochen

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9
Q

Regressionsanalyse

A

Wir messen Y mit einem X oder mehrere Xen

Univariate : Y= 2*x 1 variable

Bivariate: Y = Ax+bx 2 variable

Multivariate: Y= Ax+Bx+Cx ab 3 Variablen

Man kann die Abhängigkeit zu den Variablen untereinander messen mit R²

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