Kapitel 3: Bivariate Datenanalyse Flashcards
1
Q
Kreuztabelle
A
- Darstellung der Häufigkeit von mindestens zwei Variablen
- 2x2-Tabelle oder Vierfeldertafel
- Verfügen über k Zeilen und I Spalten
- Umfasst kxI Zellen
2
Q
Zeilenvariable
A
- Variable, deren Merkmalsausprägungen die Zeilen der Kreuztabellen bilden
3
Q
Spaltenvariable
A
- Variable, deren Ausprägungen die Spalten der Kreuztabelle vorgeben
4
Q
Randhäufigkeiten
A
- Rechter und unterer Rand einer Kreuztabelle
5
Q
Perspektiven der Prozentuierung
A
- Zeilenprozente
- Spaltenprozente
- Gesamtprozente
6
Q
Konvention bei der Erstellung von Kreuztabellen (Untersuchung Einfluss unabhängige Variable auf abhängige Variable)
A
- Spalte: unabhängige Variable
- Zeile: abhängige Variable
- Spaltenprozente
7
Q
Prozentpunkte
A
- Gibt den absoluten Unterschied zwischen zwei Prozentsätzen an
8
Q
Prozentsatzdifferenz
A
- Zeilenweise Differenz von zwei Spaltenprozenten
- <5: Kaum interpretierbar, kein Zusammenhang
- 5-10: schwacher Zusammenhang
-10-25: mittelstarker Zusammenhang - > 25: Starker Zusammenhang
9
Q
Beobachtete Häufigkeiten
A
- Absolute Häufigkeiten die in den einzelnen Zellen abgebildet sind
10
Q
Indifferenztabelle
A
- Kombinierte Verteilung zweier Variablen, die erwartet wird, wenn es zwischen den beiden Merkmalen keinen Zusammenhang oder Unterschied gibt
11
Q
Erwartete Häufigkeiten
A
- Ermittlung unter Einbezug der Randhäufigkeiten
- Multiplikation der Zeilen- und Spaltensumme der entsprechenden Zelle
12
Q
Phi-Koeffizient
A
- Für zwei Dichotomie Merkmale (2x2-Tabellen)
13
Q
Cramer´s V
A
- Kreuztabellen die mehr als vier Zellen umfassen
- Interpretation: Beschreibt die Stärke des Zusammenhangs (aber nicht die Richtung)
- Für zwei nominalskalierte Variablen
- Für eine nominalskalierte und eine ordinalskalierte oder metrisch skalierte Variable
14
Q
Spearmanns Rho
A
- Rangkorrelationskoeffizient zur Bestimmung des Zusammenhangs zwischen zwei mindestens ordinalskalierten Merkmalen
- Kann Werte zwischen -1 bis +1 einnehmen
15
Q
Korrelation
A
- Bei Je-desto-Hypothesen
- Positive/negative lineare Korrelation
- Nicht-lineare Korrelation
16
Q
Kovarianz
A
- Maß zur Bestimmung eines linearen Zusammenhangs von zwei metrisch skalierten Merkmalen
- Gemeinsame Streuung zweier Variablen x und y
- Positives Vorzeichen: Wert einer Variable erhöht sich wenn der Wert der anderen Variable ansteigt
- Negatives Vorzeichen: Wert einer Variable steigt an, wenn der Wert der anderen Variable fällt
17
Q
Pearson´s r
A
- Korrelationskoeffizient für zwei mindestens intervallskalierte Merkmale
18
Q
Eta-Koeffizient
A
- Berechnung der Beziehung zwischen einer nominalen und einer metrischen Variable
- Auskunft über die Effektstärke der unabhängigen Variable
- aV: Mindestens Intervallskalenniveau
- uV: jedes andere (oder auch) Intervallskalenniveau
19
Q
PRE-Maße
A
- Proportional Reduction of Error
- Sagt aus, wie gut eine unabhängige Variable die abhängige Variable vorhersagen kann
20
Q
Quadratsumme gesamt
A
- Summe aller quadrierten Abweichungen vom Mittelwert der aV
- Vorhersagefehler E1
21
Q
Quadratsumme innerhalb
A
- Abweichung der Gruppenmittelwerte vom Gesamtmittelwert
- Vorhersagefehler E2
22
Q
Nachteil bivariater Analysen
A
- Kausale Beziehung zwischen zwei Merkmalen nicht bestimmbar
- Richtung der Kausalität nicht bestimmbar
