Kapitel 3: Bivariate Datenanalyse

Question 1

Kreuztabelle

Answer 1

• Darstellung der Häufigkeit von mindestens zwei Variablen
• 2x2-Tabelle oder Vierfeldertafel
• Verfügen über k Zeilen und I Spalten
• Umfasst kxI Zellen

Question 2

Zeilenvariable

Answer 2

• Variable, deren Merkmalsausprägungen die Zeilen der Kreuztabellen bilden

Question 3

Spaltenvariable

Answer 3

• Variable, deren Ausprägungen die Spalten der Kreuztabelle vorgeben

Question 4

Randhäufigkeiten

Answer 4

• Rechter und unterer Rand einer Kreuztabelle

Question 5

Perspektiven der Prozentuierung

Answer 5

• Zeilenprozente
• Spaltenprozente
• Gesamtprozente

Question 6

Konvention bei der Erstellung von Kreuztabellen (Untersuchung Einfluss unabhängige Variable auf abhängige Variable)

Answer 6

• Spalte: unabhängige Variable
• Zeile: abhängige Variable
• Spaltenprozente

Question 7

Prozentpunkte

Answer 7

• Gibt den absoluten Unterschied zwischen zwei Prozentsätzen an

Question 8

Prozentsatzdifferenz

Answer 8

• Zeilenweise Differenz von zwei Spaltenprozenten
• <5: Kaum interpretierbar, kein Zusammenhang
• 5-10: schwacher Zusammenhang
  -10-25: mittelstarker Zusammenhang
• > 25: Starker Zusammenhang

Question 9

Beobachtete Häufigkeiten

Answer 9

• Absolute Häufigkeiten die in den einzelnen Zellen abgebildet sind

Question 10

Indifferenztabelle

Answer 10

• Kombinierte Verteilung zweier Variablen, die erwartet wird, wenn es zwischen den beiden Merkmalen keinen Zusammenhang oder Unterschied gibt

Question 11

Erwartete Häufigkeiten

Answer 11

• Ermittlung unter Einbezug der Randhäufigkeiten
• Multiplikation der Zeilen- und Spaltensumme der entsprechenden Zelle

Question 12

Phi-Koeffizient

Answer 12

• Für zwei Dichotomie Merkmale (2x2-Tabellen)

Question 13

Cramer´s V

Answer 13

• 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

Question 14

Spearmanns Rho

Answer 14

• Rangkorrelationskoeffizient zur Bestimmung des Zusammenhangs zwischen zwei mindestens ordinalskalierten Merkmalen
• Kann Werte zwischen -1 bis +1 einnehmen

Question 15

Korrelation

Answer 15

• Bei Je-desto-Hypothesen
• Positive/negative lineare Korrelation
• Nicht-lineare Korrelation

Question 16

Kovarianz

Answer 16

• 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

Question 17

Pearson´s r

Answer 17

• Korrelationskoeffizient für zwei mindestens intervallskalierte Merkmale

Question 18

Eta-Koeffizient

Answer 18

• 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

Question 19

PRE-Maße

Answer 19

• Proportional Reduction of Error
• Sagt aus, wie gut eine unabhängige Variable die abhängige Variable vorhersagen kann

Question 20

Quadratsumme gesamt

Answer 20

• Summe aller quadrierten Abweichungen vom Mittelwert der aV
• Vorhersagefehler E1

Question 21

Quadratsumme innerhalb

Answer 21

• Abweichung der Gruppenmittelwerte vom Gesamtmittelwert
• Vorhersagefehler E2

Question 22

Nachteil bivariater Analysen

Answer 22

• Kausale Beziehung zwischen zwei Merkmalen nicht bestimmbar
• Richtung der Kausalität nicht bestimmbar