Statistik

Question 1

Kann man der Aussage, alle Österreicher fühlen sich gesund glauben?

Answer 1

Um der Aussage zu glauben, brauche ich mehr Sättigungsinformationen: Mehr ältere/jüngere Personen, wo kommen sie her? wie groß war die Population die erhoben worden ist?

Question 2

Abkürzungen für Größe der Stichproben?
Stichprobe=
Gesamtpopulation=

Answer 2

n=Stichprobe

N=Gesamtpopulation

Question 3

Eigenschaften von Stichproben

Answer 3

Kann Stichprobe deskriptiv beschreiben, Rechnen nie mit 100%, nur annähern.
Es ist mit Schwankungen zu rechnen, die Frage wie viel ich davon toleriere.

Question 4

Nenne die verschiedenen Skalennniveaus?

Answer 4

1. Nominalskala
2. Ordinalskala
3. Intervallskala
4. Verhältnisskala (Ratioskala)

Question 5

Eigenschaften von Nominalskalennivau?

Answer 5

Ist die kleinste Ordnung, kann gleich oder ungleich zum Ausdruck bringen: z.B. weiblich oder männlich, Frau oder Mann, Farbe: grün/blau, Autokennzeichen

Question 6

Eigenschaften von Ordinal-Rangnivau?

Answer 6

Kann von Nominalniveau alles mitnehmen und noch zusätzlich was sagen, kann eine Größer/Kleiner Beziehung herstellen, ich stimme zu/ich stimme eher nicht zu. Akademische Grade: Bachelor ist kleiner als Master und auch Schulnoten. (Schulnoten, Schultyp, Akademische Grade). Hinweis: Rangfolge ist definiert

Question 7

Was ist noch anzumerken zu den ersten beiden Skalenniveaus.

Answer 7

Sind beide nicht metrische Skalenniveaus! Eigenschaft: Qualitativ

Question 8

Eigenschaften Intervallniveau/Skala?

Answer 8

Hat gleich/ungleich, größer und kleiner als Eigenschaften und kann noch zusätzlich addieren und subtrahieren. Man setzt einen künstlichen, willkürlich gesetzten Nullpunkt, zum Beispiel: Grad Celsius ist ein willkürlich gesetzter Nullpunkt. Anderes Beispiel: Intelligenzquotient. Hinweis: Skale mit willkürlich gesetzten Nullpunkt, Abstand ist definiert.

Question 9

Eigenschaften Verhältnisskala/Rationiveau:

Answer 9

Hat einen absoluten Nullpunkt (nicht von Menschen gesetzt), beeinhaltet alle anderen Eigenschaften von den anderen Skalennivaus, Verhältnis ist definiert. Beispiele: Leukozytenanzahl, Körpergröße, Alter, Bauchumfang.

Question 10

Zähle statistische Kennzeichen auf!

Answer 10

Lagemaße/Streuungsmaße/Formmaße

Question 11

Eigenschaften Lagemaße

Answer 11

geben ein zentralen Wert in der Verteilung; Ermittlung einer zentralen Tendenz. Dazu zählen: Modus-Median-Mittelwert

Question 12

Eigenschaften Streuungsmaße

Answer 12

bestimmen, wie weit die Verteilung um einen zentralen Wert streut; Grad der Abweichung von jeweiligen Lagemaß

Question 13

Eigenschaften Formmaße

Answer 13

beschreiben die Form der Verteilung

Question 14

Erkläre den Wert Modus

Answer 14

Modus=einfachster Wert, sagt aus, wie häufig ein Wert vorkommt. Zum Beispiel: Kann herauslesen, wie viele Leute von dieser Liste verheiratet sind.

Question 15

Erkläre Median

Answer 15

=Reihung von Ziffern, teilt er in 50%rechts und links auf. Von kleinsten zum höchsten wert, wird in einer >Reihe dargestellt und die Ziffer in der Mitte ist der Median. Der Median ist im Gegensatz zum Mittelwert ein robustes Maß, d.h. er ist nicht durch extreme Werte beeinflussbar.

Question 16

Weitere Eigenschaften Modus, Modalwert (3)

Answer 16

Modus: kann unmittelbar aus der Verteilung bestimmt werden. Ist unempfindlich gegenüber Extremwerten, kann für alle Skalenniveaus bestimmt werden, allerdings: Niederer Informationsgehat!

Question 17

Erkläre Mittelwert

Answer 17

Alle Werte werden aufsummiert, dann wird durch die Zahl der Fälle geteilt. Mittelwerz bezieht sich auf die zentrale Tendenz einer Verteilung, Berechnung ist nur dann sinnvoll, wenn die Verteilung tatsächlich eine zentrale Tendenz aufweist, d.h. möglich eingipflig ist. modus und Median bleiben unbeeinflusst.

Question 18

Streuungsmaße: Zähle die 3 verschiedenen Arten von Streuungsmaße auf:

Answer 18

1. Quartilbereich (=Interquartilabstand). Breite des Bereichs, in der die mittleren 50%der Befragten liegen.
2. Standardabweichung: Durchschnittlicher Abstand vo, Mittelwert
3. Range (=Spannweite): Differenz zwischen den größten und den kleinsten Wert

Question 19

Streuungsmaße informieren darüber, wie homogen eine Verteilung um den Mittelwert ist.

Answer 19

1. Wenn absolut homogene Verteilung–>Werte sin mit dem Mittelwert identisch–>Streuungsmaß ist gleich null.
2. Umso heterogener die Verteilung–>desto stärkere Verstreuung der Messwerte um den Mittelwert,
3. Zweigipflige Verteilung: Messwerte unterscheiden sich extrem vom Mittelwert

Question 20

Wie ergibt sich die Spannweite?

Answer 20

Differenz zwischen dem größten und den kleinsten Wert

Question 21

Erkläre Varianz:

Answer 21

Bezeichnet die mittlere Abweichung der einzelnen Messwerte zu ihrem Mittelwert.

Question 22

Erkläre Standardabweichung:

Answer 22

Partner zum MW.

Kann direkt aus Varianz berechnen: Aus Varianz die Quadratwurzel ziehen

Question 23

Formmaße, Normalverteilung

Answer 23

Aud dem Verhältnis der drei Lagemaße zueinander, kann auf die From der Verteilung geschlossen werden. Wenn es sich nicht normal verteilt, spricht von Rechts/Linksschiefe

Question 24

Welche 3 Berechnungsmethoden von Zusammenhänge gibt es?

Answer 24

1. Kreuztabellen und Chi-Quadrat
2. Korrelation nach Spearman
3. Korrelation nach Pearson

Question 25

Erkläre Homogenität-Heterogenität:

Answer 25

Homogenität: große Korrelation | Heterogenität: niedrige Werte

Question 26

Kreuztabellen:

Answer 26

Zusammenhang auf Basis von Kreuztabellen und Chi-Quadrat

Question 27

Berechnung nach Spearman:

Answer 27

Zusammenhang auf Basis von Rangplätzen , Nie umrechnen in Prozenten! Richtung wird bestimmt. R Variablen, die Zusammengehören +/-1.

Question 28

Was bedeutet eine positive Korrelation?

Answer 28

hohe Werte in x korrespondieren mit hohen Werten in y und niedrige Werte in x korrespondieren mit niedrigen Werten in y. Punkscharm ist schlank Punktschwarm sagt aus wie die hoch die Korrelation ist.

Question 29

Wa bedeutet eine negative Korrelation?

Answer 29

Hohe Werte in x korrespondieren mit niedrigen Werte in y und niedrige Werte in x korrespondieren mit hohen Werten in y.

Question 30

Zusammenhang Stärke:

Answer 30

Unter 0,5 und über 0,5 starker Zusammenhang.

Question 31

Erkläre Pearson-Moment-Korrelation

Answer 31

funktioniert wie Spearman, aber Unterschied zu Sperman, ist ordinal. Mit Pearson: Kann auf metrischen und linearen Zusammenhang etwas aussagen. Geht vom MW aus. Sagt Richtung an-->R. Stärke-->Darf nicht einfach in Prozent rechene, Jann Deerminationskopf bestimmen.

Question 32

Wie dürfen Zusammenhange interpretiert werden?

Answer 32

Zusammenhänge dürfen nicht kausal interpretiert werden. Kausaler Zusammenhang ist mehr als Korrelation.

Question 33

Was bedeutet Signifikanz?

Answer 33

Die Signifikant zeigt an, wie wahrscheinlich es ist, dass das Ergebnis der Untersuchung zufällig zustande gekommen ist. Beschreibt die Aussagekraft von Statistiken

Question 34

Was ist der Konfidenzintervall?

Answer 34

…unendlich viele Stichproben werden aus der Grundgesamtheit gezogen ….wird das Merkmal unendlich oft gemessen, ähnelt die Verteilung schlussendlich der Normalverteilung Die Standardabweichunh dieser Verteilung wird Standardfehler (SE) genannt.