vorlesung 10 Flashcards
was ist eine population?
die gruppe über die die studie etwas aussagen soll (bevölkerung, alle diabeteserkrankten, alle schwangeren usw) nennt man population oder grundgesamtheit
was sind stichproben?
->stichproben sollen representative ergebnisse der population sein.
oftmals greift man auf stichproben zurück da es aus kosten oder praktischen gründen es nicht möglich ist die population zu befragen
was bedeutet inferenzstatistik?
->die inferenzstatistik (schließende statistik) soll helfen von der kleinen gruppe die man geprüft hat auf die grundgesamtheit schliessen können
was ist die vorraussetzung für eine inferenzstatistik?
das die teilnehmenden zufällig gewählt worden sind und nicht nach einem schneeballsystem (also die freunde der freunde usw)
was kann durch die normalverteilung beschrieben werden?
->die häufigkeitsverteilung vieler quantitativer merkmale (zb körpergröße,hämoglobin)
->Verteilung der zufallsbedingten
Abweichungen vieler Stichprobenkennzahlen
(zb mittelwerte, perzentile)
was sagt die 68-95-99,7-Regel aus?
->68% der Daten liegen innerhalb einer Standardabweichung vom Mittelwert
->95% der Daten liegen innerhalb von zwei Standardabweichungen vom Mittelwert
->99,7% der Daten liegen innerhalb von drei Standardabweichungen vom Mittelwert
—>sie hilft verteilungen schnell und einfach zu verstehen und anomalische werte (ausreißer zu identifizieren)
wie wendet man die 68-95-99,7-Regel an?
man rechnet die Durchschnittsgröße (y) minus oder plus die Standartabweichung(o) (-2 mal o oder +2 mal o)
zb 165 cm - 2mal 4,5 und +2mal 4,5. dann wären 95% der durchschnittsgröße zwischen 156 und 174
was ist die nullhypothese?
->Nullhypothese ist eine Annahme, die sagt, dass es keinen Unterschied oder keinen Effekt gibt.
was ist die alternativhypothese?
->Die Alternativhypothese ist das Gegenteil der Nullhypothese. Sie besagt, dass es einen Unterschied oder einen Effekt gibt. Das ist das, was wir beweisen wollen.
wann entscheiden wir zugunsten der nullhypothese oder der alternativhypothese?
->Wenn die Daten stark genug gegen die Nullhypothese sprechen, lehnen wir sie ab und sagen, dass die Alternativhypothese wahrscheinlich richtig ist.
->Wenn die Daten nicht stark genug sind, behalten wir die Nullhypothese bei und sagen, dass wir nicht genug Beweise haben, um die Alternativhypothese zu akzeptieren.
was ist der alpha-fehler?
->bezeichnet in der Statistik die
Wahrscheinlichkeit, zu Unrecht die Nullhypothese (H0)
abzulehnen und die Alternativhypothese (H1)
anzunehmen.
was sagt der ß-fehler?
->man nimmt die Nullhypothese (H0) an, obwohl die
Alternativhypothese (H1) gilt (β-Fehler)
wie kommt es zum alpha oder beta fehler?
Da immer nur Stichproben getestet werden und die
Verteilung der Variablen in der Grundgesamtheit nie
bekannt ist, gibt es immer eine gewisse
Wahrscheinlichkeit, mit der man sich bei der
Verallgemeinerung von Untersuchungsergebnissen auf
die Grundgesamtheit irren kann
nenne unabhängige variablen
-Risikofaktor
-Input
-Erklärende Variable
-Exogene Variable
