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Statistik 1 (Subject) / Nominalskala (Lesson)
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- Worauf basiert Chi-Quadrat? Auf dem Vergleich der Kontingenz - mit der Indifferenztabelle (fb-fe)²-------- fe
- Wie ergibt sich die erwartete Häufigkeit einer Zelle? Zeilensumme x Spaltensumme ------------------------------------------- n
- Was ist das Problem von Chi-Quadrat? Es gibt nach oben hin keine Begrenzung
- Wann wird Chi-Quadrat = 0? Wenn sich Kontingenz- und Indifferenztabelle nicht unterscheiden -> Totale Unabhängigkeit
- Wie sieht Phi aus und wofür eignet sich Phi? Phi = ΓChi-Quadrat ------------------- n und 2x2 Tabellen
- Welche EIgenschaften hat Phi? Für 2x2 Tabellen: Werte zwischen 0 und 1; beschreibt die Stärke
- Wie sieht Cramer's V aus und wozu dient es? V*= ΓChi-Quadrat -------------------- Es ist für alle RxC - Tabellen geeignet n x min(r-1,c-1)
- Welche Eigenschaften hat Cramer's V Werte zwischen 0 und 1, beschreibt Stärke
- Wie sieht CC aus? C= ΓChi-Quadrat -------------------- Chi-QUadrat + n
- Welches Problem besteht bei CC? maximaler Wert von C von Zeilen - und Spaltenzahl abhängig.Daher nur vergleich gleicher RxC - Tabellen möglich
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- Was wird bei Lambda jeweils prognostiziert? 1. Runde= Modus der univariaten Verteilung -> E1 = n - Modus 2. Runde= Modi der Spalten -> E2= n- Spaltenmodi
- Was gibt Lamda an? Lambda gibt die Prognoseverbesserung unter Kenntnis der bivariaten Verteilung an. E1 - E2 -------- E1
- Welche EIgenschaften hat Lambda? Werte zwischen 0 und 1. beschreibt die Stärke, in Ausnahmefällen 0 trotz Unterschiede in Kontingenztabelle, asymetrisch
- Was unterscheidet Tau von Lambda? Tau ist zufallsbedingt, Lambda deterministisch
- Wie ergeben sich E1 und E2 bei Tau? E1= n - (Zeilenmarginalverteilung x Häufigkeiten) E2 = n- (bivariate Verteilung x Häufigkeiten)
- Eigenschaften von Tau Werte zwischen 0 und 1, beschreibt Stärke