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Forschungsmethoden Seminar (Subject) / Auswertungsphase (Lesson)
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- Korrelation gibt Richtung und Stärke des linearen Zusammenhangs der Variablen an
- bivariate lineare Regression Gleichung erstellen zur Vorhersage einer Variablen auf Basis einer anderen Variablen
- UV Vorhersagevariable
- AV Variable, die vorhergesagt werden sol
- Ziel Regressionsgleichung Bestimmung Gerade, die Gesamttrend aller Punkte am besten wiedergibt
- Residualwert Abweichung von vorhergesagtem und tatsächlichem Wert Ziel: möglichst kleine Residualwerte
- Determinationskoeffizient Bestimmung r ^2 --> wie gut können Werte durch Gerade vorhergesagt werden? erklärbare Varianz im Verhältnis zur Gesamtvarianz
- multiple lineare Regression nicht nur eine UV aber nur eine AV
- Einfluss UV Beta Koeffizient Beta berechnet je größer Beta, desto größer Einfluss UV
- Nominalskala Objekte mit gleicher Ausprägung erhalten gleiche Zahl Objekte mit verschiedener Ausprägung erhalten verschiedene Zahl --> am wenigsten aussagekräftig
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- Ordinalskala Objekte Zahlen zugeordnet in sinnvoller Reihenfolge nach Rangplätzen
- Intervallskala Information zur Ordnung der Merkmalsausprägung und Abstände zwischen Ausprägungen
- per-fiat-Messung Existenz Skalenniveau für Variable nicht bewiesen, nur angenommen und begründet Forscher entscheidet gut begründet über Skalenniveau
- Korrelation ermittelt Vorzeichen und Stärke eines linearen Zusammenhangs zweier Variablen UV und AV nicht festgelegt Voraussetzung der Berechnung: Intervallskalenniveau für beide Variablen
- Kovarianz unstandardisiertes Maß für linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen