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Statistik 2 (Subject) / Auswendig Lernen (Lesson)
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- t-Test Anpassungstest, Intervallskaliert, normalverteilt & Populationsvarianz unbekannt
- z-Test Anpassungstest, intervallskaliert, normalvertielt & Populationsvarianz bekannt
- Chi-Quadrat-Anpassungstest nicht intervallskaliert & normalverteilt, diskret, disjunktivität
- t-Test für unabhängige Stichproben intervallskaliert, normalverteilt, stetig, unabhängige Stichprobe, parametrisches Verfahren, Homogenität der Varianzen ↔ U-Test
- t-Test für abhängige Stichproben intervallskaliert, normalverteilt, abhängige Stichprobe & parametrisches Verfahren ↔ Wilcoxon-Rangsummentest
- U-Test Unterschiedstest, nicht intervallskaliert & normalverteilt (aber gleiche verteilungsform bei beiden Teilpopulationen), ordinalskaliert, stetig, unabhängige Stichprobe, nicht-parametrisches Verfahren ↔ t-Test für unabhängige Stichproben
- Chi-Quadrat-Unterschiedstest Unterschiedstest, nicht intervallskaliert & normalverteilt, sondern nominalskaliert, unabhängige Stichproben (& Beobachtung), nicht-parametrisches Verfahren, Vergleich der Häufigkeitsverteilung X ↔ t-Test für unabhängige Stichproben
- Wilcoxon-Rangsummentest Unterschiedstest, nicht intervallskaliert & normalverteilt, ordinalskaliert, stetig, abhängige Stichproben, nicht-parametrisches Verfahren ↔ t-Test für abhängige Stichproben
- Zentrales Grenzwerttheorem Die Verteilung von Mittelwerten aus Stichproben derselben Grundgesamtheit geht mit zunehmendem Stichprobenumfang in Normalverteilung über (unabhängig von der Verteilung der Messerwerte in der Grundgesamtheit)
- Falsifikationismus Man kann seine Annahme nie verifizieren nur falsifizieren
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- Fehler 1. Art α-Fehler H0 ist wahr, wird aber verworfen
- Fehler 2. Art β-Fehler H0 ist falsch, wird aber beibehalten
- Signifikant, wenn (H0 verworfen, wenn) t-Test: empirisch > kritisch z-Test: empirisch > kritisch Chi-Quadrat: empirisch > kritisch F-Test: empirisch > kritisch U-Test: empirisch < kritisch
- Voraussetzung ANOVA ohne MW Steitigkeit & Normalverteilung der AV in Population Varianzhomogenität Unabhängigkeit der Stichproben Gleichgroße Stichproben
- Voraussetzungen ANOVA mit MW Varianzhomogenität Kovarianz zwischen allen Paaren der Faktorstufen gleich Kovarianz von Personeneffekten & Residuen = 0 Zufällige Personeneffekte sind unabhängig & identisch normalverteilt Sphärizität
- Sphärizität Varianzen aller möglichen Differenzvariablen sind gleich
- Wenn Sphärizität nicht gegen Freiheitsgradkorrektur → Greenhouse-Geisser-Korrektur→ Huyn-Feldt-Korrektur
- 4 Größen der Poweranalyse Alphafehler, Betafehler, Effektstärke & Stichprobengröße