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Quantitative Methoden 2 (Fach) / Quanti 1 Fragen (Lektion)

Diese Lektion wurde von AnnekeAdn erstellt.

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• latente Variablen nicht direkt beobachtbare theoretische Konstrukte
• manifeste Variablen direkt beobachtbare oder messbare Größen
• Randomisierung durch Zufall bestimmt, welche Ausprägung der UV der VP zugeteilt wird
• interne Validität man misst das, was man messen will
• Quartil, Quartilsabstand Quartil: Wert, der die Grenze eines Bereichsdarstellt, z 1.Quartil: trennt unteren 25% vom Rest der Werte Quartilsabstand: Different 3. und 1. Quartil, misst in welchem Bereich sie die mittleren 50% bewegen
• Teststatistik zb T-test, F-test,... -T-Test: zur Bestimmung ob sich 2 Stichproben signifikant unterscheiden -F-test: Testung varianzhomogenität, vergleicht zwei geschätzte Varianzen miteinander
• p-Wert die Wahrscheinlichkeit, dass ein statistischer Test ein signifikantes Ergebnis liefert, obwohl der wahre Effekt null ist, wahrscheinlichkeit dass emp>= krit, unter der Annahme, dass der Effekt =0 ist.
• Effektstärke Standartisiertes Maß für die Stärke eines emp gefundenen Zusammenhangs von Variablen oder die Stärke des Unterschieds zwischen 2 Gruppen
• Konfidenzintervall gibt an, wie unsicher die Schätzung der wahren Effektstärke ist; erlaubt zu sehen, ob sich der Effekt signifikant von Null unterscheidet
• Teststärke Wahrscheinlichkeit, dass der emp Wert >= kritische Wert unter der Annahme, dass die wahre Effektstärke gleich die angenoomene in der H1 ist. (Wahrscheinlichkeit, dass man H1 annimmt, wenn H1 zutrifft)
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• kritischer Wert Schwellenwert, der den kritischen Bereich vom Nicht-ablehnungsbereich trennt, bei 1 seitiger testung: dort wo unterschied vorhergesagt wird, werden 5% abgeschnitten
• alpha Fehler Risiko Wahrscheinlichkeit die H0 abzulehnen, obwohl diese in Wahrheit zutrifft (Fälschlicherweise die H1 annehmen, obwohl diese NICHT zutrifft)
• beta Fehler Risiko Wahrscheinlichkeit, die H1 abzulehnen, obwohl die in wahrheit zutrifft (Ho fälschlicherweise annehmen, obwohl diese NICHt zutrifft)
• alpha fehler, Alpha-Fehler Niveau alpha Fehler: Ablehnen der H0 obwohl diese zutrifft alpha-Fehler Niveau: Das akzeptierte Risiko(=Wahrscheinlichkeit) für einen α-Fehler, also die H0 fälschlicherweise abzulehnen. → Meistens bei 5%.
• beta fehler, beta Feher Nivau beta-Fehler: Ablehnen der H1 obwohl diese in Wahrheit zutrifft beta-Fehler Risiko: das Akzetptierte Risiko (=Wahrscheinlichkeit) die H1 fälschlicherweis abzulehnen, obwohl diese in Wahrheit zutrifft -> meist bei 0.80 abgesetzt
• Konfundierung Wenn die Störvariable und die UVs so miteinander korrelieren, dass unklar ist, ob der Effekt im Kriterium von der UV oder der SV kommt.
• Experiment Kennzeichen: Manipulation der UV, Randomierung, Störvariablen elimieren,etc um Konfundierng auszuschließen Aus Experimenten darf man auf eine Kausale Richtunf schließen, also Experimente, um Kausalhypothesen zu testen
• t-Verteilung vs F-Verteilung t-Verteilung: ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung , die sich bei großen Stichproben an eine Normalverteilung nähert; braucht die Freiheitsgrade -F-Verteilung: zum Vergleich zweier Varianzen von 2 Sticporben aus normalverteilter Population. Auch verwendet bei Varianzanalyse zum Vergleich auf signifikante Unterschiede bei Stichprobenmitteln.
• t-Test Hypothesen Test der T-Verteilung; testet ob sich 2 stichproben signifikant unterscheiden
• Kontraste gewichtete Summe von Mittelwerten, Mittelwertsvergleiche, Summe der Kontrastkoeffizientne =0

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