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Forschungsmethoden Seminar (Fach) / Entscheidungsphase (Lektion)

BM 3

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  • deskriptive Statistik Beschreibung Stichprobe univariat bivariat multivariat
  • Inferenzstatistik Schluss von Stichprobe auf Grundgesamtheit erfordert Daten aus Zufallsstichprobe schätzen und testen von Parametern und Verteilungen
  • Konfidenzintervall schätzen Werte für Grundgesamtheit Intervall mit Stichprobenwert in der Mitte
  • Signifikanztest angenommenen Wert für Gesamtheit testen
  • Populationsparameter unbekannten Kennwerte der Population mit Stichprobenkennwert geschätzt
  • Testen Ziel: auf Grund Stichprobe prüfen, ob Hypothese angenommen oder verworfen wird
  • Ablauf Festlegung Hypothesen Wahl Testverfahren Festlegung Stichprobenumfang Wahl Signifikanzniveau
  • Festlegung Hypothesen für Populationen mit Parametern formuliert über Parameter der Verteilung getestet
  • Testhypothese Unterscheidung Nullhypothese oder Alternativhypothese H1 annehmen und testet ob H0 verworfen werden kann H0 ist ddie Basis der Prüfstatistik
  • Parametrische Testverfahren in der Regel Normalverteilung mindestens Intervallskala
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  • Nichtparametrische Testverfahren keine Annahme über Normalverteilung Nominal oder Ordinalskala
  • einseitiges Signifikanzniveau bei gerichteten Hypothesen Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses kleiner als bislang angenommenener Wert (linksseitiger Signifikanztest) Wahrscheinlichkeit größer (rechtsseitig)
  • zweiseitiger Signifikanztest ungerichtete Hypothese Wahrscheinlichkeit Ereignis anders als bislang angenommen
  • Testentscheidung p-Wert kleiner als vorher festgelegtes Signifikanzniveau --> Nullhypothese verworfen und Alternativhyothese angenommen p-Wert größer --> Nullhypothese beibehalten und Alternativhypothese nicht annehmen
  • Multiple lineare Regression Test 1 Test auf bedeutsame Varianzaufklärung über F-Test Hypothese getestet ob R^2 (durch UV aufgeklärte Varianzanteil) von 0 verschieden ist
  • Test 2 Test auf signifikanten Einfluss der UV für jede UV geprüft,ob Einfluss auf AV von 0 verschieden ist
  • Vergleich von mehr als 2 Mittelwerten Einfaktorielle Varianzanalyse Mittelwert von mehr als zwei Gruppen gleich oder signifikant unterschiedlich erfolgt ungerichtet testet gruppenübergreifend Unterschied zwischen Gruppen größer als innerhalb Gruppen