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Forschungsmethoden (Fach) / Klausur (Lektion)
Klausur
Diese Lektion wurde von Anika583 erstellt.
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- Korrelationskoeffizient r kann Werte zwischen +1 und -1 annehmen +1 = zeigt einen perfekt positiven linearen Zusammenhang an -1 = zeigt einen perfekt negativen linearen Zusammen an 0 = zeigt keinen linearen Zusammenhang an
- Bivariate lineare Regression es lässt sich eine Gleichung zur Vorhersage einer Variablen auf Basis einer anderen Variablen erstellen (Voraussetzung ist Intervallskalenniveau) Unabhängige Variable = Vorhersagevariable/ Prädikatorvariable (x) abhängige Variable = Variable, die vorhergesagt werden soll/ Kritertiumsvariable
- Regressionsgewicht wie stark der Einfluss der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable ist; wird über den Kennwert Beta quantifiziert
- Multiple Regression Einfluss mehrere unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable
- Populationsparameter unbekannte Werte der Population, die mit Stichprobenkennwerten geschätzt werden
- Standardfehler sagt aus, wie groß die Abweichungen der Statistik vom Erwartungswert der Statistik sein wird, mit der wir im Schnitt rechnen sollten
- Konfidenzintervall Bereich, in dem der Populationsparameter mit einer bestimmten Sicherheit liegt (kann nie exakt getroffen werden)
- Zusammenhangshypothese es wird ein interdependenter Zusammenhang zwischen den Variablen postuliert
- Unterschiedshypothese es wird ein Unterschied zwischen zwei oder mehreren Gruppenkennwerten formuliert
- Alternativhypothese (H1) zumeist wird ein Unterschied oder Zusammenhang behauptet --> man möchte H1 annehmen, aber testet, ob die H0 verworfen werden kann
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- Nullhypothese (H0) behauptet wird, dass die komplementäre Aussage zur Alternativhypothese richtig ist
- T-Test es können zwei Mittelwerte einer Variablen von zwei Gruppen miteinander verglichen werden --> bezieht sich auf die Überprüfung von Unterschiedshypothese
- p-Wert (probability) bezeichnet die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines Stichprobenergebnisses unter der Annahme einer bestimmten Hypothese