Einführung in die Statistik Einführung

Transkript

1 Professur E-Learning und Neue Medien Institut für Medienforschung Philosophische Fakultät Einführung in die Statistik Einführung

2 Professur E-Learning und Neue Medien 2

3 Zeitplan I Datum Thema Titel der Sitzung Einführung Deskriptivstatistik 02. Mittelwert und Standardabweichung Deskriptivstatistik 03. Tabellen und Abbildungen Inferenzstatistik 04. t-test Inferenzstatistik 05. Einfaktorielle Varianzanalyse Inferenzstatistik 06. Mehrfaktorielle Varianzanalyse Pfingstmontag Deskriptiv- und Inferenzstatistik 07. Stichprobenumfangsplanung 3

4 Zeitplan II Datum Thema Titel der Sitzung Inferenzstatistik 08. Weitere Varianzanalysen Inferenzstatistik 09. Nonparametrische Verfahren Deskriptivstatistik 10. Korrelation und Regression Diagnostik 11. Testgütekriterien Deskriptiv- und Inferenzstatistik 12. Metaanalyse Zusammenfassung 13. Zusammenfassung Evaluation und Klausur Evaluation der Vorlesung und Probeklausur 4

5 Literatur Angabe der Prüfungsliteratur und weiterführenden Literatur zu jeder Sitzung Gesamtliteraturliste auf den Folien zur letzten Sitzung ( Zusammenfassung ) 5

6 Bücher Rasch, B., Friese, M., Hofmann, W., & Naumann, E. (2014). Quantitative Methoden 1: Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (4. Aufl.). Heidelberg: Springer. 6

7 Bücher Rey, G. D. (2012). Methoden der Entwicklungspsychologie. Datenerhebung und Datenauswertung. Norderstedt bei Hamburg: BoD. 7

8 Übung und Tutorium Übungen zur Vorlesung Herr Pradel Tutorium zur Vorlesung Frau Antoniya Dancheva Herr Jonathan Dyrna 8

9 Klausur Modulprüfung: Zwei Teilprüfungen 90-minütige Klausur zur Vorlesung Einführung in die quantitative empirische Sozialforschung 90-minütige Klausur zur Vorlesung Einführung in die Statistik Klausurinhalte für die Vorlesung Einführung in die Statistik Folien zu den einzelnen Sitzungen Angegebene Prüfungsliteratur 9

10 Sonstiges Lernplattform OPAL: /opal/auth/repositoryentry/ Versuchspersonenstunden Eigene Meinung bilden Kritischer Umgang mit dem Themengebiet Kritik, Fragen, Anmerkungen Bitte um Fehlerhinweise und Verbesserungsvorschläge Weitere Fragen? 10

11 Professur E-Learning und Neue Medien Institut für Medienforschung Philosophische Fakultät Einführung in die Statistik Einführung

12 Überblick Datenerhebung: Messen Messpräzision Skalenniveau Datenauswertung: Statistik Ziele der Datenerhebung und Datenauswertung 12

13 Quantitative Methoden in den Sozialwissenschaften Quantitative Methoden Datenerhebung ( Messung) Datenauswertung ( Statistik) Datenerhebung ( Messung) Wie? Beobachtung, Befragung usw. Wer und wie oft? Querschnitt, Längsschnitt usw. 13

14 Beispiel einer Datenerhebung 14

15 Datenerhebung Welche Arten der Datenerhebung werden in dem Video illustriert? A: Verhaltensbeobachtung B: Befragung C: Physiologische Messung D: Standardisierter Test E: Experiment Rey.participoll.com A B C D E 0 15

16 Messen 16

17 Messen Man kann Objekte nicht an sich messen Stattdessen: Messung von Eigenschaften bzw. Merkmalen von Objekten Messen: Homomorphe Abbildung eines empirischen in ein numerisches Relativ Empirisches Relativ: Menge von Eigenschaften bzw. Merkmalen von Objekten der Realität (z. B. bestimmte Eigenschaften von Menschen) Numerisches Relativ: Zahlenmenge (z. B. 4, 3, 5.635) 17

18 Messen Messen: Homomorphe Abbildung eines empirischen in ein numerisches Relativ Eindeutige Zuordnung von Eigenschaften der Realität zu Zahlenwerten Beispiel: Jedem Mann wird die Zahl 3 zugeordnet, jeder Frau die Zahl 4 Jedem Element des empirischen Relativs wird genau eine Zahl im numerischen Relativ zugeordnet 18

19 Skalenniveau (z. B. Leonhart, 2013) Durch die Messung wird der erhobenen Variable ein Skalenniveau zugeordnet Vier verschiedene Skalenniveaus mit ansteigender Wertigkeit: Nominalskala, Ordinalskala, Intervallskala, Verhältnisskala (auch metrische Skala oder Rationalskala genannt) Je höherwertiger das Skalenniveau, desto mehr und präzisere statistische Verfahren können angewandt werden Skalenniveau vieler psychisch interessierender Variablen häufig nicht eindeutig bestimmbar 19

20 Skalenniveau (z. B. Leonhart, 2013) Überblick über die vier verschiedenen Skalenniveaus Nominalskala Ordinalskala Intervallskala Verhältnisskala Beispiel Geschlecht Siegerliste Temperatur Körpergröße Eigenschaft Identität + Rangreihe + Äquidistanz + Nullpunkt Gültige Transformationen Zu erhaltene Eigenschaft Ableitbare Interpretationen Gleichheit/Verschiedenheit von Objekten Eineindeutige Transformationen Eindeutigkeit der Messwerte + Größer- Kleiner- Relationen Streng monotone Transformationen Rangordnung der Messwerte + Gleichheit/ Verschiedenheit von Differenzen Positive lineare Transformationen Verhältnisse der Intervalle + Gleichheit/ Verschiedenheit von Verhältnissen Multiplikation mit positiven Zahlen Verhältnisse der Messwerte + bedeutet hier, dass die links davon stehenden Eigenschaften ebenfalls abgedeckt werden. 20

21 Skalenniveau Welches Skalenniveau besitzen Schulnoten? A: Nominalskalenniveau B: Ordinalskalenniveau C: Intervallskalenniveau D: Verhältnisskalenniveau Rey.participoll.com A B C D 0 21

22 Messen Die homomorphe Abbildung eines empirischen in ein numerisches Relativ So die Theorie In Wirklichkeit sind praktisch alle Messungen messfehlerbehaftet Die oben aufgeführte Definition beschreibt einen nahezu unerreichbaren Idealzustand Neuer Definitionsvorschlag: Messen als möglichst strukturerhaltende Abbildung eines Realitätsausschnittes in Zahlen 22

23 Realität Filme zum Thema Inception Avatar Vergiss mein nicht! Welt am Draht Matrix-Trilogie The 13th Floor existenz Open your eyes bzw. Vanilla Sky Ghost in the Shell 12 Monkeys Dark City The Game 23 23

24 Präzision von Messungen Je präziser die Messung, desto besser sind bei der Datenauswertung ( Statistik) Muster in Zahlen auffindbar Anders formuliert: Je verrauschter das Zahlenmuster, desto schlechter sind Muster erkennbar Gefahr unpräziser Messungen: Man sieht Muster, wo keine sind Was ist auf dem Bild zu sehen? 24

25 Statistik Quantitative Methoden Datenerhebung ( Messung): Überführung empirischer Relative ( Wirklichkeitsausschnitte ) in numerische Relative (Zahlen) Datenauswertung ( Statistik): Überführung der Rohdaten ( Zahlensalat ) in interpretierbare, charakteristische Kennwerte und Visualisierungen Was ist Statistik? Statistik: Suche nach Mustern in Zahlen Deskriptivstatistik: Zahlenmuster werden dargestellt und beschrieben Inferenzstatistik: Zahlenmuster werden gegen den Zufall und zur Generalisierung (auf die Population) abgesichert 25

26 Suche nach Mustern 26

27 Suche nach Mustern Wahrheit Andere Motive 27

28 Zusammenfassung Messen: Homomorphe Abbildung eines empirischen in ein numerisches Relativ Wichtigkeit von präzisen Messungen Skalenniveaus: Nominal-, Ordinal-, Intervall- und Verhältnisskala Statistik: Suche nach Mustern in Zahlen Deskriptivstatistik und Inferenzstatistik Wahrheitsfindung als Ziel der Datenerhebung und Datenauswertung!? 28

29 Prüfungsliteratur Rey, G. D. (2012). Methoden der Entwicklungspsychologie. Datenerhebung und Datenauswertung. Norderstedt bei Hamburg: BoD. Einleitung (S ) Datenerhebung (S ) Rasch, B., Friese, M., Hofmann, W., & Naumann, E. (2014). Quantitative Methoden 1: Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler (4. Aufl.). Heidelberg: Springer. Deskriptive Statistik (S. 1-18) 29

30 Weiterführende Literatur Bortz, J., & Schuster, C. (2010). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Berlin: Springer. Empirische Forschung und Skalenniveaus (S. 3-23) Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2015). Statistik und Forschungsmethoden (4. Aufl.). Weinheim: Beltz. Messtheoretische Grundlagen (S ) Leonhart, R. (2013). Lehrbuch Statistik. Einstieg und Vertiefung (3. Auflage). Bern: Huber. Messen und Skalenniveau (S ) Sedlmeier, P., & Renkewitz, F. (2013). Forschungsmethoden und Statistik: Ein Lehrbuch für Psychologen und Sozialwissenschaftler (2. Aufl.). München: Pearson. Messen und Testen (S ) 30