Heinz Holling & Günther Gediga. Statistik - Deskriptive Verfahren
|
|
- Leopold Franke
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Heinz Holling & Günther Gediga Statistik - Deskriptive Verfahren Übungen Version
2 Inhaltsverzeichnis 1 Übung 1; Kap Übung 2; Kap Übung 3; Kap Übung 4; Kap Übung 5; Kap Übung 6; Kap Übung 7; Kap Übung 8; Kap Übung 9; Kap Übung 10; Kap Übung 11; Kap Übung 12; Kap
3 1 Übung 1; Kap. 4 Überlegen Sie für jede der folgenden Variablen, wie man Sie messen könnte. Überlegen Sie außerdem, welches Skalenniveau die von Ihnen vorgeschlagene Art der Messung besitzt. Begründen Sie Ihr Urteil. Jahreseinkommen soziale Schicht Depressivität Geschlecht Temperatur in Celsius Schulnoten Bindungstypen: Das Verhalten, welches Babys gegenüber ihren Müttern zeigen, bestimmt ihren Bindungstyp. Es gibt drei Möglichkeiten, das Verhalten zu klassifizieren: Typ ängstlich vermeidend: Diese Babys zeigen wenig Kummer, wenn die Mutter sie bei einem Fremden lässt und ignorieren die Mutter beim Wiedersehen. Typ sicher gebunden: Diese Babys trauern, wenn die Mutter sich entfernt und begrüßen Sie beim Wiederkommen stürmisch. Typ ängstlich ambivalent: Diese Babys trauern, wenn sich die Mutter entfernt. Beim Wiedersehen zeigen sie jedoch zunächst eine ablehnende Haltung gegenüber der Mutter. 3
4 2 Übung 2; Kap. 5 Bei einem Experiment wird der figurale IQ bei 10 Probanden erfasst. Die folgende Tabelle enthält die Ergebnisse der 10 Versuchspersonen. figuraler IQ Erstellen Sie für die Ergebnisse ein Balkendiagramm. 2. Erstellen Sie für die IQ-Werte ein Stamm-Blatt-Diagramm. Welche der beiden Darstellungsarten, Balkendiagramm oder Stamm-Blatt-Diagramm, ist informativer? 3. Erstellen Sie für die kumulierten Häufigkeiten der IQ-Werte die empirische Verteilungsfunktion. 4
5 3 Übung 3; Kap. 6 In einer therapeutischen Praxis werden psychische Störungen von einer Psychologin behandelt. Um den Therapieerfolg zu messen, verwendet die Psychologin Selbsteinschätzungen der Klienten auf einer Skala von 10 (stark verschlechtert im Vergleich zum Therapiebeginn) bis +10 (stark gebessert im Vergleich zum Therapiebeginn). Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse für n = 11 Klienten. i y i Bestimmen Sie den Mittelwert, die Varianz und die Standardabweichung der Beobachtungen. 2. Welcher Mittelwert, welche Varianz und welche Standardabweichung hätten sich ergeben, wenn die Psychologin die Selbsteinschätzungen auf einer Skala von 0 (stark verschlechtert im Vergleich zum Therapiebeginn) bis 100 (stark gebessert im Vergleich zum Therapiebeginn) hätte vornehmen lassen, d.ḣ. wenn statt der Werte y i die linear transformierten Werte y i = 5y i + 50 beobachtet worden wären? Welche der Streuungsmaße Spannweite (Range), Interquartilabstand und Varianz sind anfällig gegenüber Ausreißern und welche nicht? Begründen Sie Ihr Urteil. 5
6 4 Übung 4; Kap. 7 Transformieren Sie die Daten aus der folgenden Tabelle zu z-, Z- und T-Werten. Runden Sie dabei auf 2 Nachkommastellen. Überlegen Sie sich eine Formel, mit der Sie T-Werte zu Z-Werten transformieren können. Gewicht in kg
7 5 Übung 5; Kap. 7 Mit einer Stichprobe von n = 15 Schülern wird ein Intelligenztest durchgeführt. Für die einzelnen Schüler ergeben sich die folgenden Ergebnisse: Schüler Ergebnis Bestimmen Sie den Mittelwert, den Median und den Modalwert der Ergebnisse. 2. Beurteilen Sie die Schiefe der Häufigkeitsverteilung mit Hilfe der Lageregeln. 3. Erstellen Sie für die Ergebnisse einen Box-Plot. 4. Interpretieren Sie den Box-Plot. Beurteilen Sie die Schiefe der Verteilung mit Hilfe des Box-Plots, und vergleichen Sie das Ergebnis mit der Einschätzung in Teilaufgabe b). 7
8 6 Übung 6; Kap. 8 Stellen Sie sich vor, Sie führen eine therapeutische Praxis zur Behandlung psychischer Störungen. Ihnen ist nun aufgefallen, dass Personen, die viele Ihrer Therapiesitzungen versäumt haben, am Ende der Therapie einen geringeren Erfolg (Besserung) aufweisen als Personen, die wenige Sitzungen versäumt haben. Diesem Eindruck möchten Sie systematisch nachgehen, indem Sie pro Klient die Anzahl versäumter Sitzungen (X) und den Therapieerfolg feststellen. Den Therapieerfolg (Y ) erheben Sie anhand von Selbsteinschätzungen der Klienten auf einer Skala von 10 (stark verschlechtert im Vergleich zum Therapiebeginn) bis +10 (stark gebessert im Vergleich zum Therapiebeginn). Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse für n = 11 Ihrer Klienten. i x i y i Berechnen Sie die Kovarianz der Variablen X mit sich selbst, d.h. s xx. Berechnen Sie außerdem die Varianz der Variablen X, also s 2 x. Was fällt Ihnen auf? 2. Berechnen Sie die Kovarianz und den Korrelationskoeffizienten zum Zusammenhang der Variablen X und Y. 8
9 7 Übung 7; Kap. 8 Nehmen Sie an, Sie interessieren sich im Rahmen einer rechtspsychologischen Untersuchung für die Übereinstimmung von Richtern bei der Beurteilung des Schweregrads von Verbrechen. Sie legen zwei Richtern eine Serie von 10 Vergehen vor und möchten wissen, ob die beiden Richter den Schweregrad ähnlich beurteilen. Hierzu lassen Sie die beiden Richter unabhängig voneinander die vorgelegten Vergehen für die Sie kurze schriftliche Beschreibungen vorgeben beurteilen. Da die Richter ohne sehr detaillierte Kenntnis eines Falls kein konkretes Strafmaß (z.b. Haftstrafe in Monaten o.ä.) bemessen können, lassen Sie die Richter die Vergehen in eine Rangreihe nach ihrem Schweregrad bringen. Es haben sich die folgenden Rangreihen für die beiden Richter ergeben: Richter 1 Richter Wie hoch ist die Übereinstimmung zwischen den beiden Richtern hinsichtlich der Beurteilung des Schweregrads? Berechnen Sie zur Beantwortung dieser Frage die Rangkorrelation nach Spearman. 2. Welche alternativen Maße für die Assoziation der gegebenen Variablen kommen hier noch in Frage? Berechnen Sie diese. 3. Was fällt Ihnen beim Vergleich der von Ihnen berechneten Koeffizienten auf? 9
10 8 Übung 8; Kap. 8 Nehmen Sie an, Sie haben im Rahmen eines Forschungsprojekts 200 Firmen unterschiedlicher Größe einen Fragebogen zugesendet. Zwei Wochen später haben Sie nur gut die Hälfte der ursprünglich versendeten Bögen ausgefüllt zurückerhalten. Ihr Kollege vermutet, dass insbesondere kleinere Firmen die Teilnahme an der Befragung verweigert hätten. Sie verfügen über die folgenden Daten zu den Rückläufen der Fragebögen: Größe des Unternehmens Fragebogen Fragebogen nicht Gesamt ausgefüllt ausgefüllt klein mittel groß Gesamt 1. Überprüfen Sie, ob tatsächlich ein Zusammenhang zwischen Unternehmensgröße und dem Ausfüllen des Fragebogens besteht. Berechnen Sie dazu Cramers V und K. Welches ist hier das geeignetere Maß? 2. Angenommen Sie wollen vorhersagen, ob ein Fragebogen ausgefüllt wurde oder nicht. Verbessert sich Ihre Vorhersage, wenn Sie dabei die Größe des Unternehmens berücksichtigen? Berechnen Sie das entsprechende PRE-Maß. 10
11 9 Übung 9; Kap. 8 Nehmen Sie an, zwei Psychotherapeuten haben insgesamt 100 Personen unabhängig voneinander in Bezug auf verschiedene psychische Störungen eingeschätzt. Wie hoch ist die Beurteilerübereinstimmung? Therapeut A keine Störung Depression Schizophrenie Gesamt keine Störung Therapeut B Depression Schizophrenie Gesamt
12 10 Übung 10; Kap. 9 Bei der Regression von Gewicht auf Körpergröße entstand der folgende Output. Bitte berechnen Sie die fehlenden Werte und interpretieren Sie diese. Modellzusammenfassung Standardfe Modell R R-Quadrat Korrigiertes R- Quadrat hler des Schätzers 1?(a)?.763? a Einflußvariablen : (Konstante), Groesse ANOVA(b) Modell 1 Quadratsu mme Mittel der Quadrate F Signifikanz df Regressio n? (a) Residuen Gesamt a Einflußvariablen : (Konstante), Groesse b Abhängige Variable: Gewicht Koeffizienten(a) Nicht standardisierte Koeffizienten Standardisiert e Koeffizienten Modell 1 B Standardfe hler Beta T Signifikanz (Konstant e) Groesse a Abhängige Variable: Gewicht 12
13 11 Übung 11; Kap. 10 Gegeben sei die folgende Verteilung mit acht Beobachtungswerten und drei Variablen X 1, X 2 und Y : X 1 X 2 Y X1 2 X2 2 Y 2 X 1 X 2 X 1 Y X 2 Y Bestimmen Sie: die Mittelwerte X 1, X2, Ȳ die Varianzen s 2 X 1, s 2 X 2, s 2 Y die Korrelationen r(x 1, X 2 ), r(x 1, Y ), r(x 2, Y ) den Determinationskoeffizienten R 2 der Regressionsgeraden Ŷ = a + b 1 X den Determinationskoeffizienten R 2 der Regressionsgeraden Ŷ = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 13
14 12 Übung 12; Kap. 10 Es wurde an 696 Schulen untersucht, wie die eingeschätzte Schulqualität (SQ) von den folgenden Prädiktoren abhängt Prozentualer Anteil der Ganztagsschüler (GS) Die eingeschätzte Qualität des Schulmanangements (M Q). Folgende Daten liegen vor: r GS,MQ = sowie Variable Mittelwert Varianz Korrelation mit Schulqualität Schulqualität GS M Q Berechnen Sie die Regressionsgerade mit GS als Prädiktor und SQ als abhängiger Variablen. 2. Wie hoch ist der Determinationskoeffizient der Regressionsanalyse aus Teil 1? 3. Berechnen Sie den F -Wert für die Regressionsanalysen aus Teil Zu klären ist, ob es über den Zusammenhang zwischen GS und der Schulqualität hinaus noch einen zusätzlichen Einfluss von M Q (also der Managementqualität) gibt. Bestimmen Sie hierfür den inkrementellen Determinationskoeffizienten und den inkrementellen F-Wert für MQ gegeben GS. 14
Heinz Holling & Günther Gediga. Statistik - Deskriptive Verfahren. Lösungen zu den Übungen
Heinz Holling & Günther Gediga Statistik - Deskriptive Verfahren Lösungen zu den Übungen Version 15.12.2010 Inhaltsverzeichnis 1 Lösung zu Übung 1; Kap. 4 3 2 Lösung zu Übung 2; Kap. 5 5 3 Lösung zu Übung
MehrInhaltsverzeichnis. 1 Über dieses Buch Zum Inhalt dieses Buches Danksagung Zur Relevanz der Statistik...
Inhaltsverzeichnis 1 Über dieses Buch... 11 1.1 Zum Inhalt dieses Buches... 13 1.2 Danksagung... 15 2 Zur Relevanz der Statistik... 17 2.1 Beispiel 1: Die Wahrscheinlichkeit, krank zu sein, bei einer positiven
MehrEinführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011
Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011 Es können von den Antworten alle, mehrere oder keine Antwort(en) richtig sein. Nur bei einer korrekten Antwort (ohne Auslassungen
MehrAufgaben zu Kapitel 4
Rasch, Friese, Hofmann & aumann (2006). Quantitative Methoden. Band (2. Auflage). Heidelberg: Springer. Aufgaben zu Kapitel 4 Aufgabe a) Berechnen Sie die Korrelation zwischen dem Geschlecht und der Anzahl
MehrStatistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften
Statistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften Diese Übung beschäftigt sich mit der Skalierung von Variablen in Regressionsanalysen und mit asymptotischen Eigenschaften von OLS. Verwenden
MehrKlausur Statistik I Dr. Andreas Voß Wintersemester 2005/06
Klausur Statistik I Dr. Andreas Voß Wintersemester 2005/06 Hiermit versichere ich, dass ich an der Universität Freiburg mit dem Hauptfach Psychologie eingeschrieben bin Name: Mat.Nr.: Unterschrift: Bearbeitungshinweise:
MehrHypothesentests mit SPSS
Beispiel für eine einfache Regressionsanalyse (mit Überprüfung der Voraussetzungen) Daten: bedrohfb_v07.sav Hypothese: Die Skalenwerte auf der ATB-Skala (Skala zur Erfassung der Angst vor terroristischen
MehrStatistik I für Studierende der Wirtschaftswissenschaften Übungsblatt 12 Prof. Dr. Christian Heumann WS 2015/16
Statistik I für Studierende der Wirtschaftswissenschaften Übungsblatt 2 Prof. Dr. Christian Heumann WS 205/6 Aufgabe : Der Datensatz Theater (verfügbar auf der Homepage) beinhaltet Informationen über eine
MehrÜbungsblätter zu Methoden der Empirischen Sozialforschung IV: Regressionsanalyse. Lösungsblatt zu Nr. 2
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg Institut für Soziologie Dr. Wolfgang Langer 1 Übungsblätter zu Methoden der Empirischen Sozialforschung IV: Regressionsanalyse Lösungsblatt zu Nr. 2 1. a) Je
MehrBestimmen Sie die Absatzmenge eines Unternehmens, die sich bei Werbeausgaben in Höhe von ergeben wird. Werbeausgaben ( 1000)
Übungsaufgabe Bestimmen Sie die Absatzmenge eines Unternehmens, die sich bei Werbeausgaben in Höhe von 85.000 ergeben wird. Werbeausgaben ( 1000) Absatz ( 1000) 40 377 60 507 70 555 110 779 150 869 160
MehrInhaltsverzeichnis. Über die Autoren Einleitung... 21
Inhaltsverzeichnis Über die Autoren.... 7 Einleitung... 21 Über dieses Buch... 21 Was Sie nicht lesen müssen... 22 Törichte Annahmen über den Leser... 22 Wie dieses Buch aufgebaut ist... 23 Symbole, die
MehrMethoden empirischer Sozial- und Wirtschaftsforschung
Dr. sc. Siassi HTW Berlin Januar 2017 Klausur Methoden empirischer Sozial- und Wirtschaftsforschung Aufgabe 1 40 Punkte Fallzusammenfassung Fälle Gültig Fehlend Gesamt N Prozent N Prozent N Prozent $Verkehrsmittel
MehrErmitteln Sie auf 2 Dezimalstellen genau die folgenden Kenngrößen der bivariaten Verteilung der Merkmale Weite und Zeit:
1. Welche der folgenden Kenngrößen, Statistiken bzw. Grafiken sind zur Beschreibung der Werteverteilung des Merkmals Konfessionszugehörigkeit sinnvoll einsetzbar? A. Der Modalwert. B. Der Median. C. Das
MehrÜBUNGSAUFGABEN ZUR DESKRIPTIVEN UND EXPLORATIVEN DATENANALYSE
ÜBUNGSAUFGABEN ZUR DESKRIPTIVEN UND EXPLORATIVEN DATENANALYSE 1.1 Füllen Sie bitte folgenden Lückentext aus. Daten, die in Untersuchungen erhoben werden, muss man grundsätzlich nach ihrem unterscheiden.
MehrSPSS-Ausgabe 1: Univariate Varianzanalyse. Profildiagramm. [DatenSet1] D:\Sozialwiss2006_7\STAT2\Daten\mathsalaries.sav. Seite 1
SPSS-Ausgabe : Univariate Varianzanalyse [DatenSet] D:\Sozialwiss2006_7\STAT2\Daten\mathsalaries.sav Tests der Zwischensubjekteffekte Abhängige Variable: Einkommen Quelle Korrigiertes Modell Konstanter
MehrSozialwissenschaftliche Fakultät der Universität Göttingen. Sommersemester 2009, Statistik mit SPSS
Sommersemester 2009, Statistik mit SPSS 28. August 2009 28. August 2009 Statistik Dozentin: mit Anja SPSS Mays 1 Überblick 1. Korrelation vs. Regression 2. Ziel der Regressionsanalyse 3. Syntax für den
MehrDeskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien
Deskription, Statistische Testverfahren und Regression Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik: beschreibende Statistik, empirische
MehrStatistik II Übung 1: Einfache lineare Regression
Statistik II Übung 1: Einfache lineare Regression Diese Übung beschäftigt sich mit dem Zusammenhang zwischen dem Lohneinkommen von sozial benachteiligten Individuen (16-24 Jahre alt) und der Anzahl der
MehrInhaltsverzeichnis Grundlagen aufigkeitsverteilungen Maßzahlen und Grafiken f ur eindimensionale Merkmale
1. Grundlagen... 1 1.1 Grundgesamtheit und Untersuchungseinheit................ 1 1.2 Merkmal oder statistische Variable........................ 2 1.3 Datenerhebung.........................................
MehrSozialwissenschaftliche Fakultät der Universität Göttingen. Sommersemester Statistik mit SPSS
Sommersemester 2009 Statistik mit SPSS 15. Mai 2009 15. Mai 2009 Statistik Dozentin: mit Esther SPSSOchoa Fernández 1 Überblick 1. Korrelation vs. Regression 2. Ziele der Regressionsanalyse 3. Syntax für
MehrStatistische Methoden in den Umweltwissenschaften
Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften Korrelationsanalysen Kreuztabellen und χ²-test Themen Korrelation oder Lineare Regression? Korrelationsanalysen - Pearson, Spearman-Rang, Kendall s Tau
MehrDeskriptive Statistik Winfried Zinn
Deskriptive Statistik Winfried Zinn Inhalte Statistik 1 1. Themenblock: Grundlagen der beschreibenden Statistik: Skalenniveaus Häufigkeitsverteilungen Mittelwerte (Lagemaße) Standardabweichung und Varianzen
MehrEigene MC-Fragen SPSS. 1. Zutreffend auf die Datenerfassung und Datenaufbereitung in SPSS ist
Eigene MC-Fragen SPSS 1. Zutreffend auf die Datenerfassung und Datenaufbereitung in SPSS ist [a] In der Variablenansicht werden für die betrachteten Merkmale SPSS Variablen definiert. [b] Das Daten-Editor-Fenster
MehrGeschlecht + Anfangsgehalt. T-Test für das Anfangsgehalt Gruppenstatistiken. Der SPSS Output der aktuellen Computerübung zum Aufgabenblatt 3
Der SPSS Output der aktuellen Computerübung zum Aufgabenblatt 3 Geschlecht + Anfangsgehalt 14000 399 403 7000 12000 335 Anfangsgehalt 10000 8000 6000 4000 2000 N = 28 63 185 291 227 52 215 158 88 284 193
MehrStatistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Übung 3 1 Inhalt der heutigen Übung Vorrechnen der Hausübung B.7 Beschreibende Statistik Gemeinsames Lösen der Übungsaufgaben C.1: Häufigkeitsverteilung C.2: Tukey
MehrEinführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Wintersemester 2011/2012
Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Wintersemester 2011/2012 Es können von den Antwortmöglichkeiten alle, mehrere, eine oder keine Antwort(en) richtig sein. Nur bei einer korrekten Antwort
MehrSommersemester Marktforschung
Dipl.-Kfm. Sascha Steinmann Universität Siegen Lehrstuhl für Marketing steinmann@marketing.uni-siegen.de Sommersemester 2010 Marktforschung Übungsaufgaben zu den Themen 3-6 mit Lösungsskizzen Aufgabe 1:
MehrDeskriptive Statistik
Helge Toutenburg Christian Heumann Deskriptive Statistik Eine Einführung in Methoden und Anwendungen mit R und SPSS Siebte, aktualisierte und erweiterte Auflage Mit Beiträgen von Michael Schomaker 4ü Springer
MehrArbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik
Helge Toutenburg Michael Schomaker Malte Wißmann Christian Heumann Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik Zweite, aktualisierte und erweiterte Auflage 4ü Springer Inhaltsverzeichnis 1. Grundlagen
Mehr2. Generieren Sie deskriptive Statistiken (Mittelwert, Standardabweichung) für earny3 und kidsunder6yr3 und kommentieren Sie diese kurz.
Statistik II Übung : Einfache lineare Regression Diese Übung beschäftigt sich mit dem Zusammenhang zwischen dem Lohneinkommen von sozial benachteiligten Individuen (6-24 Jahre alt) und der Anzahl der unter
MehrTrim Size: 176mm x 240mm Lipow ftoc.tex V1 - March 9, :34 P.M. Page 11. Über die Übersetzerin 9. Einleitung 19
Trim Size: 176mm x 240mm Lipow ftoc.tex V1 - March 9, 2016 6:34 P.M. Page 11 Inhaltsverzeichnis Über die Übersetzerin 9 Einleitung 19 Was Sie hier finden werden 19 Wie dieses Arbeitsbuch aufgebaut ist
MehrVS PLUS
VS PLUS Zusatzinformationen zu Medien des VS Verlags Statistik II Inferenzstatistik 2010 Übungsaufgaben und Lösungen Inferenzstatistik 2 [Übungsaufgaben und Lösungenn - Inferenzstatistik 2] ÜBUNGSAUFGABEN
MehrSchätzen und Testen von Populationsparametern im linearen Regressionsmodell PE ΣO
Schätzen und Testen von Populationsparametern im linearen Regressionsmodell PE ΣO 4. Dezember 2001 Generalisierung der aus Stichprobendaten berechneten Regressionsgeraden Voraussetzungen für die Generalisierung
MehrKlausur Statistik I. Dr. Andreas Voß Wintersemester 2005/06
Klausur Statistik I Dr. Andreas Voß Wintersemester 2005/06 Hiermit versichere ich, dass ich an der Universität Freiburg mit dem Hauptfach Psychologie eingeschrieben bin. Name: Mat.Nr.: Unterschrift: Bearbeitungshinweise:
MehrWelche der folgenden Aussagen sind richtig? (x aus 5) A Ein metrisches Merkmal, das überabzählbar viele Ausprägungen besitzt heißt diskret.
Grundlagen der Statistik 25.9.2014 7 Aufgabe 7 Welche der folgenden Aussagen sind richtig? (x aus 5) A Ein metrisches Merkmal, das überabzählbar viele Ausprägungen besitzt heißt diskret. B Ein Merkmal
MehrEs können keine oder mehrere Antworten richtig sein. Eine Frage ist NUR dann richtig beantwortet, wenn ALLE richtigen Antworten angekreuzt wurden.
Teil III: Statistik Alle Fragen sind zu beantworten. Es können keine oder mehrere Antworten richtig sein. Eine Frage ist NUR dann richtig beantwortet, wenn ALLE richtigen Antworten angekreuzt wurden. Wird
MehrDeskriptive Statistik Aufgaben und Lösungen
Grundlagen der Wirtschaftsmathematik und Statistik Aufgaben und en Lernmaterial zum Modul - 40601 - der Fernuniversität Hagen Inhaltsverzeichnis 1 Daten und Meßskalen 5 1.1 Konkrete Beispiele...................................
MehrStatistik II Übung 2: Multivariate lineare Regression
Statistik II Übung 2: Multivariate lineare Regression Diese Übung beschäftigt sich mit dem Zusammenhang zwischen Flugpreisen und der Flugdistanz, dem Passagieraufkommen und der Marktkonzentration. Verwenden
MehrB. Regressionsanalyse [progdat.sav]
SPSS-PC-ÜBUNG Seite 9 B. Regressionsanalyse [progdat.sav] Ein Unternehmen möchte den zukünftigen Absatz in Abhängigkeit von den Werbeausgaben und der Anzahl der Filialen prognostizieren. Dazu wurden über
Mehrberuflicher Bildungsabschluss incl. Hochschulabschl. 4Kat.(m) Häufigkeit Prozent Gültig Lehre/Beruffachgesundh.Schule ,2 59,2 59,2
Häufigkeiten Deskriptive Statistiken Häufigkeiten Beruflicher Bildungsabschluss (Mbfbil4) Zielvariablenliste OK Er erscheint: Statistiken beruflicher Bildungsabschluss incl. N Gültig 3445 Fehlend 0 beruflicher
MehrKlausurvorbereitung - Statistik
Aufgabe 1 Klausurvorbereitung - Statistik Studenten der Politikwissenschaft der Johannes Gutenberg-Universität wurden befragt, seit wie vielen Semestern sie eingeschrieben sind. Berechnen Sie für die folgenden
MehrNachklausur zur Vorlesung. Statistik für Studierende der Biologie
Institut für Mathematische Stochastik WS 1999/2000 Universität Karlsruhe 11. Mai 2000 Dr. Bernhard Klar Nachklausur zur Vorlesung Statistik für Studierende der Biologie Bearbeitungszeit: 90 Minuten Name:
Mehr1. Inhaltsverzeichnis. 2. Abbildungsverzeichnis
1. Inhaltsverzeichnis 1. Inhaltsverzeichnis... 1 2. Abbildungsverzeichnis... 1 3. Einleitung... 2 4. Beschreibung der Datenquelle...2 5. Allgemeine Auswertungen...3 6. Detaillierte Auswertungen... 7 Zusammenhang
MehrBitte am PC mit Windows anmelden!
Einführung in SPSS Plan für heute: Grundlagen/ Vorwissen für SPSS Vergleich der Übungsaufgaben Einführung in SPSS http://weknowmemes.com/generator/uploads/generated/g1374774654830726655.jpg Standardnormalverteilung
MehrProjekt Kaffeemaschine Welche Faktoren beeinflussen das Geschmacksurteil?
AKULTÄT ANGEWANDTE SOZIALWISSENSCHATEN PRO. DR. SONJA HAUG Projekt Kaffeemaschine Welche aktoren beeinflussen das Geschmacksurteil? Ausgehend von der Verkostung an der Hochschule Regensburg und der dabei
MehrKreuzvalidierung. 1. Schritt: Aufteilung der Stichprobe in ungefähr gleiche Hälften nach dem Zufall. SPSS:
Kreuzvalidierung. Schritt: Aufteilung der Stichprobe in ungefähr gleiche Hälften nach dem Zufall. SPSS: SPSS erzeugt eine neue Variable Filter_$. Die herausgefilterten Fälle werden im Datenfenster angezeigt
MehrStatistik Prüfung 24. Jänner 2008
Statistik Prüfung 24. Jänner 2008 February 10, 2008 Es ist immer nur EINE Antwort richtig, bei falsch beantworteten Fragen gibt es KEINEN Punktabzug. Werden mehrere Antworten bei einer Frage angekreuzt,
MehrStatistik II Übung 3: Hypothesentests
Statistik II Übung 3: Hypothesentests Diese Übung beschäftigt sich mit der Anwendung diverser Hypothesentests (zum Beispiel zum Vergleich der Mittelwerte und Verteilungen zweier Stichproben). Verwenden
MehrAnwendungsaufgaben. a. Anhand des Streudiagramms (. Abb. 1) lässt sich ein linearer Zusammenhang vermuten. Aufgabe 1. Anhang 1: Lösungen der Aufgaben
Anhang 1: Lösungen der Aufgaben 15 +1). Korrelationskoeffizienten unterschiedlicher Stichproben oder verschiedener Variablen können so miteinander verglichen werden, was mit der Kovarianz nicht möglich
MehrStatistik für Betriebswirte I 1. Klausur Wintersemester 2014/
Statistik für Betriebswirte I 1. Klausur Wintersemester 2014/2015 13.02.2015 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN Nachname:................................................................... Vorname:....................................................................
MehrTest von Hypothesen: Signifikanz des Zusammenhangs (F-Test)
Test von Hyothesen: Signifikanz des Zusammenhangs (F-Test) Die Schätzung der Regressionsfunktion basiert auf Daten einer Stichrobe Inwiefern können die Ergebnisse dieser Schätzung auf die Grundgesamtheit
MehrStatistik II Übung 2: Multivariate lineare Regression
Statistik II Übung 2: Multivariate lineare Regression Diese Übung beschäftigt sich mit dem Zusammenhang zwischen Flugpreisen und der Flugdistanz, dem Passagieraufkommen und der Marktkonzentration. Verwenden
MehrGrundkurs Statistik für Politologen und Soziologen
Grundkurs Statistik für Politologen und Soziologen Bearbeitet von Uwe W Gehring, Cornelia Weins 5., überarbeitete Auflage 2010. Buch. 345 S. Softcover ISBN 978 3 531 16269 0 Format (B x L): 14,8 x 21 cm
MehrGrundlagen der empirischen Sozialforschung
Grundlagen der empirischen Sozialforschung Sitzung 10 - Datenanalyseverfahren Jan Finsel Lehrstuhl für empirische Sozialforschung Prof. Dr. Petra Stein 22. Dezember 2008 1 / 21 Online-Materialien Die Materialien
Mehr7.1 Korrelationsanalyse. Statistik. Kovarianz. Pearson-Korrelation. Institut für angewandte Statistik & EDV Universität für Bodenkultur Wien
Statistik 7.1 Korrelationsanalyse Institut für angewandte Statistik & EDV Universität für Bodenkultur Wien Sommersemester 2012 7 Regressions- und Korrelationsanalyse Kovarianz Pearson-Korrelation Der (lineare)
MehrKorrelation - Regression. Berghold, IMI
Korrelation - Regression Zusammenhang zwischen Variablen Bivariate Datenanalyse - Zusammenhang zwischen 2 stetigen Variablen Korrelation Einfaches lineares Regressionsmodell 1. Schritt: Erstellung eines
MehrKlausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Sommersemester Aufgabe 1
Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Otto-Friedrich-Universität Bamberg Prof. Dr. Susanne Rässler Klausur zu Methoden der Statistik I (mit Kurzlösung) Sommersemester 2015 Aufgabe 1 In der aktuellen
MehrKapitel 7. Regression und Korrelation. 7.1 Das Regressionsproblem
Kapitel 7 Regression und Korrelation Ein Regressionsproblem behandelt die Verteilung einer Variablen, wenn mindestens eine andere gewisse Werte in nicht zufälliger Art annimmt. Ein Korrelationsproblem
Mehr19 Punkte. Aufgabe 1. Einkommen niedrig mittel hoch Männer Frauen Geschlecht. a) Bestimmen Sie die fehlenden Werte!
Aufgabe 1 19 Punkte Sie haben die Einkommensdaten von 369 Personen gegeben. Diese wurden in die Gehaltsgruppen niedrige, mittlere und hohe Einkommensklassen kategorisiert - jeweils nach Frauen und Männer
MehrI.V. Methoden 4: Regressionsund Pfadanalyse WiSe 02/03
I.V. Methoden 4: Regressionsund Pfadanalyse WiSe 02/03 Vorlesung: 12.11.2002 He uses statistics as a drunken man use lampposts - for support rather than for illumination. Andrew Lang Dr. Wolfgang Langer
MehrWerkzeuge der empirischen Forschung
Werkzeuge der empirischen Forschung I. Daten und Beschreibende Statistik 1. Einführung 2. Dateneingabe, Datentransformation, Datenbehandlung 3. Beschreibende Statistik II. Schließende Statistik 1 III.
Mehrentschieden hat, obwohl die Merkmalsausprägungen in der Grundgesamtheit voneinander abhängig sind.
Bsp 1) Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Glühbirne länger als 200 Stunden brennt, beträgt 0,2. Wie wahrscheinlich ist es, dass von 10 Glühbirnen mindestens eine länger als 200 Stunden brennt? (Berechnen
MehrStatistik II Übung 1: Einfache lineare Regression
Statistik II Übung 1: Einfache lineare Regression Diese Übung beschäftigt sich mit dem Zusammenhang zwischen dem Lohneinkommen von sozial benachteiligten Individuen (16-24 Jahre alt) und der Anzahl der
MehrParametrische vs. Non-Parametrische Testverfahren
Parametrische vs. Non-Parametrische Testverfahren Parametrische Verfahren haben die Besonderheit, dass sie auf Annahmen zur Verteilung der Messwerte in der Population beruhen: die Messwerte sollten einer
MehrÜbung 3 im Fach "Biometrie / Q1"
Universität Ulm, Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie, D-89070 Ulm Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie Leiter: Prof. Dr. D. Rothenbacher Schwabstr. 13, 89075 Ulm Tel.
MehrStatistik I. Zusammenfassung und wichtiges zur Prüfungsvorbereitung. Malte Wissmann. 9. Dezember Universität Basel.
Zusammenfassung und wichtiges zur Prüfungsvorbereitung 9. Dezember 2008 Begriffe Kenntnis der wichtigen Begriffe und Unterscheidung dieser. Beispiele: Merkmal, Merkmalsraum, etc. Skalierung: Nominal etc
MehrStatistik I. Übungklausur. Prof. Dr. H. Toutenburg
Statistik I Übungklausur Prof. Dr. H. Toutenburg Hinweis: Die Zeitangaben sollen Ihnen aufzeigen wieviel Zeit Ihnen für eine Aufgabe von gewissem Umfang eingeräumt wird. Die Punktzahlen für die einzelnen
MehrÜ B U N G S S K R I P T S T A T I S T I K
Ü B U N G S S K R I P T S T A T I S T I K A. Ploner H. Strelec C. Yassouridis Universität für Bodenkultur Department für Raum, Landschaft und Infrastruktur Institut für Angewandte Statistik & EDV Peter-Jordan-Strasse
MehrZiel: Vorhersage eines Kriteriums/Regressand Y durch einen Prädiktor/Regressor X.
Lineare Regression Einfache Regression Beispieldatensatz: trinkgeld.sav Ziel: Vorhersage eines Kriteriums/Regressand Y durch einen Prädiktor/Regressor X. H0: Y lässt sich nicht durch X erklären, das heißt
MehrStatistische Messdatenauswertung
Roland Looser Statistische Messdatenauswertung Praktische Einführung in die Auswertung von Messdaten mit Excel und spezifischer Statistik-Software für naturwissenschaftlich und technisch orientierte Anwender
MehrRegression und Korrelation
Kapitel 7 Regression und Korrelation Ein Regressionsproblem behandeltdie VerteilungeinerVariablen, wenn mindestens eine andere gewisse Werte in nicht zufälliger Art annimmt. Ein Korrelationsproblem dagegen
MehrKapitel 4: Merkmalszusammenhänge
Kapitel 4: Merkmalszusammenhänge Streudiagramme SPSS bietet die Möglichkeit, verschiedene Arten von Streudiagrammen zu zeichnen. Gehen Sie auf Grafiken Streu-/Punkt-Diagramm und wählen Sie die Option Einfaches
MehrKorrelation, Regression und Signifikanz
Professur Forschungsmethodik und Evaluation in der Psychologie Übung Methodenlehre I, und Daten einlesen in SPSS Datei Textdaten lesen... https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://d15cw65ipcts
MehrDeskriptive Statistik
Deskriptive Statistik 1 Ziele In der deskriptiven (=beschreibenden) Statistik werden Untersuchungsergebnisse übersichtlich dargestellt, durch Kennzahlen charakterisiert und grafisch veranschaulicht. 2
Mehr1 x 1 y 1 2 x 2 y 2 3 x 3 y 3... n x n y n
3.2. Bivariate Verteilungen zwei Variablen X, Y werden gemeinsam betrachtet (an jedem Objekt werden gleichzeitig zwei Merkmale beobachtet) Beobachtungswerte sind Paare von Merkmalsausprägungen (x, y) Beispiele:
MehrInstitut für Biometrie und klinische Forschung. WiSe 2012/2013
Klinische Forschung WWU Münster Pflichtvorlesung zum Querschnittsfach Epidemiologie, Biometrie und Med. Informatik Praktikum der Medizinischen Biometrie () Überblick. Deskriptive Statistik I - Grundlegende
MehrUnivariate Häufigkeitsverteilungen Kühnel, Krebs 2001: Statistik für die Sozialwissenschaften, S.41-66
Univariate Häufigkeitsverteilungen Kühnel, Krebs 2001: Statistik für die Sozialwissenschaften, S.41-66 Gabriele Doblhammer: Empirische Sozialforschung Teil II, SS 2004 1/19 Skalenniveaus Skalenniveau Relation
MehrLehrinhalte Statistik (Sozialwissenschaften)
Lehrinhalte Technische Universität Dresden Institut für Mathematische Stochastik Dresden, 13. November 2007 Seit 2004 Vorlesungen durch Klaus Th. Hess und Hans Otfried Müller. Statistik I: Beschreibende
MehrKarl Entacher. FH-Salzburg
Ahorn Versteinert Bernhard.Zimmer@fh-salzburg.ac.at Statistik @ HTK Karl Entacher FH-Salzburg karl.entacher@fh-salzburg.ac.at Beispiel 3 Gegeben sind 241 NIR Spektren (Vektoren der Länge 223) zu Holzproben
MehrForschungsstatistik I
Psychologie Prof. Dr. G. Meinhardt 6. Stock, TB II R. 06-206 (Persike) R. 06-321 (Meinhardt) Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung Forschungsstatistik I Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de http://psymet03.sowi.uni-mainz.de/
MehrStandardab er des. Testwert = 145.5 95% Konfidenzintervall. T df Sig. (2-seitig) Differenz Untere Obere -2.011 698.045-5.82-11.50 -.14.
Aufgabe : einfacher T-Test Statistik bei einer Stichprobe Standardfehl Standardab er des Mittelwert weichung Mittelwertes 699 39.68 76.59 2.894 Test bei einer Sichprobe Testwert = 45.5 95% Konfidenzintervall
MehrJahr Gut p 1 q 1 p 2 q 2 p 3 q 3 p 4 q 4 p 5 q 5 G 1 2; ; G
Aufgabe 19 Deskriptiv: Preisindex An 5 aufeinanderfolgenden Zeitpunkten wurden Preise p und Mengen q zweier Güter G 1 und G 2 festgestellt: Jahr 1 2 3 4 5 Gut p 1 q 1 p 2 q 2 p 3 q 3 p 4 q 4 p 5 q 5 G
MehrFrank Lammers. Statistik I: deskriptive und explorative Statistik. Lehr- und Übungsbuch
Frank Lammers Statistik I: deskriptive und explorative Statistik Lehr- und Übungsbuch 2004 Verlag der Gesellschaft für Unternehmensrechnung und Controlling m.b.h. Vorwort I Vorwort zur zweiten Auflage
MehrStichwortverzeichnis. Symbole
Stichwortverzeichnis Symbole 50ste Perzentil 119 A Absichern, Ergebnisse 203 Abzählbar unendliche Zufallsvariable 146 Alternativhypothese 237 238 formulieren 248 Anekdote 340 Annäherung 171, 191 Antwortquote
MehrStatistik eindimensionaler Größen
Statistik eindimensionaler Größen Michael Spielmann Inhaltsverzeichnis 1 Aufgabe der eindimensionalen Statistik 2 2 Grundbegriffe 2 3 Aufbereiten der Stichprobe 3 4 Die Kennzahlen Mittelwert und Streuung,
MehrBiostatistik 101 Korrelation - Regressionsanalysen
Good Data don't need statistics Biostatistik 101 Korrelation - Regressionsanalysen Carl Herrmann IPMB Uni Heidelberg & DKFZ B080 carl.herrmann@uni-heidelberg.de Korrelation Sind Alter und Blutdruck miteinander
MehrGrundlagen der empirischen Sozialforschung
Grundlagen der empirischen Sozialforschung Sitzung 11 - Datenanalyseverfahren Jan Finsel Lehrstuhl für empirische Sozialforschung Prof. Dr. Petra Stein 5. Januar 2009 1 / 22 Online-Materialien Die Materialien
MehrGoethe-Universität Frankfurt
Goethe-Universität Frankfurt Fachbereich Wirtschaftswissenschaft PD Dr. Martin Biewen Dr. Ralf Wilke Sommersemester 2006 Klausur Statistik II 1. Alle Aufgaben sind zu beantworten. 2. Bitte runden Sie Ihre
MehrBOXPLOT 1. Begründung. Boxplot A B C
BOXPLOT 1 In nachstehender Tabelle sind drei sortierte Datenreihen gegeben. Zu welchem Boxplot gehört die jeweilige Datenreihe? Kreuze an und begründe Deine Entscheidung! Boxplot A B C Begründung 1 1 1
MehrDie folgende Tabelle 1 wurde im Rahmen einer Umfrage unter den Studenten eines Statistikseminars erstellt.
Nr. Die folgende Tabelle wurde im Rahmen einer Umfrage unter den Studenten eines Statistikseminars erstellt. Gewicht (x i ) Raucher Geschlecht Lieblingssportart Ausübung des Sports Geld pro Monat Klassenmitte
MehrMath. II, Statistik, Uebung2, Termin (AI), (BI) 1-Logistischer Trend, 2-Faktoren, 3-Expon. Glätten, 4-Häufigkeit
Math. II, Statistik, Uebung2, Termin 11.04.2013 (AI), 15.04.2013 (BI) 1-Logistischer Trend, 2-Faktoren, 3-Expon. Glätten, 4-Häufigkeit ALLGEMEINES 1d) 94,2% der Zunahme der Sättigung mit Smartphones ist
MehrStatistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 3. Vorlesung Dr. Jochen Köhler 1 Inhalte der heutigen Vorlesung Ziel: Daten Modellbildung Probabilistisches Modell Wahrscheinlichkeit von Ereignissen Im ersten
MehrBrückenkurs Statistik für Wirtschaftswissenschaften
Peter von der Lippe Brückenkurs Statistik für Wirtschaftswissenschaften Weitere Übungsfragen UVK Verlagsgesellschaft mbh Konstanz Mit UVK/Lucius München UVK Verlagsgesellschaft mbh Konstanz und München
Mehr10. Medizinische Statistik
10. Medizinische Statistik Projektplanung Deskriptive Statistik Inferenz-Statistik Literatur: Hüsler, J. und Zimmermann, H.: Statistische Prinzipien für medizinische Projekte, Verlag Hans Huber, 1993.
MehrDr. I. Fahrner WiSe 2016/17 Fakultät Grundlagen Hochschule Esslingen Übungsblatt 2. Statistik
Dr. I. Fahrner WiSe 2016/17 Fakultät Grundlagen 6.10.2016 Hochschule Esslingen Übungsblatt 2 Statistik Stichworte: arithmetischer Mittelwert, empirische Varianz, empirische Standardabweichung, empirischer
MehrGrundlagen der Statistik I
NWB-Studienbücher Wirtschaftswissenschaften Grundlagen der Statistik I Beschreibende Verfahren Von Professor Dr. Jochen Schwarze 10. Auflage Verlag Neue Wirtschafts-Briefe Herne/Berlin Inhaltsverzeichnis
MehrDrittvariablenkontrolle in der linearen Regression: Trivariate Regression
Drittvariablenkontrolle in der linearen Regression: Trivariate Regression 14. Januar 2002 In der Tabellenanalyse wird bei der Drittvariablenkontrolle für jede Ausprägung der Kontrollvariablen eine Partialtabelle
Mehr