Tutorial:Unabhängigkeitstest
|
|
- Hella Dunkle
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Tutorial:Unabhängigkeitstest Mit Daten aus einer Befragung zur Einstellung gegenüber der wissenschaftlich-technischen Entwicklungen untersucht eine Soziologin den Zusammenhang zwischen der Einstellung zur Gentechnologie und der Einschätzung der gesamtgesellschaftlichen Entwicklung. Sie teilt die Einstellung zur Gentechnologie in die Kategorien dafür, neutral und dagegen ein, die Einschätzung der gesamtgesellschaftlichen Entwicklung in besser, wie bisher und schlechter.
2 Aus den Daten der Befragung erhält sie folgende Kreuztabelle: Zukunft Gentechnologie besser wie bisher schlechter dafür neutral dagegen
3 Über einen Unabhängigkeitstest untersucht sie, ob die beiden beobachteten Variablen unabhängig voneinander sind. Pearsons Chi-squared test data: Einstellungen X-squared = 13.6, df = 4, p-value =
4 Welche der folgenden Aussagen können aus dem Testergebnis abgeleitet werden? 1. Bei einem Signifikanzniveau von 5% wird die Nullhypothese der Abhängigkeit der beiden Variablen beibehalten. 2. Die Nullhypothese lautet: Die Variablen Einstellung zur Gentechnologie und Einschätzung der gesamtgesellschaftlichen Zukunft sind unabhängig. Da der p-wert kleiner als 5% ist, wird diese Hypothese verworfen. 3. Der p-wert ist kleiner als übliche Signifikanzniveaus; man kann daher davon ausgehen, dass Technikgegner eher pessimistisch sind.
5 Nun zur Beantwortung, welche der Aussagen richtig, welche falsch sind: 1. Bei einem Signifikanzniveau von 5% wird die Nullhypothese der Abhängigkeit der beiden Variablen beibehalten. Falsch. In der Nullhypothese wird die Unabhängigkeit der beiden Variablen formuliert, nicht die Abhängigkeit. 2. Die Nullhypothese lautet: Die Variablen Einstellung zur Gentechnologie und Einschätzung der gesamtgesellschaftlichen Zukunft sind unabhängig. Da der p-wert kleiner als 5% ist, wird diese Hypothese verworfen. Richtig. Da der p-wert kleiner als 5% oder 1% ist, kann die Nullhypothese verworfen werden.
6 3. Der p-wert ist kleiner als übliche Signifikanzniveaus; man kann daher davon ausgehen, dass Technikgegner eher pessimistisch sind. Falsch. Man muss zwar aufgrund des Testergebnisses annehmen, dass Abhängigkeit zwischen den beiden Merkmalen besteht. Aber man kann daraus aber nicht ableiten, in welcher Form sich die Abhängigkeit darstellt.
7 Von mehreren hundert (n=474) Personen (Beobachtungseinheiten) liegen Antworten zu zwei Fragen (Merkmale) vor; eine zur Gentechnologie, eine zur Zukunft. Beide Merkmale sind kategorial mit jeweils drei Kategorien. Die einfache Auszählung dieser Daten führt zu einer Kontingenztabelle, die zu Beginn des Beispiels präsentiert wurde. Es soll überprüft werden, ob die Einstellung zur Gentechnologie unabhängig von der Einschätzung der Zukunft ist. Dazu kann der χ 2 -Unabhängigkeitstest eingesetzt werden. Die Nullhypothese lautet: Die beiden Variablen sind unabhängig. Die Alternativhypothese ist deren Verneinung, die Variablen sind abhängig. Der χ 2 -Test basiert auf dem Vergleich der beobachteten Häufigkeiten (das sind die Werte aus der Kontingenztabelle, o ij ) mit erwarteten Häufigkeiten (e ij ), wenn die Nullhypothese
8 gilt. Auf die Berechnung der erwarteten Häufigkeiten soll hier nicht explizit eingegangen werden, es werden nur die beobachteten Häufigkeiten Zukunft Gentechnologie besser wie bisher schlechter dafür neutral dagegen und die erwarteten Häufigkeiten Zukunft Gentechnologie besser wie bisher schlechter
9 dafür neutral dagegen präsentiert. Die Teststatistik des Unabhängigkeitstests vergleicht zugehörige Eintragungen der beiden Matrizen nach dem Schema (o ij e ij ) 2 und summiert alle diese Werte auf. Für dieses konkrete Beispiel bedeutet es: e ij X 2 = ( ) ( ) = 13.6
10 Kleine Werte (nahe 0) sprechen eher für, große Werte gegen die Nullhypothese. Der Wert der Teststatistik (X-squared) findet sich im Output wieder. Die Verteilung der Teststatistik ist zumindest asymptotisch bekannt, es ist eine χ 2 - Verteilung. Die Freiheitsgrade bestimmt man, indem man von jedem Faktor die Anzahl der Kategorien um 1 vermindert und mit einander multipliziert; hier also df = (3 1) (3 1) = 4 (im Output df=4). Man kann daher (zumindest asymptotisch) berechnen, wie wahrscheinlich Werte im Intervall [13.6, ) sind; das ist gerade der p-wert (p-value) für diesen Test, er ist im ebenfalls im Output zu finden und beträgt Ist der p-wert kleiner als das gewählte Signifikanzniveau, wird die Nullhypothese verworfen, ansonsten beibehalten.
Tutorial: Vergleich von Anteilen
Tutorial: Vergleich von Anteilen Die Sicherung des Pensionssystems ist in vielen Ländern ein heikles Thema. Noch stärker als der Streit, wer wann welche Pension beziehen können soll, tobt ein Streit, welche
MehrTutorial: Anpassungstest
Tutorial: Anpassungstest An einem Institut gibt es vier UniversitätslehrerInnen, die auch Diplomarbeiten betreuen. Natürlich erfordert die Betreuung einer Diplomarbeit einiges an Arbeit und Zeit und vom
MehrTutorial: Homogenitätstest
Tutorial: Homogenitätstest Eine Bank möchte die Kreditwürdigkeit potenzieller Kreditnehmer abschätzen. Einerseits lebt die Bank ja von der Vergabe von Krediten, andererseits verursachen Problemkredite
MehrDer χ 2 -Test (Chiquadrat-Test)
Der χ 2 -Test (Chiquadrat-Test) Der Grundgedanke Mit den χ 2 -Methoden kann überprüft werden, ob sich die empirischen (im Experiment beobachteten) Häufigkeiten einer nominalen Variable systematisch von
MehrDer χ2-test Der χ2-test
Der χ 2 -Test Überblick Beim χ 2 -Test handelt es sich um eine Familie ähnlicher Tests, die bei nominal- oder ordinalskalierten Merkmalen mit zwei oder mehr Ausprägungen angewendet werden können. Wir behandeln
MehrStatistisches Testen
Statistisches Testen Grundlegendes Prinzip Erwartungswert Bekannte Varianz Unbekannte Varianz Differenzen Anteilswert Chi-Quadrat Tests Gleichheit von Varianzen Prinzip des Statistischen Tests Konfidenzintervall
MehrDer χ 2 -Test. Überblick. Beispiel 1 (χ 2 -Anpassungstest)
Der χ 2 -Test Überblick Beim χ 2 -Test handelt es sich um eine Familie ähnlicher Tests, die bei nominal- oder ordinalskalierten Merkmalen mit zwei oder mehr Ausprägungen angewendet werden können. Wir behandeln
MehrZwei kategoriale Merkmale. Homogenität Unabhängigkeit
121 Zwei kategoriale Merkmale Homogenität Unabhängigkeit 122 Beispiel Gründe für die Beliebtheit bei Klassenkameraden 478 neun- bis zwölfjährige Schulkinder in Michigan, USA Grund für Beliebtheit weiblich
MehrEinführung in SPSS. Sitzung 4: Bivariate Zusammenhänge. Knut Wenzig. 27. Januar 2005
Sitzung 4: Bivariate Zusammenhänge 27. Januar 2005 Inhalt der letzten Sitzung Übung: ein Index Umgang mit missing values Berechnung eines Indexes Inhalt der letzten Sitzung Übung: ein Index Umgang mit
MehrAnalytische Statistik II
Analytische Statistik II Institut für Geographie 1 Schätz- und Teststatistik 2 Das Testen von Hypothesen Während die deskriptive Statistik die Stichproben nur mit Hilfe quantitativer Angaben charakterisiert,
MehrGrundidee. χ 2 Tests. Ausgangspunkt: Klasseneinteilung der Beobachtungen in k Klassen. Grundidee. Annahme: Einfache Zufallsstichprobe (X 1,..., X n ).
Grundidee χ 2 -Anpassungstest χ 2 -Unabhängigkeitstest χ 2 -Homogenitätstest χ 2 Tests Grundidee Ausgangspunkt: Klasseneinteilung der Beobachtungen in k Klassen Annahme: Einfache Zufallsstichprobe (X 1,,
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
MehrKlausur Statistik Lösungshinweise
Klausur Statistik Lösungshinweise Prüfungsdatum: 21. Januar 2016 Prüfer: Etschberger, Heiden, Jansen Studiengang: IM und BW Punkte: 15, 15, 12, 14, 16, 18 ; Summe der Punkte: 90 Aufgabe 1 15 Punkte Bei
MehrBivariater Zusammenhang in der Vierfeldertafel PEΣO
Bivariater Zusammenhang in der Vierfeldertafel PEΣO 12. Oktober 2001 Zusammenhang zweier Variablen und bivariate Häufigkeitsverteilung Die Bivariate Häufigkeitsverteilung gibt Auskunft darüber, wie zwei
MehrChi Quadrat-Unabhängigkeitstest
Fragestellung 1: Untersuchung mit Hilfe des Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstestes, ob zwischen dem Herkunftsland der Befragten und der Bewertung des Kontaktes zu den Nachbarn aus einem Anderen Herkunftsland
MehrStatistik II. Statistische Tests. Statistik II
Statistik II Statistische Tests Statistik II - 5.5.2006 1 Ausgangslage Wir können Schätzen (z.b. den Erwartungswert) Wir können abschätzen, wie zuverlässig unsere Schätzungen sind: In welchem Intervall
MehrKapitel 17. Unabhängigkeit und Homogenität Unabhängigkeit
Kapitel 17 Unabhängigkeit und Homogenität 17.1 Unabhängigkeit Im Rahmen der Wahrscheinlichkeitsrechnung ist das Konzept der Unabhängigkeit von zentraler Bedeutung. Die Ereignisse A und B sind genau dann
MehrBivariater Zusammenhang in der Mehrfeldertafel PEΣO
Bivariater Zusammenhang in der Mehrfeldertafel PEΣO 9. November 2001 Bivariate Häufigkeitsverteilungen in Mehrfeldertabellen In der Mehrfeldertabelle werden im Gegensatz zur Vierfeldertabelle keine dichotomen
MehrHypothesentests mit SPSS
Beispiel für einen chi²-test Daten: afrikamie.sav Im Rahmen der Evaluation des Afrikamie-Festivals wurden persönliche Interviews durchgeführt. Hypothese: Es gibt einen Zusammenhang zwischen dem Geschlecht
MehrHypothesentests. Hypothese Behauptung eines Sachverhalts, dessen Überprüfung noch aussteht.
Hypothese Behauptung eines Sachverhalts, dessen Überprüfung noch aussteht. Wissenschaftliche Vorgehensweise beim Hypothesentest Forscher formuliert eine Alternativhypothese H 1 (die neue Erkenntnis, die
MehrFH- Management & IT. Constantin von Craushaar FH-Management & IT Statistik Angewandte Statistik (Übungen)
FH- Management & IT Folie 1 Rückblick Häufigkeiten berechnen Mittelwerte berechnen Grafiken ausgeben Grafiken anpassen und als Vorlage abspeichern Variablenoperationen Fälle vergleichen Fälle auswählen
MehrMehrere kategoriale Merkmale
Kapitel 3 Mehrere kategoriale Merkmale 3.1 Wie kann man zwei kategoriale Merkmale numerisch beschreiben? Kontingenztafeln (Kreuztabellen) erzeugt man wiederum mit table: R> CMMRCIAL
Mehr3. ZWEI KATEGORIALE MERKMALE (bivariate kategoriale Daten)
3. ZWEI KATEGORIALE MERKMALE (bivariate kategoriale Daten) Beispiel: Gründe für Beliebtheit bei Klassenkameraden 478 neun- bis zwölfjährigen Schulkinder in Michigan, USA warum ist man bei seinen Klassenkameraden
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
MehrProportions Tests. Proportions Test können in zwei Fällen benutzt werden. Vergleich von beobachteten vs. erwarteten Proportionen
Proportions-Tests Proportions Tests Proportions Test können in zwei Fällen benutzt werden Vergleich von beobachteten vs. erwarteten Proportionen Test der Unabhängigkeit von 2 Faktoren kann auch zum Vergleich
MehrStatistik II. IV. Hypothesentests. Martin Huber
Statistik II IV. Hypothesentests Martin Huber 1 / 41 Übersicht Struktur eines Hypothesentests Stichprobenverteilung t-test: Einzelner-Parameter-Test F-Test: Multiple lineare Restriktionen 2 / 41 Struktur
MehrGrundlagen der Statistik
Grundlagen der Statistik Übung 15 009 FernUniversität in Hagen Alle Rechte vorbehalten Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Übersicht über die mit den Übungsaufgaben geprüften Lehrzielgruppen Lehrzielgruppe
MehrAlternative Darstellung des 2-Stcihprobentests für Anteile
Alternative Darstellung des -Stcihprobentests für Anteile DCF CF Total n 111 11 3 Response 43 6 69 Resp. Rate 0,387 0,3 0,309 Bei Gültigkeit der Nullhypothese Beobachtete Response No Response Total absolut
MehrAnalyse von Kontingenztafeln
Analyse von Kontingenztafeln Mit Hilfe von Kontingenztafeln (Kreuztabellen) kann die Abhängigkeit bzw. die Inhomogenität der Verteilungen kategorialer Merkmale beschrieben, analysiert und getestet werden.
MehrStatistik Einführung // Kategoriale Daten 10 p.2/26
Statistik Einführung Kategoriale Daten Kapitel 10 Statistik WU Wien Gerhard Derflinger Michael Hauser Jörg Lenneis Josef Leydold Günter Tirler Rosmarie Wakolbinger Statistik Einführung // Kategoriale Daten
Mehr= 0.445, also annähernd die Hälfte aller Männer zugelassen 557
1 Einleitung Es soll anhand des UCBAdmissions Datensatzes die Frage beantwortet werden, ob bei der Zulassung von Studenten Frauen benachteiligt werden. Die Stichprobe lautet zunächst # Daten (UCB
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
MehrLösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1
LÖSUNG 4B a.) Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1 Mit "Deskriptive Statistiken", "Kreuztabellen " wird die Dialogbox "Kreuztabellen" geöffnet. POL wird in das Eingabefeld von
MehrAlternative Darstellung des 2-Stichprobentests für Anteile
Alternative Darstellung des -Stichprobentests für Anteile DCF CF Total n= 111 11 3 Response 43 6 69 Resp. Rate 0,387 0,3 0,309 Bei Gültigkeit der Nullhypothese Beobachtete Response No Response Total absolut
MehrTutorial: Rangkorrelation
Tutorial: Rangkorrelation In vielen Sportarten gibt es mehr oder weniger ausgefeilte Methoden, nicht nur die momentanen Leistungen (der jetzige Wettkampf, das jetzige Rennen, das jetzige Spiel,..) der
MehrChi-Quadrat Verfahren
Chi-Quadrat Verfahren Chi-Quadrat Verfahren werden bei nominalskalierten Daten verwendet. Die einzige Information, die wir bei Nominalskalenniveau zur Verfügung haben, sind Häufigkeiten. Die Quintessenz
MehrStatistik II: Signifikanztests /1
Medien Institut : Signifikanztests /1 Dr. Andreas Vlašić Medien Institut (0621) 52 67 44 vlasic@medien-institut.de Gliederung 1. Noch einmal: Grundlagen des Signifikanztests 2. Der chi 2 -Test 3. Der t-test
MehrStatistik. Sommersemester Prof. Dr. Stefan Etschberger Hochschule Augsburg. für Betriebswirtschaft und internationales Management
für Betriebswirtschaft und internationales Management Sommersemester 2015 Prof. Dr. Stefan Etschberger Hochschule Augsburg Testverteilungen Chi-Quadrat-Verteilung Sind X 1,..., X n iid N(0; 1)-verteilte
MehrFERNUNIVERSITÄT IN HAGEN WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT
FERNUNIVERSITÄT IN HAGEN FAKULTÄT WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Quantitative Methoden und Wirtschaftsmathematik Univ.-Prof. Dr. A. Kleine Lehrstuhl für Angewandte
MehrKlassifikation von Signifikanztests
Klassifikation von Signifikanztests Nach Verteilungsannahmen: verteilungsabhängig: parametrischer [parametric] Test verteilungsunabhängig: nichtparametrischer [non-parametric] Test Bei parametrischen Tests
MehrStatistik II. IV. Hypothesentests. Martin Huber
Statistik II IV. Hypothesentests Martin Huber 1 / 22 Übersicht Weitere Hypothesentests in der Statistik 1-Stichproben-Mittelwert-Tests 1-Stichproben-Varianz-Tests 2-Stichproben-Tests Kolmogorov-Smirnov-Test
MehrVorname: Nachname: Matrikel-Nr.: Klausur Statistik
Vorname: Nachname: Matrikel-Nr.: Klausur Statistik Prüfer Etschberger, Heiden, Jansen Prüfungsdatum 21. Januar 2016 Prüfungsort Augsburg Studiengang IM und BW Bearbeitungszeit: 90 Minuten Punkte: 90 Die
Mehr3) Testvariable: T = X µ 0
Beispiel 4.9: In einem Molkereibetrieb werden Joghurtbecher abgefüllt. Der Sollwert für die Füllmenge dieser Joghurtbecher beträgt 50 g. Aus der laufenden Produktion wurde eine Stichprobe von 5 Joghurtbechern
MehrVorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft
Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff Institut für Statistik, LMU München Sommersemester 2017 Einführung 1 Wahrscheinlichkeit: Definition und Interpretation 2
Mehr4.1. Nullhypothese, Gegenhypothese und Entscheidung
rof. Dr. Roland Füss Statistik II SS 8 4. Testtheorie 4.. Nullhypothese, Gegenhypothese und Entscheidung ypothesen Annahmen über die Verteilung oder über einzelne arameter der Verteilung eines Merkmals
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. 11. Vorlesung /2019
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik 11. Vorlesung - 2018/2019 Quantil der Ordnung α für die Verteilung des beobachteten Merkmals X ist der Wert z α R für welchen gilt z 1 2 heißt Median. P(X < z
MehrMathematik IV für Maschinenbau und Informatik (Stochastik) Universität Rostock, Institut für Mathematik Sommersemester 2007
Mathematik IV für Maschinenbau und Informatik Stochastik Universität Rostock, Institut für Mathematik Sommersemester 007 Prof. Dr. F. Liese Dipl.-Math. M. Helwich Serie Termin: 9. Juni 007 Aufgabe 3 Punkte
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:
MehrStatistische Tests (Signifikanztests)
Statistische Tests (Signifikanztests) [testing statistical hypothesis] Prüfen und Bewerten von Hypothesen (Annahmen, Vermutungen) über die Verteilungen von Merkmalen in einer Grundgesamtheit (Population)
Mehr5. Kolmogorov-Smirnov-Test und χ 2 -Anpassungstest
Empirische Wirtschaftsforschung Prof. Dr. Ralf Runde 5. Kolmogorov-Smirnov-Test und χ 2 -Anpassungstest Ein wesentliches Merkmal nichtparametrischer Testverfahren ist, dass diese im Allgemeinen weniger
Mehr6.4 Der Kruskal-Wallis Test
6.4 Der Kruskal-Wallis Test Der Test von Kruskal und Wallis, auch H-Test genannt, ist ein Test, mit dem man die Verteilungen von Teilstichproben auf Unterschiede untersuchen kann. Bei diesem Test geht
MehrOnline-Aufgaben Statistik (BIOL, CHAB) Auswertung und Lösung
Online-Aufgaben Statistik (BIOL, CHAB) Auswertung und Lösung Abgaben: 92 / 234 Maximal erreichte Punktzahl: 7 Minimal erreichte Punktzahl: 1 Durchschnitt: 4 Frage 1 (Diese Frage haben ca. 0% nicht beantwortet.)
MehrLean Body Mass [kg] Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) ??? lbm <2e-16 ***
Körperkraft [Nm] 0 50 100 150 200 250 0 20 40 60 80 Lean Body Mass [kg] Dieses Quiz soll Ihnen helfen, den R Output einer einfachen linearen Regression besser zu verstehen (s. Kapitel 5.4.1) Es wurden
MehrKlassifikation von Signifikanztests
Klassifikation von Signifikanztests nach Verteilungsannahmen: verteilungsabhängige = parametrische Tests verteilungsunabhängige = nichtparametrische Tests Bei parametrischen Tests werden im Modell Voraussetzungen
MehrR. Brinkmann Seite
R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 1 17.3.21 Grundlagen zum Hypothesentest Einführung: Wer Entscheidungen zu treffen hat, weiß oft erst im nachhinein ob seine Entscheidung richtig war. Die Unsicherheit
MehrQuantitative Auswertung II. Korpuslinguistik Heike Zinsmeister
Quantitative Auswertung II Korpuslinguistik Heike Zinsmeister 16.12.2011 Unterschiedstest Fall 1: unabhängige Stichproben Daten eine unabhängige Variable auf Nominal- oder Kategorialniveau eine abhängige
MehrEin kategoriales Merkmal
Kapitel 2 Ein kategoriales Merkmal 2.1 Wie kann man ein kategoriales Merkmal in R darstellen? Oft findet man kategoriale Merkmale dargestellt durch numerische Codes, beispielsweise: R> GENDER
MehrStatistik II für Betriebswirte Vorlesung 1
Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 1 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 16. Oktober 2017 Dr. Andreas Wünsche Statistik II für Betriebswirte Vorlesung 1 Version:
Mehrerwartete Häufigkeit n=80 davon 50% Frauen fe=40 davon 50% Männer fe=40 Abweichung der beobachteten von den erwarteten Häufigkeiten:
Verfahren zur Analyse von Nominaldaten Chi-Quadrat-Tests Vier-Felder Kontingenztafel Mehrfach gestufte Merkmale Cramers V, Kontingenzkoeffizient, Phi-Koeffizient Muster aller Chi-Quadrat-Verfahren eine
MehrPrüfgröße: Ist die durch eine Schätzfunktion zugeordnete reelle Zahl (etwa Mittelwert 7 C).
Statistik Grundlagen Charakterisierung von Verteilungen Einführung Wahrscheinlichkeitsrechnung Wahrscheinlichkeitsverteilungen Schätzen und Testen Korrelation Regression Einführung Aus praktischen Gründen
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
MehrStatistische Überlegungen: Eine kleine Einführung in das 1 x 1
Statistische Überlegungen: Eine kleine Einführung in das 1 x 1 PD Dr. Thomas Friedl Klinik für Frauenheilkunde und Geburtshilfe, Universitätsklinikum Ulm München, 23.11.2012 Inhaltsübersicht Allgemeine
MehrMultivariate Verfahren
Selbstkontrollarbeit 1 Multivariate Verfahren Musterlösung Aufgabe 1 (40 Punkte) Auf der dem Kurs beigelegten CD finden Sie im Unterverzeichnis Daten/Excel/ die Datei zahlen.xlsx. Alternativ können Sie
MehrInstitut für Soziologie Werner Fröhlich. Methoden 2. Kontingenztabellen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest
Institut für Soziologie Methoden 2 Kontingenztabellen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest Aufbau der Sitzung Was sind Kontingenztabellen? Wofür werden Kontingenztabellen verwendet? Aufbau und Interpretation
MehrInstitut für Soziologie Sabine Düval. Methoden 2. Kontingenztabellen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest
Institut für Soziologie Methoden 2 Kontingenztabellen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest Aufbau der Sitzung Wiederholung Exkurs zur Inferenzstatistik Was sind Kontingenztabellen? Recodieren, Kategorisieren
MehrAuswertung und Lösung
Körperkraft [Nm] 0 50 100 150 200 250 0 20 40 60 80 Lean Body Mass [kg] Dieses Quiz soll Ihnen helfen, den R Output einer einfachen linearen Regression besser zu verstehen (s. Kapitel 5.4.1) Es wurden
MehrR. Brinkmann Seite
R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 1 24.2.214 Grundlagen zum Hypothesentest Einführung: Wer Entscheidungen zu treffen hat, weiß oft erst im nachhinein ob seine Entscheidung richtig war. Die Unsicherheit
MehrProportions Tests. Proportions Test können in zwei Fällen benutzt werden. Vergleich von beobachteten vs. erwarteten Proportionen
Proportions-Tests Proportions Tests Proportions Test können in zwei Fällen benutzt werden Vergleich von beobachteten vs. erwarteten Proportionen Test der Unabhängigkeit von 2 Faktoren kann auch zum Vergleich
MehrParametrische und nichtparametrische Tests
XIII. Nichtparametrische Tests Seite 1 Parametrische und nichtparametrische Tests Parametrische Tests: Hier wird eine bestimmte Verteilung vorausgesetzt, und getestet, ob die gewählten Parameter passen.
MehrTest auf den Erwartungswert
Test auf den Erwartungswert Wir interessieren uns für den Erwartungswert µ einer metrischen Zufallsgröße. Beispiele: Alter, Einkommen, Körpergröße, Scorewert... Wir können einseitige oder zweiseitige Hypothesen
MehrTHEMA: ZUSAMMENHANGSANALYSEN FÜR KATEGORIALE VARIABLEN " TORSTEN SCHOLZ
W THEMA: ZUSAMMENHANGSANALYSEN FÜR KATEGORIALE VARIABLEN " TORSTEN SCHOLZ HERZLICH WILLKOMMEN BEI W Moderation Anne K. Bogner-Hamleh SAS Institute GmbH Education Consultant Training Dr. Torsten Scholz
MehrKlassifikation von Signifikanztests
Klassifikation von Signifikanztests nach Verteilungsannahmen: verteilungsabhängige = parametrische Tests verteilungsunabhängige = nichtparametrische Tests Bei parametrischen Tests werden im Modell Voraussetzungen
MehrName Vorname Matrikelnummer Unterschrift
Dr. Hans-Otfried Müller Institut für Mathematische Stochastik Fachrichtung Mathematik Technische Universität Dresden Klausur Statistik II (Sozialwissenschaft, Nach- und Wiederholer) am 26.10.2007 Gruppe
MehrBiomathematik für Mediziner, Klausur WS 1999/2000 Seite 1
Biomathematik für Mediziner, Klausur WS 1999/2000 Seite 1 Aufgabe 1: Wieviele der folgenden Variablen sind quantitativ stetig? Schulnoten, Familienstand, Religion, Steuerklasse, Alter, Reaktionszeit, Fahrzeit,
MehrFRAGENKATALOG: EMPIRISCHE SOZIALFORSCHUNG HERBERT NAGEL
FRAGENKATALOG: EMPIRISCHE SOZIALFORSCHUNG HERBERT NAGEL 1/14 1 Grundlagen und Übersicht Für dieses Kapitel ist es ausreichend, wenn Sie Antworten auf folgende Fragen geben können: 1) Wodurch erwerben wir
MehrBivariate Verteilungen
Bivariate Verteilungen Tabellarische Darstellung: Bivariate Tabellen entstehen durch Kreuztabulation zweier Variablen. Beispiel: X Y Student(in) Herkunft Fakultät 0001 Europa Jura 000 Nicht-Europa Medizin
MehrDie Familie der χ 2 (n)-verteilungen
Die Familie der χ (n)-verteilungen Sind Z 1,..., Z m für m 1 unabhängig identisch standardnormalverteilte Zufallsvariablen, so genügt die Summe der quadrierten Zufallsvariablen χ := m Z i = Z 1 +... +
MehrDie Familie der χ 2 (n)-verteilungen
Die Familie der χ (n)-verteilungen Sind Z 1,..., Z m für m 1 unabhängig identisch standardnormalverteilte Zufallsvariablen, so genügt die Summe der quadrierten Zufallsvariablen χ := m Z i = Z 1 +... +
MehrKlausur zu Methoden der Statistik II (mit Kurzlösung) Wintersemester 2011/12. Aufgabe 1
Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Otto-Friedrich-Universität Bamberg Prof. Dr. Susanne Rässler Klausur zu Methoden der Statistik II (mit Kurzlösung) Wintersemester 2011/12 Aufgabe 1 Übungsleiter
MehrStatistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung 11. Vorlesung Jochen Köhler 10.05.011 1 Inhalt der heutigen Vorlesung Zusammenfassung Parameterschätzung Übersicht über Schätzung und Modellbildung Modellevaluation
MehrModul 141 Statistik. 1. Studienjahr 11. Sitzung Signifikanztests
Modul 141 Statistik 1. Studienjahr 11. Sitzung Signifikanztests Inhalt der 11. Sitzung 1. Parametrische Signifikanztests 2. Formulierung der Hypothesen 3. Einseitige oder zweiseitige Fragestellung 4. Signifikanzniveau
MehrSTATISTIK Teil 2 Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik
Kapitel 15 Statistische Testverfahren 15.1. Arten statistischer Test Klassifikation von Stichproben-Tests Einstichproben-Test Zweistichproben-Test - nach der Anzahl der Stichproben - in Abhängigkeit von
MehrBivariate Zusammenhänge
Bivariate Zusammenhänge Tabellenanalyse: Kreuztabellierung und Kontingenzanalyse Philosophische Fakultät Institut für Soziologie Berufsverläufe und Berufserfolg von Hochschulabsolventen Dozent: Mike Kühne
MehrStatistik. Sommersemester Prof. Dr. Stefan Etschberger Hochschule Augsburg
für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik Sommersemester 2016 Prof. Dr. Stefan Etschberger Hochschule Augsburg Einstichproben-t-Test und approximativer Gaußtest
MehrAnalyse von Kontingenztafeln bei ordinalskalierten Merkmalen
Analyse von Kontingenztafeln bei ordinalskalierten Merkmalen Weisen die in einer Kontingenztafel dargestellten Merkmale zusätzlich Ordinalskalenniveau auf, so kommen auch Kenngrößen zum Einsatz, die in
MehrMathematik 2 für Naturwissenschaften
Hans Walser Mathematik 2 für Naturwissenschaften 2 3 3 4 6 4 5 0 0 5 6 5 20 5 6 Tabellen (leicht gekürzte Version) Hans Walser: Tabellen ii Inhalt Binomische Verteilung.... Binomische Verteilung (ohne
MehrPrüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen
Prüfung aus Statistik 2 für SoziologInnen 11. Oktober 2013 Gesamtpunktezahl =80 Name in Blockbuchstaben: Matrikelnummer: Wissenstest (maximal 16 Punkte) Kreuzen ( ) Sie die jeweils richtige Antwort an.
MehrTesten von Hypothesen:
Testen von Hypothesen: Ein Beispiel: Eine Firma produziert Reifen. In der Entwicklungsabteilung wurde ein neues Modell entwickelt, das wesentlich ruhiger läuft. Vor der Markteinführung muss aber auch noch
MehrBivariate Kreuztabellen
Bivariate Kreuztabellen Kühnel, Krebs 2001 S. 307-342 Gabriele Doblhammer: Empirische Sozialforschung Teil II, SS 2004 1/33 Häufigkeit in Zelle y 1 x 1 Kreuztabellen Randverteilung x 1... x j... x J Σ
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
MehrStochastik Praktikum Testtheorie
Stochastik Praktikum Testtheorie Thorsten Dickhaus Humboldt-Universität zu Berlin 11.10.2010 Definition X: Zufallsgröße mit Werten in Ω, (Ω, F, (P ϑ ) ϑ Θ ) statistisches Modell Problem: Teste H 0 : ϑ
MehrMethode des statistischen Testens
1 Methode des statistischen Testens Fragestellung Zielgröße (Impfbeispiel: Impferfolg ja / nein) Alternativhypothese Negation Nullhypothese H 0 Wähle Teststatistik = Zusammenfassung der Studienergebnisse
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
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,
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
10. Vorlesung - 017 Quantil der Ordnung α für die Verteilung des beobachteten Merkmals X ist der Wert z α R für welchen gilt z 1 heißt Median. P(X < z α ) α P(X z α ). Falls X stetige zufällige Variable
Mehr