Statistik Politikwissenschaft FS17
Statistik Politikwissenschaft FS17
Statistik Politikwissenschaft FS17
Fichier Détails
| Cartes-fiches | 37 |
|---|---|
| Langue | Deutsch |
| Catégorie | Politique |
| Niveau | Université |
| Crée / Actualisé | 06.06.2017 / 25.01.2023 |
| Lien de web |
https://card2brain.ch/box/20170606_statistik_politikwissenschaft_fs17
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| Intégrer |
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Je grösser (ceteris paribus) die Differenz zwischen den Häufigkeiten der Kontingenztabelle und der Indifferenztabelle ist, desto…
…grösser ist die Abweichung von der statistischen Unabhängigkeit und stärker der Grad der Assiziation zwiachen den Variablen.
Welche zwei Schritte unternehmen wir für eine Chi-Quadrat-Statistik?
Erst die erwarteten Häufigkeiten ermitteln, dann die quadrierten Differenzen ermitteln (dann standardisieren und aufaddieren).
Was ist das relative Risikoverhältnis?
Das Verhältnis zweier Anteilswerte (zB Geschlecht und Rauchen).
Relatives Risikoverhältnis (rauchen/Geschlecht): Je ungleicher die Verhältniswerte, desto…
…stärker der Zusammenhang.
Wozu verwenden wir Hypothesentests?
Um zu überprüfen, ob das relative Risikoverhältnis zwischen zwei Grupen signifikant ist.
Warum wird in RR-Hypothesentests Logit (= natürlicher Logarithmus) verwendet?
Weil die Stichprobenverteilung der RRs nicht normalverteilt ist. Lgoarithmierung sorgt für näherungsweise Normalverteilung.
Was zeigen Odds (Gewinnschancen) an?
Verhältnis zwischen Auftreten und Nichtauftreten eines Ereignisses.
Was ist Odds Ratio?
Gewinnchancenverhältnis. Vergleicht Gewinnchancen zweier Gruppen.
Mit welchen Tests überprüfen wir, ob die Odds Ratio zwischen wzei Gruppen signifikant ist?
t-Test oder z-Test
Welche Werte des Korrelationskoeffizienten r sagen was aus?
Wert 1 bedeutet: perfekt linearer Zusammenhang. Wert 0 bedeutet: kein linearer Zusammenhang.
Weches ist das a häufigsten eingesetzte Zusammenhangsmass in den Sozialwissenschaften?
PM-Korrelationskoeffizient (Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient)
Was misst der PM-Korrelationskoeffizient?
Den Grad des linearen Zusammenhangs zwischen zwei intervallskalierten Variablen (bivariat).
Wann wenden wir den t-test an?
Wenn n<30 ist und wir gegen eine Nullhypothese testen (p=0)
Wann wenden wir die Fisher-Z-Transformation an?
Wenn die Stichprobe gross ist
Was ist das Problem mit der Fisher-Z-Transformation?
Die erzeugte Teststatistik wird nur annäherungsweise normalverteilt sein.
Hypothesentetst: Wann machen wir einen zweiseitigen Test?
Wenn in der Alternativhypothese keine Richtung festgelegt wird.
Hypothesentetst: Wann machen wir einen einseitigen Test?
Wenne ine Richtung (grösse als, kleiner als) formuliert wird
Hypothesentests: Was ist das häufigste Signifikanzniveau?
0.05
Hypothesentests: Wann verwerfen wir die Nullhypothese?
Wenn der p-Wert kleiner oder gleich das Signifikanzniveai (aplha, 0.05) ist.
Was ist die Prüfgrösse?
Das standardisierte Stichprobenergebnis (zB t-Wert, z-Wert, Chiquadratwert).
Warum standardisieren wir überhaupt?
Weil wir nur mit einer Standardskala auch das Prüfergebnis interpreteiren können.
Formel Standardisierte Teststatistik?
Standardisierte Teststatistik = (Statistik – Parameter) / Standardfehler
Hypothesentests: Worauf können wir alles testen? (5)
Lageparamenter, Streuung, Zusammenhangsparameter, Verteilungstests, Zeitreihenanalyse
Hypothesentest: Was, wenn meine Variable nicht normalverteilt ist?
Dann gibts nicht-paramentrische Tests.
Welche zwei unterschiedlichen Stichprobenstrukturen gibt es?
gepaart und ungepaart
Chi-Quadrat-Tests:Was überprüft ein Homogenitätstest?
Ob die verteilungen zweier Populationen identisch sind oder nicht.
Chi-Quadrat-Tests: Was überprüft ein Unabhängigkeitstest?
Ob zwei kategoriale Variablen voneinander statistisch unabhängig sind oder nicht.
Chi-Quadrat-Tests: Was überprüft ein goodness of fit-Test (vertielungs-, Anpassungstest)?
Ob die Daten einer Verteilung (meistens Normalverteilung) folgen.
Was ist die Voraussetzung für Chi-Quadrat-tests?
Kategoriale Variablen, also normal- oder ordinalskalierte Variablen.
Was ist «überzufällig»?
Wenn Merkmale häufiger gemeinsam auftreten als bei einer zufälligen Verteilung zu erwraten wäre
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