Quantitative Datenanalyse
Quantitative Datenanalyse
Quantitative Datenanalyse
Was sagt die Faktorstufe aus ?
Sie zeigt die Korrelation einerVariable zu einer gebildeten Faktorstufe
Was ist der Ablauf in der Clusteranalyse ?
1. Ähnlichkeiten bestimmen zwischen den unterschiedlichen Fällen. Bsp Antworten zusammenfassen von ähnlichen Probanden
2, Entscheiden wie man diese Fälle zusammenfassen will (Welcher Fusionierungsalgorithmus
3, Bestimmung der Clusterzahl
Was für Variablen arten nimmt man in der Clusteranalyse ?
Metrisch oder nicht metrisch--> Beider funktioniert nicht zusammen
Ordne die Clusteranalyse ein
«Die Clusteranalyse strebt eine Bündelung von Objekten an. Das Ziel ist dabei, die Objekte so zu Gruppen (Clustern) zusammenzufassen, dass die Objekte in einer Gruppe möglichst ähnlich und die Gruppen untereinander möglichst unähnlich sind. Beispiele sind die Bildung von Persönlichkeitstypen auf Basis der psychografischen Merkmale von Personen oder die Bildung von Marktsegmenten auf Basis nachfragerelevanter Merkmale von Käufern.
In was für einer Matrix können Proximitätsmasse eingeteilt werden ?
Skalenniveau (metrisch,Binär)
Distanzmasse, Ähnlichkeitsmasse
Was zeigt das Ähnlichkeitsmass bei der binären Clusteranalyse ?
Wie oft gibt es eine gemeinsame 1-->Ja oder gemeinsame 0--> nein
Was gibt es für Strategien die überinstimmungen zu zählen bei binären Variablen
Wie führt man im SPSS hierarchische Cluster durch ?
was macht man um die Ähnlichkeitsmatrix zu sehen ?
Wo schaltet man um auf Binärskalierte Variablen ?
Bei Methoden
Wo kann man die Ähnlichkeitmasse auswählen ?
Wie sieht eine metrische Matrix aus bei einer Clusteranalyse
Wie berrechnet man bei metrischen Variablen die euklidische metrische Distanz ?
Wie macht man für metrische distanzanalysien eine euklidische metrische Distanz ?
1. Auswählen ähnlichkeit
2. Bei Methoden auswählen
Was macht das Wardverfaheren im agglomerativen Hierarchischen Clustern ?
«Das Ward-Verfahren unterscheidet sich […] insbesondere dadurch, dass nicht diejenigen Gruppen zusammengefasst werden, die die geringste Distanz aufweisen, sondern es werden die Objekte (Gruppen) vereinigt, die ein vorgegebenes Heterogenitätsmass am wenigsten vergrössern. Das Ziel des Ward-Verfahrens besteht folglich darin, jeweils diejenigen Objekte (Gruppen) zu vereinigen, die die Streuung (Varianz) in einer Gruppe möglichst wenig erhöhen. Dadurch werden möglichst homogene Cluster gebildet. Als Heterogenitätsmass wird das Varianzkriterium verwendet, das auch als Fehlerquadratsumme bezeichnet wird.»
Wo liest man in folgender Tabelle die Fehlerquadratsumme ab ?
Bei den Koeffizienten
Wie bestimmt man die perfekte Clusteranzahl ?
Dendogramm (Wird erzeugt unter "Diagramme") Die X-Achse zeigt die Heterogenität bzw wie ist die Varianz in den Clustern
Elbow Kriterium
Für was für Cluster würde man sich hier entscheiden und wieso ?
Für 5,4,3 und 4,5 da beide in sich homogene cluster sind
Was zeigt das Elbowkriterium ?
Was ist die Fehlerquadratsumme ?
Die Fehlerquadratsumme zeigt den Abstand der Beobachtungspunkte von Mittelwert. Jedes Cluster hat einen Mittelwert, dann wird berrechnet wie stark die einzelnen Werte davon abweichen
Dort wo der knick ist , dort ist die Anzahl der Cluster
Was macht man nachdem man die Anzahl der Cluster herausgefunden hat ?
Man geht auf speichern, einzelne Lösung und gibt die anzahl Cluster ein
Was bedeutet Univariat und wie ist dies Einzuordnen ?
In der Mathematik bezeichnet univariat eine Gleichung, einen Ausdruck oder eine Funktion, die jeweils nur von einer Variablen abhängen. Im Gegensatz dazu wird der Begriff multivariat verwendet, wenn ein Ausdruck von mehr als einer Variablen abhängt.
Wie können bei Univariaten Gleichungen die Lage ermittelt werden ?
- Modus
- Median
- Arrithmetisches Mittel
Wie wird der Modus ermittelt ?
Der Modus, auch Modalwert genannt, ist ein Lageparameter in der deskriptiven Statistik. Er ist definiert als der häufigste Wert, der in der Stichprobe vorkommt.
Was ist der Median ?
In der Statistik ist der Median – auch Zentralwert genannt – ein Mittelwert und Lageparameter. Der Median der Messwerte einer Urliste ist derjenige Messwert, der genau „in der Mitte“ steht, wenn man die Messwerte der Größe nach sortiert.
--> 50% der Fläche sind links , 50% der Fläche sind rechts auf X-Achse
Was ist das Arrithmetische Mittel ?
Summe/n
Was für Streungsparameter gibt es bei Univariaten Statistiken ?
Spannweite
Varianz
Standardabweichungen
Was ist die Variant und wie wird diese Berrechnet ?
Beschreibt die Streuung der einzelnen Werte um den Mittelwert
-Mittlere Quadratische Abweichung vom Mittelwert = Varianz= Wie weit ist eine Zahlenreihe im Durchschnitt vom Mittelwert entfernt= streuung um den Mittelwert
-Standardabweichung= Wurzel aus der Varianz--> bsp die preise weichen um durchschnitt um 23Euro vom Mittel ab
Was sind Bivariate Analysen und wie unterscheiden sich diese zu Univariaten ?
Bei univariaten Verfahren werden die Merkmalsausprägungen von einer Variablen betrachtet , wohingegen bei bivariaten Verfahren die Beziehungen zwischen zwei Variablen untersucht werden.
Dabei unterscheiden wir zwischen deskriptiven und induktiven Verfahren.[…]
Deskriptive (oder beschreibende) Verfahren befassen sich mit der Aufbereitung und Auswertung der untersuchten Stichprobe.
Induktive Verfahren nehmen Verallgemeinerungen bzw. Schlüsse von der Stichprobe auf die zugrundeliegende Grundgesamtheit vor
Was für deskriptive/Induktive Analysevarianten gibt es ?
Deskriptiv Bivariat--> Korrelation und Regression
Induktiv Bivariat-->T-test, chi^2,
Deskriptiv Univariat--> Häufigkeit, Lage und Streuparameter
Induktiv Univariat-->T-test,
Was sagt der Korrelationskoeffizient aus ?
Wie bereits erwähnt, misst der Korrelationskoeffizient die Stärke eines linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen
Was ist der Chi^2 Test und wozu wird dieser gebraucht ?
Der Pearson Chi-Quadrat-Test testet, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein Zusammenhang besteht. Dabei werden die beobachteten Häufigkeiten mit theoretisch erwarteten Häufigkeiten verglichen. Danach werden die Stärke und die Richtung des Zusammenhangs ermittelt
Dieser Chi-Quadrat-Test wird auch als "Kontingenzanalyse" bezeichnet und auch wenn von "Kreuztabellen" gesprochen wird, kommt meist dieser Test zum Zuge.
Die Fragestellung des Pearson Chi-Quadrat-Tests wird oft so verkürzt:
"Gibt es einen Zusammenhang zwischen zwei kategorialen Variablen? Falls ja, wie stark ist dieser Zusammenhang?"
Wie zeigt sich die Chi^2 Formel ?
(Beobachtete -erwartete)^2(erwartete Wahrscheinlichkeit)
Was zeigt der T-Test auf?
Stichprobe im Vergleich zur Grundgesamtheit
Was ist die typische Vorgehensweise beim Erstellen der Fragebögen ?
Editierung der Fragebögen
Codierung der Fragebögen
Dateneingabe 1
Fehlerkontrolle
Ergänzung fehlender Daten
Gewichtung
Sie haben die Kundenzufriedenheit auf einer Skala von 1 bis 5 gemessen, wobei 1 ‘sehr unzufrieden’ und 5 ‘sehr zufrieden’ bedeutet. Zusätzlich haben Sie die Antwortoption ‘keine Angabe’ angeboten. In einer weiteren Frage haben Sie Kunden, die zwischen 1 und 3 geantwortet haben, nach den Gründen Ihrer Unzufriedenheit gefragt. Hier haben Sie folgende Antwortoptionen angeboten (Mehrfachauswahl): ‘Preis’, ‘Qualität’, ‘Service’ sowie ‘Sonstiges’ (inkl. Nennung). Wie könnte hierfür ein Codeplan aussehen?
Was für typisch Fehler können entstehen ?
Fehler durch Werte, die nicht im Codeplan sind •
Fehler durch Werte, die logisch nicht konsistent sind •
Fehler durch Ausreisser
Was ist der Unterschied zwischen Datenansicht und Variablenansicht
Variablenansicht zeigt:
• Name •
Typ inkl. Spaltenformat und Dezimalstellen •
Variablenlabel
• Wertelabels
• Messniveau
• Fehlende Werte
Datenanssicht
Zeigt die Werte für die Variablen
Wie kann man Univariate Analysien in SPSS durchführen ? Deskriptive Häufigkeiten ?
Analysieren--> Deskriptive Statistik--> Häufigkeiten--> Variablen auswählen--> Unter Statistiken die Lage und Streumasse auswählen
Wie kann in SPSS die deskriptive Analyse durchgeführt werden ? Univariate
NALYSIEREN-DESKRIPTIVE STATISTIKENDESKRIPTIVE STATISTIK-Unter OPTIONEN die entsprechenden Lage- und Streumasse auswählen; keine Häufigkeiten möglich
Wie kann man bi Variate analysen durchfüheren ? Korrelation --> Bi Variate analyse
ANALYSIEREN-KORRELATION-BIVARIAT-Variablen auswählen-In OPTIONEN Umgang mit fehlenden Werten festlegen: • Paarweiser Fallausschluss • Listenweiser Fallausschluss
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Lernkarten
Was sind die Variablenskalen bei Bi-Variaten analysen ?
Zeige beispiele für explorativ, deskriptiv und induktiv auf
Zeichne alle multivariaten Analyseverfahren auf inklusive (Abhängige und unabhängige Variablen typen)
Beschreibe in eigenen Worten was die Lineare Regressionsanalyse ist ? Für was sie geeignet ist ? Und wie sie eingesetzt wird ?
Die Regressionsanalyse ist ein ausserordentlich vielseitiges und flexibles Analyseverfahren, das sowohl für die Beschreibung und Erklärung von Zusammenhängen als auch für die Durchführung von Prognosen grosse Bedeutung besitzt. Sie ist damit sicherlich das wichtigste und am häufigsten angewendete multivariate Analyseverfahren. Insbesondere kommt sie in Fällen zur Anwendung, wenn Wirkungsbeziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen untersucht werden sollen. Mit Hilfe der Regressionsanalyse können derartige Beziehungen quantifiziert und damit weitgehend exakt beschrieben werden. Ausserdem lassen sich mit ihrer Hilfe Hypothesen über Wirkungsbeziehungen prüfen und auch Prognosen erstellen. Die Regressionsanalyse ist prinzipiell anwendbar, wenn sowohl die abhängige als auch die unabhängigen Variablen metrisches Skalenniveau besitzen.
Fülle den Steckbrief aus
Was sind die 3 Typischen Anwendungsbereich einer linearen Regression ?
Ursachenanalysen Wie stark ist der Einfluss der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable? •
Wirkungsprognosen Wie verändert sich die abhängige Variable bei einer Änderung der unabhängigen Variablen? •
Zeitreihenanalysen Wie verändert sich die abhängige Variable im Zeitverlauf?
Was für eine Formel ist dies ? für was stehen die koeffizienten
Wie sieht die Formel für eine Multivariate Regressionsanalyse aus ?
Wie kann eine Regressionsfunktion geschätzt werden ?
Formuliere eine Multivariate Regressionsanalyse an einem Praxisbeispiel
AV: Absatzmenge
UV: Aussendienstmitarbeiter, Preis , Werbebudget, Mailings
Mit welchen 2 faktoren kann eine Regressionsfunktion überprüft werden ?
R^2 und F-Test
Wie setzt sich ein R^2 zusammen ?
Erklärte Streuung / Gesamtstreuung
Je grösser die erklärte streung, je kleiner die Gesamtstreuung desto näher ist der Wert bei 1
Wie kann mit dem F-Test eine Regressionsfunktion überprüft werden ?
Nullhypothese definieren H0 : β1 = β2 = … = βJ = 0 (0 Hypo--> kein Einfluss der Faktoren)
• Empirischen F-Wert berechnen
• Signifikanzniveau festlegen
• Empirischen und theoretischen F-Wert vergleichen
• Nullhypothese annehmen oder ablehnen
Wie kann im SPSS eine lineare Regressionsfunktion geprüft werden ?
ANALYSIEREN-REGRESSION-LINEAR
Abhängige und unabhängige Variable auswählen
EINSCHLUSS berücksichtigt alle unabhängigen Variablen gleichzeitig
Was ist der unterschied zwischen R^2 und korrigiertem R-Wert ? Wo sieht man den F-wert und das Signifikanzniveau ?
Wie können in einer Regressionsanalyse die koeffizienten geprüft werden ?
T-Test der koeffizienten
Was ist vorannahme bei lineare regressionsanalysen ?
Das Modell ist richtig spezifiziert
• Zwischen den unabhängigen Variablen besteht keine lineare Abhängigkeit (Multikollinearität)
• Die Störgrössen haben den Erwartungswert Null
• Es besteht keine Korrelation zwischen den unabhängigen Variablen und der Störgrösse
• Die Störgrössen haben eine konstante Varianz (Homoskedastizität)
• Die Störgrössen sind nicht korreliert (Autokorrelation) • Die Störgrössen sind normalverteilt
Was kann hier im Test Test erkannt werden ? Was für Skalenniveaus sind die Variablen ?
Varablen: Nicht metrisch (geschlecht) und Metrisch (Absicht zum Nutzen)
1. Man Schaut ob die Varianzen sich Unterscheiden --> Signifikanz höher als 0.05 dann weiter auf gleicher Zeile
2. Mit Sig(2 Seitig) sieh man wie hoch die Irrtumswahrscheinlichkeit ist wenn man 0 H ablehnt.
3. Sicherheitswahrscheinlichkeit von 67% dass man H0 ablehnen kann
Aussage: Männer und Frauen unterscheiden sich nicht signifikant hinsichtlich ihrer Nutzungsabsicht.
Was ist der P-Wert und ab wann ist dieser Signigikant
- p < .10 = Irrtumswahrscheinlichkeit von 10%, marginal signifikant
- p < .05 = Irrtumswahrscheinlichkeit von 5%, signifikant
- p < .01 = Irrtumswahrscheinlichkeit von 1%, signifikant
- p < .001 = Irrtumswahrscheinlichkeit von 0.1%, hoch-signifikant
Wie können Realibilität ausgerechnet werden ? Was werden diese interpretiert ?
Analysieren, Skala, Reabilitätsskale
Bei Statistik kann noch ausgewählt werden um zu sehen was passieren würde wennn ein Item fehlt
Was würdest du bei folgenden Ergebnissen aussagen ?
Die sozio-demographischen Variablen im ersten Modell erklären lediglich 3% der Varianz in der Akzeptanz künstlicher Süssstoffe, während das Hinzufügen der psychologischen Variablen im zweiten Modell 45% der Varianz in der Akzeptanz künstlicher Süssstoffe erklären.
Beide Modelle sind signifikant (Modell 1: F(2, 465) = 7.252, p = .001;
Modell 2: F(5, 462) = 76.836, p < .001)
Unabhängige Stichproben (unterschiedliche Personen) • Testen Sie, ob sich Frauen und Männer (Variable «Geschlecht») hinsichtlich ihrer Risikowahrnehmung (Variable «Risiko») signifikant unterscheiden. Beschreiben Sie in einem Satz ob und inwiefern Sie sich unterscheiden (Mittelwerte!)
Abhängige Stichproben (die gleichen Personen) • Testen Sie, ob die Teilnehmenden mehr Risiken oder mehr Nutzen wahrnehmen in Bezug auf künstliche Süssstoffe (Variablen «Risiko» und «Nutzen») Beschreiben Sie in einem Satz ob es Unterschiede gibt und wie diese aussehen (Mittelwerte!)
«Männer weisen eine signifikant niedrigere Risikowahrnehmung auf (M = 3.4, SD = 1.4) als Frauen (M = 4.0, SD = 1.4), t(456) = 4.4, p < .001.
«Die Teilnehmenden nahmen signifikant mehr Risiken (M = 3.7, SD = 1.4) als Nutzen wahr (M = 3.1, SD = 1.2), t(480) = 6.04, p < .001»
Interpretiere folgende 2 Modelle ?
Lediglich eine der sozio-demographischen unabhängigen Variablen weist einen Zusammenhang mit der Akzeptanz künstlicher Süssstoffe auf: das Geschlecht der Teilnehmenden (β = .159, p = .001). Das heisst Männer (Kodierung 1) weisen eine höhere Akzeptanz auf als Frauen (Kodierung 0). Das Alter der Teilnehmenden war kein signifikanter Prädiktor der Akzeptanz (β = .051, p = .264). …
Das Geschlecht war kein signifikanter Prädiktor der Akzeptanz mehr im zweiten Modell (β = .040, p = .253). Dies könnte daran liegen, dass das Geschlecht mit einem der psychologischen Prädiktoren zusammenhängt. Der wahrgenommene Nutzen beeinflusst die Akzeptanz positiv (β = .245, p < .001), während die Risikowahrnehmung einen negativen Einfluss ausübt (β = -.521, p <.001). Der wichtigste Prädiktor der Akzeptanz ist die Risikowahrnehmung.
Erstelle eine Formel mit den Regressionskoeffizienten
Was bedeutet kolinearitàt und multikolinearitàt ?
Kollinearität beschreibt den Zusammenhang zwischen zwei unabhängigen Variablen
− Mulitkollinearität beschreibt den Zusammenhang zwischen drei oder mehr unabhängigen Variablen
Erklàre die Multikolinearitàtstools ?
Tools: − Paarweise Korrelationen − Toleranz Wert − Variance Inflation Factor (VIF)
Toleranz Wert:
− Der Anteil der Varianz einer unabhängigen Variable, der nicht durch die anderen unabhängigen Variablen erklärt wird.
-Formel: Tj = 1 – R2 j
- Ein Toleranzwert von 0,25 würde bedeuten, dass nur 25% der Varianz einer Variable allein durch diese Variable erklärt werden. 75% lässt sich durch andere Variablen im Modell erklären. − Werte liegen zwischen 0 und
− VIF (Variance Inflation Factor): gibt an, wie stark die Varianz eines Regressionskoeffizienten durch Multikollinearität beeinträchtigt wird. − VIF = 0 → es gibt keine Korrelation zwischen den UVs − VIF = 1 → die unabhängigen Variablen korrelieren leicht miteinander − VIF > 10 hier liegen Probleme von Multikollinearität vor − VIF und Toleranzwert sind miteinander verbunden: VIF = 1/Toleranz
Wie können Hinweise durch auf Multikorrelations durch Korrelationstabelle gefunden werden ?
- Weisen Toleranz und VIF auf Multikollinearität hin? Wie kann dies ermittelt werden ?
Wie sieht der Aufbau eines Ergebnissberichts für eine lineare Korrelationsmessung aus ?
1. Was wurde untersucht
2. Was war die Stichprobengrésse und wie war diese verteilt im alter und geschlecht
3. Was für eine Analyse wurde gefahren was waren die Abhàngigen Variablen
» Eine multivariate, hierarchische Regressionsanalyse mit der Akzeptanz künstlicher Süssstoffe als abhängige Variable ergab zwei signifikante psychologische Prädiktoren.
4. Ergebnissdiskussion a) Zusammenhànge
5. Ergebnissdiskussion b) Varianzen
6. Ergebnissdiskussion c) Regressionskoeffizient (standartisiert)
Eine höhere Risikowahrnehmung ging einher mit einer niedrigeren Akzeptanz, während eine höhere Nutzenwahrnehmung mit einer höheren Akzeptanz zusammenhing. Das Wissen über die Regulation von künstlichen Süssstoffen, sowie das Alter waren keine signifikanten psychologischen Prädiktoren der Akzeptanz. Das Geschlecht wies zunächst einen signifikanten Zusammenhang mit der Akzeptanz auf, welcher jedoch verschwand nach Einschluss der psychologischen Variablen.
Während das Geschlecht lediglich 3% der Varianz in der abhängigen Variable “Akzeptanz” erklären konnten, erklärten die zwei psychologischen Variablen 45%. Die Risikowahrnehmung war der wichtigste Prädiktor mit einem standardisierten Regressionskoeffizienten von -.52
Wo sind einfoktorielle Varianzanalysen einzuordnen ?
«Werden die unabhängigen Variablen auf nominalem Skalenniveau gemessen und die abhängigen Variablen auf metrischem Skalenniveau, so findet die Varianzanalyse Anwendung. Dieses Verfahren besitzt besondere Bedeutung für die Analyse von Experimenten, wobei die nominalen unabhängigen Variablen die experimentellen Einwirkungen repräsentieren. So kann z.B. in einem Experiment untersucht werden, welche Wirkung alternative Verpackungen eines Produktes oder dessen Platzierung im Geschäft auf die Absatzmenge haben.»
Was sind die Typischen Anwendungsbereiche der Einfaktioriellen Anova ?
Welche Wirkung haben verschiedene Formen der Bekanntmachung eines Kinoprogramms (z.B. Internet, Plakate, Zeitungsinserate) auf die Besucherzahlen? Um dieses zu erfahren, wendet ein Kinobesitzer eine Zeit lang jeweils nur eine Form der Bekanntmachung an.
• Welche Wirkung haben zwei Marketinginstrumente jeweils isoliert und gemeinsam auf die Zielvariable? Ein Konfitürenhersteller geht z.B. von der Vermutung aus, dass der Markenname und der Absatzweg einen wichtigen Einfluss auf den Absatz haben. Deshalb testet er drei verschiedene Markennamen in zwei verschiedenen Absatzwegen.
• Welche Wirkung haben verschiedene Unterrichtsmethoden auf den Lernerfolg bei verschiedenen Schulklassen derselben Ausbildungsstufe?
Wie sieht die Formel aus fèr 1 faktiorelle anovas ?
Zeige die Streuungszerlegung bei der einfaltiorellen Anova
Was sind die Anwendungsbereiche der linearen Regression ?
Formulieren sind das Regressionsmodell fèr eine Multivatiate Regressionsanalyse
Wie kann die Regressionsfunktion èberprèft werden ?
Wie kénnen die Koeffizienten èberprèft werden ?
Wie wird der F-test berechnet ?
Was für schtitte macht man wenn man 1 einfaktorielle Anova durchführen will (Varianzanalyse
Univariat , abhängige metrisch, unabhängige Nominal, Optionen, deskriptivem homogenitätstest
Vorgehensweise bei einer Varianz Analyse
1. Man schaut sich in der Anova (test zwischensubjekte) den F-Test ,die Freiheitsgrade und die Signifikants an
2. Falls Sig < 0.05 checkt man den Levene Test nach Gruppenunterschiede in der Streuuung
3. Falls Sig < 0.05 = keine Varianzhomogenität --> Tamhane test, fall Sig > 0.05 = Varianzhomogenität --> Bonferonnitest
4. Man schaut sich die einzelnen Gruppenunterschiede an
Was ist der Unterschied zwischen der einfaktoriellen und 2 Faktoriellen Varianzanalyse
Einfaktorielle Varianzanalyse = 1 Abhängige + 1 Unabhängige (Bsp Segment mit Gruppen)
Zweifaktorielle Varianzanalyse= 1 Abhängige + 2 Unabhängige
Der Leiter einer Supermarktkette möchte seine Untersuchung erweitern und neben den drei Arten der Warenplatzierung («Normalregal», «Zweitplatzierung» und «Kühlregal») auch den Einfluss der Verpackung («Becher» und «Papier») auf die Absatzmenge von Margarine überprüfen.
