Quantitative Datenanalyse
Quantitative Datenanalyse
Quantitative Datenanalyse
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Cartes-fiches
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
Interpretation: Die Nullhypothese, dass die Varianzen in beiden Gruppen gleich sind, wird verworfen; es muss der t-Wert in der zweiten Zeile interpretiert werden; der t-Wert liegt bei -11.995; es ergibt sich eine asymptotische Signifikanz von 0.000, d.h. die Sicherheitswahrscheinlichkeit liegt bei 99.9%; es gibt einen systematischen Unterschied zwischen den beiden Variablen
Merke: Falls die Sig (einseitig) bei Varianzen sind gleich --> 0.00 sind muss der der T-Test bei Varianzen sind nicht gleich angeschaut werden.
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.
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?
Mit welchen 2 faktoren kann eine Regressionsfunktion überprüft werden ?
R^2 und F-Test
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
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
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
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»
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.
Was bedeutet kolinearitàt und multikolinearitàt ?
Kollinearität beschreibt den Zusammenhang zwischen zwei unabhängigen Variablen
− Mulitkollinearität beschreibt den Zusammenhang zwischen drei oder mehr unabhängigen Variablen