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BFH - WWB2

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K. Z.
Study
K. Z.
Diese Lernkarten bieten einen umfassenden Überblick über qualitative und quantitative Forschungsmethoden auf Universitätsniveau. Sie decken Themen wie Hypothesen, Datenerhebung, Analyseverfahren, statistische Tests und die Interpretation von Ergebnissen ab. Die Karteikarten sind ideal für Studierende, die Forschungsdesigns verstehen, anwenden und Forschungsergebnisse korrekt einordnen möchten. Sie behandeln sowohl grundlegende Konzepte wie Variablen, Skalenniveaus und Hypothesentypen als auch fortgeschrittene Themen wie ANOVA, Regression und die Bedeutung von Effektstärken.
Flashcards
100
Students
1
Language
German
Category
Micro-Economics
Level
University
Created / Updated
11.01.2026 / 11.01.2026
  • 1  / 100

Flashcards

Pearson vs. Spearman?

Parametrisch vs. nicht-parametrisch.

Was ist Regression?

Vorhersage einer abhängigen Variable.
Was ist Dummy-Codierung?

Umwandlung kategorialer Variablen in binäre.

Was ist Cronbachs Alpha?

Mass für interne Konsistenz.

Was sind Ausreisser?

Extreme Werte.

Was sind Missing Values?

Fehlende Daten.
Was ist Signifikanzniveau?

Fehlerwahrscheinlichkeit α.

Was bedeutet statistisch signifikant?

p ≤ α.

Was ist ein Konfidenzintervall?

Bereich plausibler Parameterwerte.

Warum Output-Interpretation wichtig?

Für korrekte Schlussfolgerungen.
Was sind Testvoraussetzungen?

Annahmen für statistische Tests.

Voraussetzungen t-Test?

Normalverteilung, Varianzhomogenität.

Voraussetzungen ANOVA?

Normalverteilung, Varianzhomogenität, Unabhängigkeit.

Was sind Post-hoc-Tests?

Tests nach signifikanter ANOVA.
Was ist eine Effektstärke?

Grösse eines Effekts.

Was ist Cohen’s d?

Effektstärke für Mittelwertunterschiede.

Was ist R²?

Erklärte Varianz.

Was ist Multikollinearität?

Hohe Korrelation unabhängiger Variablen.
Was bedeutet Normalverteilung?

Symmetrische Verteilung um Mittelwert.

Was ist der zentrale Grenzwertsatz?

Mittelwerte sind normalverteilt bei grossem n.

Was ist Homoskedastizität?

Konstante Varianz der Residuen.

Korrelation ≠ Kausalität?

Zusammenhang beweist keine Ursache.
Was sind Hypothesentypen?

Unterschieds- und Zusammenhangshypothesen.

Was bedeutet df?

Freiheitsgrade.

Was ist Fehler 1. Art?

H0 fälschlich verwerfen.

Was ist Fehler 2. Art?

H0 fälschlich beibehalten.

Was ist Teststärke?

Wahrscheinlichkeit, Effekt zu entdecken.

Wann Welch-Test?

Bei ungleichen Varianzen.

Was ist praktische Signifikanz?

Relevanz des Effekts.

Was ist statistische Signifikanz?

Unwahrscheinlichkeit des Ergebnisses.

Was ist ein robustes Verfahren?

Unempfindlich gegen Annahmeverletzungen.

Wann nicht-parametrische Tests?

Bei Verletzung der Voraussetzungen.

Was ist Power-Analyse?

Bestimmung nötiger Stichprobengrösse.

Warum Effektstärken berichten?

Für inhaltliche Einordnung.

Warum Voraussetzungen prüfen?

Zur Validität der Tests.

Ziel qualitativer Forschung?

Verstehen von Bedeutungen und Prozessen.

Induktiv vs. deduktiv?

Datengeleitet vs. theoriegeleitet.

Was ist Grounded Theory?

Induktive Theorieentwicklung aus Daten.

Was ist qualitative Inhaltsanalyse?

Systematische Auswertung von Textmaterial.

Was bedeutet Noticing?

Auffälliges wahrnehmen.

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