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Melanie Huber
Diese Karteikarten behandeln statistische Methoden zur Hypothesenprüfung im universitären Kontext. Sie konzentrieren sich auf Unterschiedshypothesen, Zusammenhangshypothesen und deren Varianten, sowie auf die Bedeutung von Signifikanzniveaus und Irrtumswahrscheinlichkeiten. Die Lernkarten erklären, wie man Nullhypothesen formuliert und prüft, und gehen auf die Rolle von Stichproben, Mittelwerten und Konfidenzintervallen ein. Sie richten sich an Studierende, die statistische Analysen durchführen und verstehen müssen, um fundierte Entscheidungen in der empirischen Forschung zu treffen.
Cartes-fiches
30
Utilisateurs
5
Langue
Allemand
Catégorie
Pédagogie
Niveau
Université
Créé / Mis à jour
04.11.2013 / 28.08.2014

Cartes-fiches

Was bedeutet Signifikant?

Nicht zufällig!

Zentrale Frage

  • Beobachtung in der Stichprobe <-> Schätzung der Realität?
  • Wahrscheinlichkeit, dass die Ergebnisse zufällig sind?
  • "Irrtumswahrscheinlichkeit?"

Signifikant

  • wahrscheinlich nicht zufällig so
  • wahrscheinlich auch in GG so
  • folgende Wahrscheinlichkeit, dass das stimmt

Kkonfidenzintervalle: Schätzung des Stichprobenfehlers

Dekriptive Studien

  • Wie Verteilung bestimmter Merkmale?
  • Wie wahrscheinlich entspricht dies der GG

Irrtumswahrscheinlichkeit der Hypothesenprüfung

 

  • Korrelationsstudien: Zusammenhanshypothesen
  • Vergleichsstudien: Unterschiedshypothesen

Irrtumswahrscheinlichkeit der Hypothesenprüfung

Korrelationsstudien: Zusammenhangshypothesen

  • Zusammenhänge zwischen Merkmalen?
  • Zusammenhänge in Stichprobe in GG?

Irrtumswahrscheinlichkeit der Hypothesenprüfung

Verleichsstudien: Unterschiedshypothesen

  • Unterschiede zwischen Gruppen?
  • Unterschiede in Stischprobe auch in GG?

Varianten Zusammenhangshypothesen

  • Unspez. ungerichtet
  • Unspez. gerichtet
  • Spez. ungerichtet
  • Spez. gerichtet

Varianten Zusammenhangshypothesen

Unspezifisch ungerichtet

Var. 1 hat Zusammenhang mit Var. 2

Varianten Zusammenhangshypothesen

Unspezifisch gerichtet

Var. 1 hat positiven /negativen Zsh. mit Var 2

Varianten Zusammenhangshypothesen

Spezifische ungerichtet

Var 1 hat Zsh. von mindestens +/-x mit Var 2

Varianten Zusammenhangshypothesen

Spezifische gerichtet:

Var 1 hat Zsh von mindestens +x mit Var 2

Varianten von Unterschiedshypothesen

  • Unspezifisch ungerichtet
  • Unspezifisch gerichtet
  • Spezifische ungerichtet
  • Spezifisch gerichtet

Varianten von Unterschiedshypothesen

Unspezifisch ungerichtet

Gruppe 1 anders als Gruppe 2

Varianten von Unterschiedshypothesen

Unspezifisch gerichtet

Gruppe 1 besser als Gruppe 2

Varianten von Unterschiedshypothesen

Spezifische ungerichtet

Gruppe 1/Gruppe 2 unterscheiden sich um x%

Varianten von Unterschiedshypothesen

Spezifisch gerichtet

Gruppe 1 um > x% besser als Gruppe 2

Nullhypothesen sind was?

Umkehrungen der Hypothesen

  • Es gibt keinen Zusammenhang
  • Es gibt keinen Unterschied

Warum müssen Nullhypothesen formuliert werden?

  • Falsifikationslogik empirischer Forschung
  • Verteilung für Nullhypothese lässt sich berechnen

Signifikanzniveau = ?

Irrtumswahrscheinlichkeit

Signifikanzniveaus

  • Nicht signifikant (p>.05) Irrt.wk > 5% n.s.
  • Signifikant (P=<.05) Irrt.wk =< 5% *
  • Sehr signifikant (p< 0.1) Irrt.wk =< 1% **
  • Hoch signifikant (p<.001) Irrt.wk =< 0.1& ***

Stichprüfung Konfidenzintervalle als Signifikanztest für einfache Unterschiedshypothesen

  • Überschneidung Konfidenzintervalle von zwei Mittelwerten?
  • Leistungsverbesserung zwischen zwei Messzeitpunkten
  • Keine Überschneidung = Signifikant
  • Überschneidung = nicht signifikant

Hypethessen prüfen mit theoretischen Verteilungen

  • Wenn Nullhypothese -> Mittelwert: 0 = H0 -Verteilung
  • Wenn Alternativhypothese -> Mittelwert: Zeichen = H1 -Verteilung
  • Gemessener Mittelwert d : Welcher Verteilung gehört er eher an?

Mögliche Entscheidungsfehler- Alpha -Fehler

  • Alternativhyppthese annehmen, obwohl Nullhypothese gilt
  • Mittelwert d entstammt zufällig aus extremer Stichprobe

Mögliche Entscheidungsfehler Beta-Fehler

  • Nullhypothese annehmen obwohl Alternativhypothese gilt
  • Mittelwert d entstammt zufällig aus einer extremen Stichprobe

Alpha- und Beta Fehler

  • Berechnung Signifikanz: Wahrscheinlichkeit eines Alpha - Fehlers?
  • Alpha-Fehler kann immer berechnet werden (H0 hat Nominalvertilung)
  • Beta-fehler kann nur bei spezifischen Hypthesen berechnet werden

Alpha-Signifikanz bei gerichteten Hypothesen

  • Annahmeberich: mind. 95% der Fläche unter Kurve
  • Ablehnungsberich: einseitig 5%
  • Hier: gemessener WErt liegt jenseits des Annahmebereichs. H1 ist richtig

Alpha-Signifikanz bei ungerichteten Hypothesen

  • Annahmeberich: mind. 95% der Fläche unter Kurve
  • Ablehnungsbereich: beidseitig je 2.5 %
  • Hier: gemessener WErt liegt im Annahmebereich H0 ist richtig

Einige Zusammenhänge

Einfluss der WErteverteilung auf die Signifikanzschätzung

 

  • Je grösser Effekt, desto kleiner Wahrscheinlichkeit Alpha-Fehler
  • Je kleiner Streuung, desto kleiner Wahrscheinlichkeit Alpfa-Fehler
  • Je kleiner Standardfehler, desto kleinere Alpha-Fehler Wahrscheinlichkeit

Einige Zusammenhänge

Einfluss der stichprobengrösse auf Signifikanzschätzung

  • Je grösser Stichprobe, desto kleiner Standardfehler.
  • Zu kleine Stichprobe: auch grosse Unterschiede werden nicht signifikant.
  • Zu grosse Stichprobe: kleinste Unterschiede sind signifikant

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