M2
Klausurvorbereitung
Klausurvorbereitung
Kartei Details
| Karten | 44 |
|---|---|
| Sprache | Deutsch |
| Kategorie | Politik |
| Stufe | Universität |
| Erstellt / Aktualisiert | 20.12.2013 / 03.03.2019 |
| Weblink |
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25%, 50%, 75% Quantile,
10%, 20%... Quantile
1%, 2% ... Quantile
1., 2., 3. Quartil (Q1, Q2, Q3)
Dezentile
Perzentile
Quantil
Quantilwert Qa (alpha)
Quantilanteil a (alpha)
Wert einer Variable, für den ein vorgeg. Anteil kleine oder gleich diesem Wert ist; teilt eine Vertielung in 2 Teilmengen
2.: ergibt sich aus d Umkehrung d. Verteilungsfunktion (kumulative Verteilung, Trennstelle)
3. Gibt den anteil an, der im unteren Teilbereich einer Verteilung liegt
Kennwerte d. Verteilungen:
Schiefekoeffizient
= 0 -> bei symmetr. Verteilung
= + ->bei rechtsschiefe
= - ->bei linksschiefe
Kennwerte d. Verteilungen:
Kurtosis (Steilheit)
hoher Wert bei flacher Verteilung
niedriger Wert bei steiler Verteilung
Zentrierung
Verschiebung d. ursprüngl. Wertebereichs zum Mittelwert von Null
Normierung
Stauchung oder Streckung d. ursprüngl. Werte zu Varianz/ Standartabweichung v. 1:
xnorm: xi:sx
Standartisierung
gemeins. Zentrierung & Normierung, dh. Mittelwert von 0 & Standartabweichung von 1
Bivariante Verteilungen
Beziehungen, Assoziationen o. Korrelationen zw. Variablen als grundlegende qualitative Datenanalyse
Bivariante Tabelle
unabh./ abh. Variablen
Randhäufigkeiten
i, j
unabh. Variable: Spaltenvariable, abh. Variable: Zeilenvar.
Randhäufigkeiten= marignale Häufigkeiten, Summe d. Werte einer Zeile/Spalte
i = Zeile, j= Spalte
Assoziation Definition
Abweichung von der statistischen Unabhängigkeit
Chi-Quadrat (4 Punkte)
Kein Koeffizient, nicht normiert (variiert m. Fallzahl), X=0 statistische Unabhängigkeit
Aussage über Stärke des Zusammenhangs
0,00 <gl. I M I < 0,10 -> zu vernachlässigen
0,10 <gl. I M I < 0,20 -> gering
0,20 <gl. I M I < 0,50 -> mittelmäßig
0.50 <gl. I M I < 0,70 -> hoch
I M I >gl. 0,70 -> sehr hoch
I M I = 1 -> perfekt
Chi-Quadrat basierte Maße... (3)
sind Zusammenhangsmaße, es wird nicht zw. abhängiger und unabhängiger Variable unterschieden, sind vorzeichenlos
Koeffizienten für...
nominal (5)
ordinal (3)
metrisch (3)
metrisch y+ nominal x (1)
Nominal: d% (Prozentsatzdifferenz), Koeffizient Phi, Cramers V, Kontingenzkoeffizient C+ korrigierter C
Ordinal: Gamma, Kendalls Tau-Werte
Metrisch: Pearsons r, Regressionsanalyse, Bestimmtheitsmaß R2
Metrisch y + Nominal x : Eta- Quadrat
Grafische Darstellung bivarianter kategorialer Verteilungen
y- Achse: (1)
x-Achse: (2)
Legende (1)
Segmente der Balken
Y-Achse enthält Kategorien d. abhängigen Variable
X-Achse enthält Kategorien d. unabhängigen Variable, ist mit den Kategorienamen d. x-variable zu beschriften
Legende sollte d. Kategorienamen d. Segmente (Y-Kategorie) enthalten
Segmente d. Balken sollen m. Spaltenprozentwerten beschriftet werden
Skalenniveaus:
Nominalskala ? (2)+ Beispiel
Nur Unterschiede (ist ungl.), immer diskret! Bsp: geschlecht
Skalenniveaus:
Ordinalskala?(2) +Beispiel
zusätzl. Relationen (größer, kleiner), diskret, Bsp: Zufriedenheit
Skalenniveaus:
Intervallskala? (4)+Bsp:
zusätzl. Abstände, metrisch & quantitativ, ->kein natürl. Nullpunkt Bsp. Temperatur Celsius
Skalenniveaus:
Ratioskala? (4) Bsp:
zusätzl. invarianter (natürl.) Nullpunkt, Summen interpretierbar, metrisch, quantitativ Bsp: Blutdruck, Lebensalter
Variablen:
Kontinuierlich (stetig)
Diskret
Kontinuierlich/ Stetig: zw. 2 Werten ist noch 1 Wert
Diskret: kein Wert dazwischen (bsp. Anzahl an Personen)
Variablen: (+Bsp.)
Quantitativ 1
Qualitativ 2
Quantitativ: auf einer Skala messbar (Bsp. Größe)
Qualitativ: kategorial, ohne Rangfolge (bsp. Augenfarbe)
Variablen:
dichotom
polytom
dichotom: 2 Ausprägungen (diskretes Merkmal)
polytom: mehr als 2 Ausprägungen (diskretes Merkmal)
Variablen:
latente
beobachtbare
latente: nicht beobachtbar-> Indikatoren (Bsp. Intelligenz)
beobachtbare: manifest, nachvollziehbar z.B. Alter
Variablen:
absolut
relational
absolut: direkt erkennbare V., Perso->Alter
relational: durch Beziehungen zw. anderen bestimmt
Variablen:
individuelle Merkmale
kollektivmerkmale
individuelle M: von Einzelpersonen
Kollektivmerkmale: Personenmehrheit z.B. Berufe
Hypothese?
Eine Aussage, die man für gültig hält, die aber noch verifiziert bzw. falsifiziert werden muss.
Datenmatrix:
Spalten?
Zeilen?
Zellen?
Spalten: Variablen
Zeilen: Fälle
Zellen: Veriablenwerte/ Merkmalsausprägungen
Häufigkeitstabelle- Kennziffern
absolute Häufigkeit?
relative Häufigkeit?
Kumulierte Häufigkeit?
absolute H. : h
relative H. :p(x)
kumulierte H: cp
Kreisdiagramm:
Winkelbestimmung?
Winkelanteil = relative Häufigkeit der jew. Kategorie
Median:
Skalenniveau?
Formel! (ungerade/ gerade)
min. ordinalniveau,
ungerade: Wert d. mittleren Falls
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