Set of flashcards Statistik

Flashcards	75
Language	Deutsch
Category	Politics
Level	University
Created / Updated	27.12.2015 / 25.05.2020
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Was ist eine Dummy- Variable?

eine Möglichkeit, nicht metrische Variablen als Erklärungsfaktoren in eine lineare Regression aufzunehmen

eine kategoriale Variable, die für jede Ausprägung in mehrere Variablen mit 0/1 - Kodierung umgewandelt wird

eine Möglichkeit, nicht metrische Variablen als Erklärungsfaktoren in eine lineare Regression aufzunehmen

eine kategoriale Variable, die für jede Ausprägung in mehrere Variablen mit 0/1 - Kodierung umgewandelt wird

Aussagen zu Häufigkeiten

bei Histogramm werden die möglichen Werte einer Variable zu Klassen/Gruppen zusammengefasst

ein fehlender Wert liegt z.B. dann vor, wenn eine Person in einer Befragung eine Antwort verweigert

bei Histogramm werden die möglichen Werte einer Variable zu Klassen/Gruppen zusammengefasst

ein fehlender Wert liegt z.B. dann vor, wenn eine Person in einer Befragung eine Antwort verweigert

Was kann man Zusammenhang zw. 2 Ordinalskalierten Variablen darstellen

Sperman's R

Welche Aussagen zu Ausreißern und Extremwerten sind richtig?

Extremwerte befinden sich beim Boxplot 3 Kastenlängen von d. Box entfernt

Extremwerte sind weiter entfernt von der Box als Ausreißer

Ausreißer & Extremwerte können den Durchschnittswert einer Verteilung verzerren

Extremwerte befinden sich beim Boxplot 3 Kastenlängen von d. Box entfernt

Extremwerte sind weiter entfernt von der Box als Ausreißer

Ausreißer & Extremwerte können den Durchschnittswert einer Verteilung verzerren

Was passiert, wenn d. Alpha-Fehler auf den Wert 0 gesetzt wird - bspw. bei einer Prognose d. Bundestagsergebnisse

Analyseaussage ist nicht mehr gehaltvoll, weil die Prognose dann bspw. lautet, dass Partei A zw. 0% & 100% d. Stimmen erzielen wird

Welches ist jeweils höchste Skalenniveau, für das die folgenden Zusammenhangsmaße geeignet sind?

Determinationskoeffizient r^2 - Absolutskala

Chi-Quadrat -Nominalskala

Cramérs V - Nominalskala

Rangkorrelationskoeffizient R nach Spearman - Ordinalskala

Was gilt für statistische Nullyhypothesen?

wenn der p-Wert größer ist als alpha (p>alpha) wird die Nullhypothese beibehalten

Welche Aussagen zur Statistik (in den Sozialwissenschaften) ist/sind richtig?

Statistik führt zur Verkomplizierung, da sich Gesetzmäßigkeiten nur noch numerisch ausrücken lassen.

Statistische Modelle in den Sozialwissenschaften sind problematisch, da sie grundsätzlich von linearen Zusammenhängen ausgehen, soziale Phänomen dieser Annahme aber oft nicht entsprechen.

Für die Sozialwissenschaften ist die Statistik eine Hilfswissenschaft.

Die deskriptive Statistik zeigt Kausalbeziehungen zwischen Variablen auf.

Statistik führt zur Verkomplizierung, da sich Gesetzmäßigkeiten nur noch numerisch ausrücken lassen.

Statistische Modelle in den Sozialwissenschaften sind problematisch, da sie grundsätzlich von linearen Zusammenhängen ausgehen, soziale Phänomen dieser Annahme aber oft nicht entsprechen.

Für die Sozialwissenschaften ist die Statistik eine Hilfswissenschaft.

Die deskriptive Statistik zeigt Kausalbeziehungen zwischen Variablen auf.

Welche der folgenden Aussagen zu Regression ist/sind korrekt?

R^2 kann Werte zwischen -1 und 1 annehmen

Die Freiheitsgrade eines Regressionsmodells bestimmen sich aus der Anzahl der untersuchten Fälle und der Anzahl der geschätzten Parameter.

Regressionen testen, ob ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen besteht.

Spearman's lässt sich durch Quadrieren in das R^2 einer multivariaten Regression überführen.

R^2 kann Werte zwischen -1 und 1 annehmen

Die Freiheitsgrade eines Regressionsmodells bestimmen sich aus der Anzahl der untersuchten Fälle und der Anzahl der geschätzten Parameter.

Regressionen testen, ob ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen besteht.

Spearman's lässt sich durch Quadrieren in das R^2 einer multivariaten Regression überführen.

Welche der folgenden Aussagen zu Streuungsmaßen ist/sind richtig?

Die Standardabweichung entspricht der quadrierten Varianz

Je größer die Standardabweichung, desto weiter streuen die Werte um den Median.

Die Varianz ist die Summe der Abweichungsprodukte aller beobachteten Werte vom arithmetischen Mittel, geteilt durch die Fallzahl

Streuungsmaße geben Auskunft über die Verteilung der Werte in der Datenmenge.

Die Standardabweichung entspricht der quadrierten Varianz

Je größer die Standardabweichung, desto weiter streuen die Werte um den Median.

Die Varianz ist die Summe der Abweichungsprodukte aller beobachteten Werte vom arithmetischen Mittel, geteilt durch die Fallzahl

Streuungsmaße geben Auskunft über die Verteilung der Werte in der Datenmenge.

Welche der folgenden Aussagen zum konfidenzintervall ist/sind richtig?

Ein Konfidenzintervall ist ein Wertebereich, bei dem wir darauf vertrauen können, dass er den wahren Wert der population mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit überdeckt.

Mit Hilfe des Konfidenzintervalls lässt sich R^2 einer Regression bestimmen

Das Konfidenzintervall ist ein Signifikanztest für die Nullhypothese H0

Ein großes Konfidenzintervall ist ein Hinweis auf mögliche Homoskedastizität.

Ein Konfidenzintervall ist ein Wertebereich, bei dem wir darauf vertrauen können, dass er den wahren Wert der population mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit überdeckt.

Mit Hilfe des Konfidenzintervalls lässt sich R^2 einer Regression bestimmen

Das Konfidenzintervall ist ein Signifikanztest für die Nullhypothese H0

Ein großes Konfidenzintervall ist ein Hinweis auf mögliche Homoskedastizität.

was gilt für statistische Hypothesentests?

mittels einer Prüfstatistik kann das Signifikanzniveau zur Annahme der Nullhypothese H0 bestimmt werden

Getestet wird stets die Alternativhypothese H1

Getestet werden können nur Unterschieds- nicht jedoch Zusammenhangshypothesen.

Wenn der p-Wert größer als alpha ist (p>alpha), ist die Alternativhypothese H1 abzulehnen

mittels einer Prüfstatistik kann das Signifikanzniveau zur Annahme der Nullhypothese H0 bestimmt werden

Getestet wird stets die Alternativhypothese H1

Getestet werden können nur Unterschieds- nicht jedoch Zusammenhangshypothesen.

Wenn der p-Wert größer als alpha ist (p>alpha), ist die Alternativhypothese H1 abzulehnen

Welche der folgenden Aussagen zu Zusammenhangsmaßen ist/sind korrekt?

Spearman's Rho kann für ordinalskalierte Daten verwendet werden

Für die Verteilung von nominalen Merkmalen kann kein Zusammenhangsmaß angegeben werden.

Zur Berechnung von Pearson's r müssen mindestens nominalskalierte Daten vorliegen.

Spearman's r und Pearson's r können Werte von -1 bis +1 annehmen.

Spearman's Rho kann für ordinalskalierte Daten verwendet werden

Für die Verteilung von nominalen Merkmalen kann kein Zusammenhangsmaß angegeben werden.

Zur Berechnung von Pearson's r müssen mindestens nominalskalierte Daten vorliegen.

Spearman's r und Pearson's r können Werte von -1 bis +1 annehmen.

Welche Aussagen zur Normalverteilung ist/sind korrekt?

Die Fläche unter der Normalverteilungskurve entspricht dem Wert 1.

Normalverteilungen sind in der Regel linksschief

Bei einem hinreichend großen Stichprobenumfang sind die Zufallsvariablen annähernd normalverteilt.

Eine Normalverteilungskurve lässt sich durch Mittelwert und Standardabweichung beschreiben.

Die Fläche unter der Normalverteilungskurve entspricht dem Wert 1.

Normalverteilungen sind in der Regel linksschief

Bei einem hinreichend großen Stichprobenumfang sind die Zufallsvariablen annähernd normalverteilt.

Eine Normalverteilungskurve lässt sich durch Mittelwert und Standardabweichung beschreiben.

Was sind alpha- und beta- Fehler?

Der beta-Fehler errechnet sich mit Hilfe des Konfidenzintervalls.

Der beta-Fehler ist die fälschliche Ablehnung der Alternativhypothese H1

Der alpha-Fehler korreliert in der Regel hoch mit dem beta-Fehler

Der alpha-Fehler bezeichnet die Irrtumswahrscheinlichkeit, die für de Zuverlässigkeit eines statistischen Tests gerade noch toleriert wird.

Der beta-Fehler errechnet sich mit Hilfe des Konfidenzintervalls.

Der beta-Fehler ist die fälschliche Ablehnung der Alternativhypothese H1

Der alpha-Fehler korreliert in der Regel hoch mit dem beta-Fehler

Der alpha-Fehler bezeichnet die Irrtumswahrscheinlichkeit, die für de Zuverlässigkeit eines statistischen Tests gerade noch toleriert wird.

Welche Funktion erfüllt Statisitk in den Sozialwissenschaften?

Statistik dient der Informationsverdichtung.

Statistik ermöglicht das Aufdecken von Gesetz- oder Regelmäßigkeit, sodass wir Zusammenhänge erkennen und Aussagen über Ursache und Wirkung treffen können.

Statistik führt zur Verkomplizierung, da sich probabilistische Gesetzmäßigkeiten nur noch numerisch ausdrücken lassen.

Für die Sozialwissenschaften ist die Statistik eine Hilfswissenschaft.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Statistik dient der Informationsverdichtung.

Statistik ermöglicht das Aufdecken von Gesetz- oder Regelmäßigkeit, sodass wir Zusammenhänge erkennen und Aussagen über Ursache und Wirkung treffen können.

Statistik führt zur Verkomplizierung, da sich probabilistische Gesetzmäßigkeiten nur noch numerisch ausdrücken lassen.

Für die Sozialwissenschaften ist die Statistik eine Hilfswissenschaft.

Welche Aussagen zu den Skalenniveaus sind korrekt?

Nominalskalen ermöglichen es "gleich" und "ungleich" zu unterscheiden.

Intervallskalen haben keinen natürlichen Nullpunkt.

Höhere Skalenniveaus enthalten auch immer die Informationen von niedrigen Skalenniveaus.

Bei intervallskalierten Daten dürfen die Werte nicht mittels Addition und/oder Subtraktion transformiert werden.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Nominalskalen ermöglichen es "gleich" und "ungleich" zu unterscheiden.

Intervallskalen haben keinen natürlichen Nullpunkt.

Höhere Skalenniveaus enthalten auch immer die Informationen von niedrigen Skalenniveaus.

Bei intervallskalierten Daten dürfen die Werte nicht mittels Addition und/oder Subtraktion transformiert werden.

Mit einem Histogramm wird Folgendes dargestellt:

Häufigkeit von stetigen Ordinaten Merkmalen

Die Signifikanz einer bivariaten Verteilung

Häufigkeit von stetigen metrischen Variablen

Die Schiefe von Verteilungen

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Häufigkeit von stetigen Ordinaten Merkmalen

Die Signifikanz einer bivariaten Verteilung

Häufigkeit von stetigen metrischen Variablen

Die Schiefe von Verteilungen

Welche Aussage zu Lage- und Streuungsparametern sind richtig?

Die quadrierten Abstände sind um den arithmetischen Mittelwert herum minimal.

Der Median teilt eine Verteilung in zwei gleich große Hälften.

Modus, Median und geometrisches Mittel lassen sich für nominalskalierte Daten berechnen.

Streuungsmaße geben Auskunft über die Unterschiedlichkeit/Variation der Werte in der Datenmenge

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Die quadrierten Abstände sind um den arithmetischen Mittelwert herum minimal.

Der Median teilt eine Verteilung in zwei gleich große Hälften.

Modus, Median und geometrisches Mittel lassen sich für nominalskalierte Daten berechnen.

Streuungsmaße geben Auskunft über die Unterschiedlichkeit/Variation der Werte in der Datenmenge

Welche der folgenden Aussagen sind richtig?

Bei einer Standardnormalverteilung befinden sich Modus, Median und arithmetisches Mittel auf dem gleichen Erwartungswert.

Der Median ist sehr anfällig gegenüber Ausreißern und Extremwerten.

Bei einer rechtssteilen Verteilung befindet sich der Median rechts vom Modus.

Bei einer linksschiefen Verteilung befindet sich der Median links vom Modus.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Bei einer Standardnormalverteilung befinden sich Modus, Median und arithmetisches Mittel auf dem gleichen Erwartungswert.

Der Median ist sehr anfällig gegenüber Ausreißern und Extremwerten.

Bei einer rechtssteilen Verteilung befindet sich der Median rechts vom Modus.

Bei einer linksschiefen Verteilung befindet sich der Median links vom Modus.

Welche Aussagen zur deskriptiven und induktiven Statistik sind richtig?

Die deskriptive Statistik dient der Beschreibung beobachteter Ausprägungen von einem oder mehreren Merkmalen.

In den Sozialwissenschaften wird die induktive Statistik genutzt, um Hypothesen zu testen.

Deskriptive Statistik und Inferenzstatistik bezeichnen dasselbe.

Induktive Statistik und Inferenzstatistik bezeichnen dasselbe.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Die deskriptive Statistik dient der Beschreibung beobachteter Ausprägungen von einem oder mehreren Merkmalen.

In den Sozialwissenschaften wird die induktive Statistik genutzt, um Hypothesen zu testen.

Deskriptive Statistik und Inferenzstatistik bezeichnen dasselbe.

Induktive Statistik und Inferenzstatistik bezeichnen dasselbe.

Was gilt für statistische Hypothesentests?

Es wird eine Hypothese betrachtet. Mittels einer Prüfstatistik kann das Signifikanzniveau zur Annahme dieser Hypothese bestimmt werden.

Getestet wird stets die Alternativhypothese H1.

Wenn der p-Wert größer-gleich alpha ist (p_>alpha), wird die Nullhypothese H0 angenommen.

Getestet werden können nur Unterschieds- nicht jedoch Zusammenhangshypothesen.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Es wird eine Hypothese betrachtet. Mittels einer Prüfstatistik kann das Signifikanzniveau zur Annahme dieser Hypothese bestimmt werden.

Getestet wird stets die Alternativhypothese H1.

Wenn der p-Wert größer-gleich alpha ist (p_>alpha), wird die Nullhypothese H0 angenommen.

Getestet werden können nur Unterschieds- nicht jedoch Zusammenhangshypothesen.

Was sind alpha- und beta-Fehler?

Der alpha-Fehler bezeichnet die Irrtumswahrscheinlichkeit, die für die Zuverlässigkeit eines statistischen Tests toleriert wird.

Der beta-Fehler entspricht dem Signifikanzniveau.

Der alpha-Fehler ist die fälschliche Ablehnung der Alternativhypothese H1.

Der beta-Fehler ist die fälschliche Ablehnung der Nullhypothese H0.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Der alpha-Fehler bezeichnet die Irrtumswahrscheinlichkeit, die für die Zuverlässigkeit eines statistischen Tests toleriert wird.

Der beta-Fehler entspricht dem Signifikanzniveau.

Der alpha-Fehler ist die fälschliche Ablehnung der Alternativhypothese H1.

Der beta-Fehler ist die fälschliche Ablehnung der Nullhypothese H0.

Welche Aussagen zu Wahrscheinlickeitsverteilungen sind richtig?

Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen sind Normalverteilungen.

Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen sind Binomialverteilung.

Wahrscheinlichkeitsverteilungen für stetige Zufallsvariablen sind Normalverteilungen.

Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen sind Standardnormalverteilungen.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen sind Normalverteilungen.

Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen sind Binomialverteilung.

Wahrscheinlichkeitsverteilungen für stetige Zufallsvariablen sind Normalverteilungen.

Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diskrete Zufallsvariablen sind Standardnormalverteilungen.

Welche Aussage zum Konfidenzintervall sind richtig?

Ein Konfidenzintervall ist ein Wertebereich, bei dem wir darauf vertrauen können, dass es den tatsächlichen Wert in der Population mit einer 95%igen Wahrscheinlichkeit (der Vertrauenwahrscheinlichkeit) überdeckt.

Für die Bestimmung des Konfidenzintervalls benötigen wir einen Kennwert aus der Stichprobe als Punktschätzer, als Intervallschätzer bestimmte Quantilswerte und den Standardfehler.

Kofidenzintervalle sind dazu da, die Güte einer Regression zu bewerten.

Konfidenzintervalle können nur für Intervallschätzer bestimmt werden.

Keyboard commands:

= turn,

= for-/backward,

= scroll

Ein Konfidenzintervall ist ein Wertebereich, bei dem wir darauf vertrauen können, dass es den tatsächlichen Wert in der Population mit einer 95%igen Wahrscheinlichkeit (der Vertrauenwahrscheinlichkeit) überdeckt.

Für die Bestimmung des Konfidenzintervalls benötigen wir einen Kennwert aus der Stichprobe als Punktschätzer, als Intervallschätzer bestimmte Quantilswerte und den Standardfehler.

Kofidenzintervalle sind dazu da, die Güte einer Regression zu bewerten.

Konfidenzintervalle können nur für Intervallschätzer bestimmt werden.

Welche Aussagen zu Zusammenhangsmaßen für dichotome und nominalskalierte Variablen sind richtig?

Für die Berechnung der Prozentsatzdifferenz sollte nicht für dichotome Variablen berechnet werden.

Cramér's V und der Kontingenzkoeffizient C sind beides Chi2-/x^2-basierte Zusammenhangsmaße.

Lambda (y) ist ein Zusammenhangsmaß für nominale Variablen

Kendall's Tau (t) ist kein geeignetes Zusammenhangsmaß für Dichotome Variablen

Für die Berechnung der Prozentsatzdifferenz sollte nicht für dichotome Variablen berechnet werden.

Cramér's V und der Kontingenzkoeffizient C sind beides Chi2-/x^2-basierte Zusammenhangsmaße.

Lambda (y) ist ein Zusammenhangsmaß für nominale Variablen

Kendall's Tau (t) ist kein geeignetes Zusammenhangsmaß für Dichotome Variablen

Welche Aussagen zu Zusamenhangsmaßen für ordinalskalierten Variablen sind richtig?

Für Ordinate Variablen kann keine Korrelation berechnet werden.

Cramers V kann auch genutzt werden um ohne Informationsverlust zwischen ordinalskalierten Variablen die Stärke und Richtung des Zusammenhangs zu bestimmen.

Gamma und Somers D basieren beide auf der Logik des Paarvergleichs.

Somers D ist ein asymmetrisches Zusammenhangsmaß für ordinalskalierte Variablen

Für Ordinate Variablen kann keine Korrelation berechnet werden.

Cramers V kann auch genutzt werden um ohne Informationsverlust zwischen ordinalskalierten Variablen die Stärke und Richtung des Zusammenhangs zu bestimmen.

Gamma und Somers D basieren beide auf der Logik des Paarvergleichs.

Somers D ist ein asymmetrisches Zusammenhangsmaß für ordinalskalierte Variablen

Welche der folgenden Aussagen zu Korrelation sind korrekt?

Spearmans r basiert auf einem Paarvergleich

Wenn Korrelation vorliegt, liegt nicht automatisch Kausalität vor

Spearmans r und Pearsons r können Werte von -1 bis +1 annehmen

Wenn ein Korrelationskoeffizient einen wert >0,5 annimmt, kann von einem signifikanten Zusammenhang ausgegangen werden.

Spearmans r basiert auf einem Paarvergleich

Wenn Korrelation vorliegt, liegt nicht automatisch Kausalität vor

Spearmans r und Pearsons r können Werte von -1 bis +1 annehmen

Wenn ein Korrelationskoeffizient einen wert >0,5 annimmt, kann von einem signifikanten Zusammenhang ausgegangen werden.

Welche der folgenden Aussagen zur linearen Regression sind richtig?

Ein negatives R^2 deutet auf einen geringen Zusammenhang zwischen den Variablen hin.

Multikollinearität zwischen den unabhängigen Variablen ist bei der Schätzung einer linearen Regression problematisch

Die Heteroskedastizität gibt die Güte der Regression an.

Dummy-Variablen können als unabhängige Variablen in das lineare Regressionsmodell integriert werden.

Ein negatives R^2 deutet auf einen geringen Zusammenhang zwischen den Variablen hin.

Multikollinearität zwischen den unabhängigen Variablen ist bei der Schätzung einer linearen Regression problematisch

Die Heteroskedastizität gibt die Güte der Regression an.

Dummy-Variablen können als unabhängige Variablen in das lineare Regressionsmodell integriert werden.

Welche Aussagen zu den Prüfstatistiken sind korrekt?

Der t-Test berechnet sich aus dem Koeffizienten dividiert durch seinen Standardfehler

Bei der Regressionsanalyse wird der F-Test genutzt, um die Signifikanz des Effektes der einzelnen unabhängigen Variablen zu bestimmen.

F-Test und t-Test sind im Prinzip das Gleiche, nur von verschiedenen Personen erfunden.

Der t-Test vergleicht die erklärte Varianz eines Regressionsmodells mit der unerklärten Varianz und gibt somit Auskunft über die Signifikanz des Gesamtregressionsmodells.

Der t-Test berechnet sich aus dem Koeffizienten dividiert durch seinen Standardfehler

Bei der Regressionsanalyse wird der F-Test genutzt, um die Signifikanz des Effektes der einzelnen unabhängigen Variablen zu bestimmen.

F-Test und t-Test sind im Prinzip das Gleiche, nur von verschiedenen Personen erfunden.

Der t-Test vergleicht die erklärte Varianz eines Regressionsmodells mit der unerklärten Varianz und gibt somit Auskunft über die Signifikanz des Gesamtregressionsmodells.

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