Statistik

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Diese Karteikarten behandeln fortgeschrittene statistische Konzepte auf Universitätsniveau, mit Fokus auf Aussagen, Variablen und Werten. Sie decken Themen wie Verteilungen, Regression, Fehler und Zusammenhangsmaße ab, wobei auch spezifische Methoden wie Spearman's R und lineare Regression behandelt werden. Die Karteikarten sind ideal für Studierende der Sozialwissenschaften, die statistische Analysen durchführen und Hypothesen testen müssen, um fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen.

Cartes-fiches

Utilisateurs

Langue

Allemand

Catégorie

Politique

Niveau

Université

Créé / Mis à jour

27.12.2015 / 25.05.2020

Fichiers de cartes similaires

Was muss bei der Durchführung einer linearen Regression beachtet werden?

Die unabhängigen Variablen sollen hoch miteinander korrelieren (Multikollinarität)

Die Beziehung zwischen den Variablen soll linear sein

Es soll keine Heteroskedastizität vorliegen

Die abhängige Variable muss mindestens ordinalskaliert sein

Die unabhängigen Variablen sollen hoch miteinander korrelieren (Multikollinarität)

Die Beziehung zwischen den Variablen soll linear sein

Es soll keine Heteroskedastizität vorliegen

Die abhängige Variable muss mindestens ordinalskaliert sein

Welche Aussagen zur linearen Regression sind richtig?

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

Die multivariate Regression unterscheidet sich von der bivariaten Regression dadurch, dass mehr als eine abhängige Variable in das Modell aufgenommen wird

Wenn das Regressionsmodell mit dem F-Test auf Signifikanz getestet wird, dann sind weitere t-Tests nicht erforderlich

Die Regressionskoeffizienten geben den Einfluss der einzelnen unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable an.

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

Die multivariate Regression unterscheidet sich von der bivariaten Regression dadurch, dass mehr als eine abhängige Variable in das Modell aufgenommen wird

Wenn das Regressionsmodell mit dem F-Test auf Signifikanz getestet wird, dann sind weitere t-Tests nicht erforderlich

Die Regressionskoeffizienten geben den Einfluss der einzelnen unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable an.

Was ist der Alpha Fehler?

Der Alpha Fehler entspricht dem Signifikanzniveau

Die Irrtumswahrscheinlichkeit, die für die Zuverlässigkeit eines statistischen Tests gerade noch toleriert wird

Wahrscheinlichkeit, die mit der die Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird

Der Alpha Fehler entspricht dem Signifikanzniveau

Die Irrtumswahrscheinlichkeit, die für die Zuverlässigkeit eines statistischen Tests gerade noch toleriert wird

Wahrscheinlichkeit, die mit der die Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird

Was kennzeichnet den Determinationskoeffizienten R^2?

R^2 erhält man, wenn man den Korrelationskoeffizienten R nach Pearson quadriert

R^2 gibt die Güte des Models wieder

R^2 gibt an, wie viel Prozent d. Varianz d. abhängigen Variable durch die Varianz. unabh. Variablen erklärt werden kann

R^2 erhält man, wenn man den Korrelationskoeffizienten R nach Pearson quadriert

R^2 gibt die Güte des Models wieder

R^2 gibt an, wie viel Prozent d. Varianz d. abhängigen Variable durch die Varianz. unabh. Variablen erklärt werden kann

Aussagen über Datenmatrix

Datenmatrix ist eine Tabelle

In Spalten stehen die Variablen (für gewöhnlich)

In Zeilen stehen die Fälle (für gewöhnlich)

in Datenmatrix finden sich keine Angaben zu Häufigkeiten

Datenmatrix ist eine Tabelle

In Spalten stehen die Variablen (für gewöhnlich)

In Zeilen stehen die Fälle (für gewöhnlich)

in Datenmatrix finden sich keine Angaben zu Häufigkeiten

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.

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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.

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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.

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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.

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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.

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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.

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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.

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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.

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

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.

Was ist Statistik?

Statistik ist die Lehre von Methoden zum Umgang mit quantitativen Informationen.

Statistik dient der systematischen Verbindung zwischen Empirie und Theorie.

Teilbereiche der Statistik sind die induktive, deskriptive und explorative Statistik.

Statistik wird in vielen anderen Wissenschaften als Hilfswissenschaft herangezogen.

Statistik ist die Lehre von Methoden zum Umgang mit quantitativen Informationen.

Statistik dient der systematischen Verbindung zwischen Empirie und Theorie.

Teilbereiche der Statistik sind die induktive, deskriptive und explorative Statistik.

Statistik wird in vielen anderen Wissenschaften als Hilfswissenschaft herangezogen.

Welche Aussagen zu den Skalenniveaus sind korrekt?

Ordinalskalen ermöglichen "gleich" und "ungleich" zu unterscheiden.

Intervallskalen haben einen natürlichen Nullpunkt.

Intervallskalen haben interpretierbare Abstände

Nominalskalen enthalten Informationen über die Rangordnung

Ordinalskalen ermöglichen "gleich" und "ungleich" zu unterscheiden.

Intervallskalen haben einen natürlichen Nullpunkt.

Intervallskalen haben interpretierbare Abstände

Nominalskalen enthalten Informationen über die Rangordnung

Welche der folgenden Aussagen zu Grafiken sind richtig?

Ordinalskalierte Variablen lassen sich nur in Boxplots darstellen.

Nominalskalierte Variablen eignen sich aufgrund des fehlenden Nullpunktes nicht für die Darstellung innerhalb dies Balkendiagramms.

Man benötigt wenigstens zwei metrische Variablen, um ein Scatterplot zu erstellen.

Bei einem Boxplot Bildet die mittlere Linie In der Box den Median ab, Anfang und Ende der Box die Grenzen von erstem und drittem Quartil. Zudem lassen sich die Extremwerte und Ausreißer darstellen.

Ordinalskalierte Variablen lassen sich nur in Boxplots darstellen.

Nominalskalierte Variablen eignen sich aufgrund des fehlenden Nullpunktes nicht für die Darstellung innerhalb dies Balkendiagramms.

Man benötigt wenigstens zwei metrische Variablen, um ein Scatterplot zu erstellen.

Bei einem Boxplot Bildet die mittlere Linie In der Box den Median ab, Anfang und Ende der Box die Grenzen von erstem und drittem Quartil. Zudem lassen sich die Extremwerte und Ausreißer darstellen.

Welche Aussagen zu Lagerparametern sind richtig?

Mittelwerte kennzeichnen die zentrale Lage einer Verteilung.

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

In einer Verteilung liegen 50% der Fälle unter und 50% der Fälle über dem Modus.

Der Median bezeichnet den häufigsten wert einer Verteilung.

Mittelwerte kennzeichnen die zentrale Lage einer Verteilung.

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

In einer Verteilung liegen 50% der Fälle unter und 50% der Fälle über dem Modus.

Der Median bezeichnet den häufigsten wert einer Verteilung.

Welche Aussagen zu Streuungsparametern sind richtig?

Als Variationsweite bezeichnet man die Spanne zwischen 0,25- und 0,75- Quantil.

Für die Berechnung von Spannweite und Quartilsabstand benötigt man nur je zwei Werte.

Variation, Varianz und Standardabweichung beziehen die Verteilung aller beobachteten Werte um das arithmetische Mittel mit ein.

Die Standardabweichung ist die Wurzel der Varianz.

Als Variationsweite bezeichnet man die Spanne zwischen 0,25- und 0,75- Quantil.

Für die Berechnung von Spannweite und Quartilsabstand benötigt man nur je zwei Werte.

Variation, Varianz und Standardabweichung beziehen die Verteilung aller beobachteten Werte um das arithmetische Mittel mit ein.

Die Standardabweichung ist die Wurzel der Varianz.

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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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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