Statistik
Statistik für Psychologie
Statistik für Psychologie
Kartei Details
| Karten | 87 |
|---|---|
| Sprache | Deutsch |
| Kategorie | Psychologie |
| Stufe | Universität |
| Erstellt / Aktualisiert | 31.01.2018 / 01.02.2025 |
| Weblink |
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Wie unterscheiden sich die Tests für die Korrelation?
Produkt-Moment-Korrelation -> intervall x intervall
Punkt-biseriale-Korrelation -> intervall x nominal (dichotom)
Biseriale-Korrelation -> intervall x nominal (künstlich dichotomisiert)
Spearman-Rangkorrelation -> ordinal x ordinal
Biseriale Rangkorrelation -> ordinal x nominal (dichotom)
Tetrachorische Korrelation -> nominal (künstlich dichotom) x nominal (künstlich dichotom)
Phi-Koeffizient -> nominal (dichotom) x nominal (dichotom)
t-Test: Testet die Korrelation gegen eine Populationskorrelation = 0
z-Test: Vergleich zu einer anderen empirischen Korrelation oder Populationskorrelation gleich und ungleich 0
Was bewirkt die Fisher-Z-Transformation?
Stellt Symmetrie her
Wieso kann der t-Test angewandt werden, wenn Korrelationen scheinbar nicht normalverteilt sind?
Voraussetzung für t-Test ist, dass die Stichprobenmittelwerte normalverteilt sind. Nach dem Zentralen Grenzwertsatz nähert sich die Verteilung der Stichprobenmittelwerte mit steigendem Stichprobenumfang einer Normalverteilung an.
-> Ab einer gewissen Stichprobengröße, kann man den t-Test verwenden.
Wie ist der Zusammenhang zwischen dem t-Test für die Korrelation und dem für die Steigung der einfachen linearen Regression?
Bei der einfachen Regression ist der Test für byx nichts anderes als der t-Test für Korrelationskoeffizienten.
Wie ist der Zusammenhang zwischen dem t-Test für die Steigung und der Vorhersageleistung der einfachen linearen Regression?
Die Test für r, byx und r2 sind bei der einfachen linearen Regression äquivalent.
Da byx und r2 in diesem Fall nur Transformationen von r sind.
Bootstrap
Eine auf Daten basierende Simulationsmethode, die zur statistischen Inferenz genutzt werden kann
Es werden wiederholt Stichproben mit Zurücklegen gezogen, um Stichproben mit der gleichen ursprünglichen Größe zu simulieren.
Bayes-Statistik
Berechnung der Wahrscheinlichkeit einer Hypothese (gegeben den Daten)
p(H|D) = [p(D/H)p(H)] / p(D)
-> H = Hypothese
-> D = Daten
Hintergrundwissen kann berücksichtigt werden
p(H|D) = Posteriors ≈ Priors * Daten
Vorgehen
- Auswahl des Priors
- Beobachtete Evidenz
- Schätzung der Posteriorverteilung
