Cartes mémoires Forschung & Entwicklung (Seite 2 von 4)

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Langue	Deutsch
Catégorie	Pédagogie
Niveau	Université
Crée / Actualisé	29.11.2019 / 12.12.2022
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Unterschied zwischen beschreibender und schliessender Statistik.

Die beschreibende Statistik beschreibt eine Stichprobe. Die schliessende Statistik schliesst daraus auf die Grundgesamtheit.

Die beschreibende Statistik liefert Durchschnitt und relative Häufigkeit. Über die Wahrscheinlichkeitsrechnung schliesst man auf die Grundgesamtheit. Wahrscheinlichkeit, Erwartungswert werden berechnet.

Schliessende Statistik verwirft oder nimmt Hypothesen an. Beschreibende Statistik beschreibt lediglich die Stichprobe.

Deskriptive Statistik:

beschreibt die Stichprobe.

fasst immer zusammen.

beschreibt mathematisch verschiedene Fragestellungen.

nutzt statistische Kennwerte.

Drei Skalenformate/ Variablenformate:

Die Intervallskala enthält kontinuierliche Begriffe. Kennwerte sind zentrale Tendenz und Streuung.

Die Nominalskala enthält gleichwertige Kategorien, wie z.B Geschlecht, Nationalität etc.

Die Ordinalskala enthält hierarchische Kategorien, wie z.B Alters- oder Einkommensgruppen.

Nominalskala und Ordinalskala werden in Häufigkeiten oder Prozenten ausgedrückt.

Weshalb braucht es quantitative Beurteilungen?

Objektive Beurteilungen sind wichtig um das eigene berufliche Handeln besser einzuschätzen.

Menschliche Urteile sind subjektiv und verzerrend.

Quantitative Beurteilungen lassen präzise Vergleiche zu.

Statistische Beschreibung ist bei quantitativer Beurteilung nicht möglich.

Was meint "operationalisieren"?

Festlegen eines Messverfahrens für ein Konstrukt.

Für bestimmte Inhalte (Konstrukte) messbare Grössen finden.

Messbare Grösse geben den Kern der Inhalte frei bzw. repräsentieren das Konstrukt besonders gut.

Technisierung einer Grösse

Überführung eines Konstruktes in eine messbare Variable.

Welche Werte sind bei schiefen Daten sinnvoll anzugeben?

Mittelwert und Standardabweichung

Prozente oder Häufigkeiten

Median, Minimum und Maximum

1-Forschungsdesign:

Planung der Forschung aus gestalterischer Sicht.

Layout und Darstellung der Ergebnisse einer Studie.

Untersuchungsplan einer empirischen Studie

Forschungskonzept

grobe Form einer empirischen Studie

Sanduhrmetapher

Vom Konstrukt zum Resultat ähnelt der Forschungsprozess einer Sanduhr.

Einordnung der Operationalisierung in den Forschungsprozess

Die Operationalisierung verengt das Feld, die anschliessende Interpretation des Resultates öffnet es wieder.

Forschen braucht viel Zeit und Geduld.

2 - Forschungsdesign: Was gehört dazu?

Untersuchungsplan

methodisches Grundkonzept

detaillierter Zeitplan

Anzahl Messzeitpunkte

Grösse und Anzahl der Stichproben

Welche Studiendesign-Typen gibt es?

nach dem Kriterium der Anzahl Kontakte

nach dem Kriterium der Grösse der Stichproben

nach dem Kriterium des zeitlichen Bezuges

nach der Art der Untersuchung

nach der Finanzierbarkeit

Welche Forschungsdesigns unterscheiden in der Anzahl an Kontakten?

Einzelstudie

Querschnittsstudie, z.B Umfrage (Survey) mit einem Erhebungszeitpunkt

Vorher-Nachher-Studie mit zwei Erhebungszeitpunkten

prospektive Studie mit Hochrechnung auf die nächste Zukunft

Längsschnitt-Studie mit mehreren Messungen um Entwicklungen festzuhalten

Wie unterscheiden sich Studien in ihrem zeitlichen Bezugspunkt?

retrospektive Studien haben ihre wichtigen Fakten in der Vergangenheit

prospektive Studien haben ihre interessierenden Fakten zum Zeitpunkt der Erhebung in der Zukunft

aktuelle Studien beschäftigen sich nur mit dem aktuellen Erhebungszeitpunkt

Welche unterschiedliche Art der Untersuchungen kennst du?

experimentelle Studien

nicht experimentelle Studien

Was machen experimentelle Studien aus?

Ursache-Wirkungs-Beziehung

Unabhängige Variable (Ursache) wird eingeführt, kontrolliert oder manipuliert

Wirkung der UV auf die abhängige Variable wird gemessen

definierter Zeitrahmen

immer mit Kontrollgruppe

Nicht-Experimentelle Studie:

von der Wirkung auf die Ursache schliessen

verwendet sonst alle quantitativen Forschungsdesigns

ist nicht wissenschaftlich

ist viel einfacher als die experimentelle Studie

Kriterien für die Überprüfung der Wirksamkeit von einem Design:

Wirksamkeit einer konkreten Methode

konkrete Problemstellung definiert

Objektivität

Ausschliessen aller individueller und gruppenbezogener Fehlerquellen

Ausschliessen möglichst vieler individueller und gruppenbezogener Fehlerquellen

3 x 3 Design

Enthält drei Zeitpunkte der Erhebung und drei Stichproben (Experimentalgruppe, Kontrollgruppe, sonstige Interventionsgruppe)

Unabhängige Variablen: drei Stichproben

Abhängige Variablen: Leistungen in den Tests

Trendstudie und Panelstudie

Trendstudie: Vergleich verschiedener Jahrgänge

Panelstudie: gleiche Individuen werden wiederholt befragt.

schliessende Statistik: Synonyme

Inferenzstatistik

hypothesenprüfende Statistik

induktive Statistik

mathematische Statistik

Experimentalstatistik

Ziel der schliessenden Statistik:

Herausfinden, ob die Resultate stimmen.

Berechnen, wie wahrscheinlich es ist, dass das Ergebnis, das anhand einer Stichprobe gefunden wurde, auch für die Grundgesamtheit gilt.

Sie zieht verallgemeinernde Schlüsse.

Sucht nach Gesetzmässigkeiten, welche möglichst allgemeingültig sind.

Ab welcher Stichprobengrösse verteilen sich die Mittewerte ihrer jeweils zugehörigen Stichprobe gemäss einer Normalverteilung um den Mittelwert der Population herum?

ab 15 Stichproben

ab 20 Stichproben

ab 30 Stichproben

ab 40 Stichproben

1) T-Test für unabhängige Stichproben

Mittelwerte von zwei unterschiedlichen Stichproben werden miteinander verglichen.

Unterschiede der Mittelwerte werden auf Signifikanz getestet.

Variable sollte normalverteilt und intervallskaliert sein.

Die Nullhypothese besagt, dass beide Stichproben aus der selben Grundgesamtheit stammen.

Der Standardfehler des Unterschieds der Mittelwerte spielt keine Rolle.

2) T-Test Formel:

Bruchrechnung ergibt einen t-Wert

Beobachteter Unterschied der Mittelwerte der beiden Stichproben/ geschätzter Standardfehler des Unterschieds zwischen den Mittelwerten der Stichproben

Unterschiede der Mittelwerte/ Streuung der Differenz der beiden Stichproben

geschätzter Standardfehler

auf die Differenz zwischen Stichproben-Mittelwerten

Gibt an, wie stark die Differenzen bei wiederholter Stichprobenziehung streuen würden.

spielt keine Rolle bei der Berechnung des t-Wertes.

entspricht der Gesamtvariabilität der Stichprobe

Wurzel aus (Standardabweichung1 im Quadrat geteilt durch N1 plus Standardabweichung 2 im Quadrat geteilt durch N2)

T-Test bei ungleich grossen Stichproben:

Die Standardabweichung der grösseren Stichprobe wird entsprechend stärker gewichtet.

Sie nennt sich auch gewichtete Varianz.

Ungleich grosse Stichproben spielen keine Rolle.

Der t-Wert kann nur für ungefähr gleich grosse Stichproben errechnet werden.

Wie beeinflussen:

Mittelwertsunterschied
Standardabweichung
Stichprobengrösse

den t-Wert?

Je grösser der Mittelwertunterschied, desto grösser der t-Wert.

Je grösser die Standardabweichung ist, desto grösser wird die Wahrscheinlichkeit für ein signifikantes Ergebnis.

Je grösser die Stichprobengrösse wird, desto grösser wird der t-Wert.

Je grösser der t-Wert, umso grösser die Wahrscheinlichkeit eines signifikanten Ereignisses.

Von was hängt der Freiheitsgrad ab?

Anzahl von Möglichkeiten, die ein System, bei feststehendem Wert, unabhängig von einander variieren kann.

Was sind die Voraussetzungen für den t-Test?

Die Daten sind ordinal oder nominal skaliert.

Die Stichprobe ist einigermassen normalverteilt.

Die Varianzen der beiden Populationen sind annähernd gleich gross.

Die Daten sind intervallskaliert.

Was ist der Unterschied zwischen Varianz und Standardabweichung?

Die Standardabweichung entspricht der Wurzel aus der mittleren quadrierten Abweichung der jeweiligen Mittelwerte.

keiner

Die Varianz entspricht der quadrierten Standardabweichung.

Die Varianz entspricht der mittleren quadrierten Abweichung.

Die Varianz ist in der deskriptiven Statistik weniger wichtig. Sie hilft aber, viele schliessende statistische Verfahren besser zu verstehen.

Synonyme für "Chi-Quadrat-Anpassungstest":

Vierfeldertest

x2-Anpassungstest

Was kann mit einem X2-Test gemessen werden?

Verteilungstest: Hier wird geprüft, ob die Daten auf eine bestimmte Art verteilt sind.

Unabhängigkeitstest: Hier wird geprüft, ob zwei Merkmale stochastisch unabhängig sind.

Homogenitätstest: Hier wird geprüft, ob zwei oder mehr Stichproben einer homogenen Grundgesamtheit entstammen.

Was wird beim x2-Signifikanztest gemessen?

Beispiel aus Skript:

Es werden die Präferenzen für die Wahl eine Fotografiekurses bezüglich eines Tanzkurses ermittelt. PMT- und LOG-Studierende würden beide lieber einen Tanzkurs besuchen. Bei den LOG-Studierenden sind es 56%, bei den PMT-Studierenden 67%. Der Unterschied der Stärke der Präferenz ist jedoch nicht signifikant.

Es besteht kein Zusammenhang zwischen Kurs und Studiengang.

Voraussetzungen für den Chi-Quadrat-Anpasssungstest:

Die Daten liegen als Kategorien vor (nominal oder ordinal).

Jede Antwort muss in genau eine Zeile fallen.

Die Antworten sind unabhängig. Jedes Subjekt wird nur einmal befragt.

Bei ordinal vorliegenden Daten geht die Hierarchie verloren.

Auch invervallskalierte Daten können mit dem Chi-Quadrat-Anpassungstest ermittel werden.

Was bedeutet Repräsentativität?

Die Stichprobe ist genügend gross, so dass sie die Grundgesamtheit repräsentiert.

Eine Stichprobe widerspiegelt die Grundgesamtheit hinsichtlich der interessierenden Merkmale besonders gut.

Es gibt verschiedene technische Vorgehensweisen um die Repräsentativität einer Stichprobe zu gewährleisten.

Strebt man Repräsentativität an, muss zuerst entschieden werden, welche Eigenschaften der Grundgesamtheit für die Fragestellung von Belang sind.

Stichproben sind nie repräsentativ, nur das Auswahlverfahren ist es oder nicht.

Was sind Hypothesen?

Eine Hypothese ist das Bindeglied zwischen der Fragestellung und der schliessenden Statistik.

Hypothesentests der schliessenden Statistik prüfen, ob die Ergebnisse in der Stichprobe auf die Grundgesamtheit oder Population übertragen werden dürfen oder nicht.

Eine Hypothese in Form einer logischen Aussage ist eine Annahme, welche man für möglich hält, die aber nicht bewiesen ist.

Hypothesen können wahr oder falsch sein.

In Forschungsarbeiten darf nur eine Hypothese aufgestellt werden.

2- statistische Hypothesen:

Sind Umformulierungen der Fragestellung in behauptende Aussagen.

Statistische Hypothesen behaupten oft einen Zusammenhang.

Statistische Hypothesen behaupten immer einen Unterschied.

Statistische Hypothesen sind alle Unterschieds- oder Zusammenhanghypothesen.

Was ist die Nullhypothese?

Nullhypothesen behaupten das Gegenteil der eigentlichen Hypothese (oder Fragestellung).

Sie können häufig nicht verifiziert, aber falsifiziert werden.

Wenn man beweisen kann, dass die Nullhypothese falsch ist, dann hat man indirekt bewiesen, dass die eigentliche Hypothese wahr ist.

Die Nullhypothese ist nicht wichtig in der statistischen Forschung.

Die Nullhypothese heisst auch Alternativhypothese.

Was bedeutet Signifikanz?

Die Signifikanz gibt an, wie relevant die Ergebnisse einer Studie sind.

Die Ergebnisse der Stichprobe dürfen auf die Grundgesamtheit übertragen werden.

Die statistisch errechnete Wahrscheinlichkeit, sich bei einer Verallgemeinerung von einer untersuchten Gruppe auf alle nicht untersuchten Individuen zu irren, beträgt 5%.

Die Signifikanz kann auch von blossem Auge ohne statistische Tests bestimmt werden.

Ist die Irrtumswahrscheinlichkeit kleiner als 5%, so gilt das Ergebnis als signifikant.

Was ist die Effektstärke?

Sie gibt an, ob Ergebnisse relevant sind für die Praxis.

Sie zeigt, ob das Resultat von Bedeutung ist.

Es ist quantifizierte Bedeutsamkeit.

Es ist Veränderung gemessen an der Streuung.

Mittelwertsunterschied gemessen an der Standardabweichung.

Eselsbrücke für die Repräsentativität:

Repräsentiert eine Stichprobe die Grundgesamtheit?

Wenn ja, dann widerspiegelt sie die Grundgesamtheit hinsichtlich wichtiger Variablen für eine bestimmte Studie.

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