Lerne lernä 2

einfache Varianzanalyse (intervallskaliert, normalverteilt, unabhängige oder abhängige
Stichproben)
H-Test nach Kruskal und Wallis (ordinalskaliert oder nichtnormalverteilte intervallskalierte
Variablen, unabhängige Stichproben)
Friedman-Test (ordinalskaliert oder nicht-normalverteilte intervallskalierte Variablen,
abhängige Stichproben)

Zusammenhangs- und Unterscheidungshypothesen

Korrelationen: Bestimmung der Stärke/Enge eines Zusammenhangs zwischen zwei
Variablen
Regressionen: Aufdecken der Art eines Zusammenhangs, z. B. Beantwortung der Frage,
inwiefern eine unabhängige Variable die Werte einer abhängigen Variablen vorherzusagen vermag
Also: Klärung von Zusammenhangshypothesen (je-desto)

Unterschiede hinsichtlich der Mittelwerte
¨ Z.B. Frage, ob signifikante Unterschiede hinsichtlich des Durchschnittseinkommens
zwischen Ärzten und Anwälten bestehen.
Unterschiede hinsichtlich der Varianzen/Standardabweichungen/Standardfehler
¨ Z. B. Frage, ob sich die Verteilung der Schulnoten zwischen „Schweizer Schulklassen"
und multikulturell zusammengesetzten Schulklassen signifikant unterscheiden.
Also: Klärung von Unterschiedshypothesen (Gruppe A und Grupp B unterscheiden sich)

Korrelationen zwischen zwei Variablen
miteinander variieren der Ausprägungen der beiden Variablen (bivariate Korrelation)
im positiven Sinne oder im negativen (gleichsinnig oder gegensinnig)
¨ positiv: Z. B. steigender Lohn - steigender Berufsstatus
¨ negativ: Z. B. steigende Prüfungsangst - sinkende Punktzahl in der Prüfung

Korrelationsmasse anstelle Regression, wenn:
Das Huhn-Ei-Problem nicht gelöst ist (welches ist die Ursache, welches die Wirkung?)
¨ z. B. Zusammenhang zwischen Motivation und Erfolg
keine der beiden Variablen intervall-/proportionalskaliert ist
Grundsätzliche Unterscheidung der Korrelationsmasse:
Produkt-Moment-Korrelation (Pearson-Korrelation)
Rangkorrelation (Spearman-Korrelation; Kendall-Tau-Korrelation)