Institut Unterstrass, FE A100
1. Semester Institut Unterstrass, FE A100
1. Semester Institut Unterstrass, FE A100
Kartei Details
| Karten | 18 |
|---|---|
| Sprache | Deutsch |
| Kategorie | VWL |
| Stufe | Universität |
| Erstellt / Aktualisiert | 21.10.2015 / 21.10.2015 |
| Weblink |
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Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
1. Deskriptive (beschreibende) Statistik
Die deskr. Statistik befasst sich damit, Daten zusammenzufassen, zu ordnen und darzustellen. Sie versucht, den unübersichtlichen Datenberg zu strukturieren. Sie bereitet das erhobene Datenmaterial in quantitativer Form so auf, dass man sich schnell einen ÜBERBLICK über die in der untersuchten Stichprobe gefundenen Merkmalsverteilungen verschaffen kann.
- Grosse Informationsmengen in einer gut verständlichen Form verdichten und darstellen
- Erscheinungen, Klassifizierungen, Zusammenfassungen und Darstellungen quantifizieren
Quelle/Inspiration: Insitut Unterstrass
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
2. Entscheidungsstatistik
Die E-Statistik überprüft, ob aus den Daten der Stichprobe (= verkleinertes Abbild einer Population) auf die Population (= Grundmenge) geschlossen werden kann.
Entscheidungsstatistik = Inferenzstatistik = schliessende Statistik = durch das Ergründen von Ursachen einer Erscheinung Schlussfolgerungen ziehen / Auch: Aufgrund v. Stichproben Rückschlüsse auf die Gesamtheit ziehen
Quelle/Inspiration: Insitut Unterstrass
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
3. a) Primär-/ b) Sekundärstatistik
- Primärstatistik: ich erhebe die Daten selbst (field research)
- Sekundärstatistik: ich habe die Daten schon und bearbeite sie mit meiner Fragenstellung (desk research)
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
4. Qualitative Merkmale
Nicht messbare Merkmale; d.h. nur artgemässe Aussagen über die Beschaffenheit möglich (z.B. Nationalität, Geschlecht, Beruf, etc.)
Qual. Merkmale lassen sich NICHT sinnvoll addieren und subtrahieren; keine Bildung von arithmetischen Werten, sondern lediglich Anteile an Gesamtmenge berechenbar.
Erhebung: durch Zählvorgang
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
5. Quantitative Merkmale
Messbare Merkmale (z.B. Körpergrösse, Alter, Gewicht, Einkommen, Umsatz, etc.). Werte sind addier- und subtrahierbar.
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
6. Diskrete, quantitative Merkmale
Diskrete Merkmale können endlich viele, genau festlegbare Werte annehmen. Kleinste Einheit ist 1 Stück (z.B. Anz. SuS einer Klasse, etc.)
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
7. Stetige, quantitative Merkmale
Stetige Merkmale können jeden beliebigen Wert annehmen. --> Genauigkeit der Messvorrichtung entscheidet über Resultatgenauigkeit (z.B. Körpergrösse, Zeit, etc.)
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
8. Population
Grundgesamtheit --> diese muss definiert werden! Als Population werden alle potentiell untersuchbaren Elemente, die ein gemeinsames Merkmal aufweisen, bezeichnet.
z.B.: die Population der Einwohner von Zürich, die Population der Leser des Tagesanzeiger
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
9. Stichprobe
= verkleinertes Abbild einer Population
Teilmenge einer Grundgesamtheit, die unter bestimmten Gesichtspunkten ausgewählt wurde. Die Teilmenge ist weniger repräsentativ als die "Teilerhebung". Sie kann sozusagen als ein zufälliger Einstich einer Teilerhebung betrachtet werden.
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
11. Repräsentativität
Die Verallgemeinerungsfähigkeit von Untersuchungsergebnissen, die für eine nach best. Verfahren ausgewählte Stichprobe einer Grundgesamtheit gewonnen wurde, wird als Repräsentativität bezeichnet.
Es wird dabei angenommen, dass die Teilgruppe in bestimmten Ausstattungsmerkmalen, Einstellungen und/oder Verhaltensweisen der Grundsgesamtheit entspicht. Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, können Daten aus der Teilgruppe verallgemeintert und auf die Grundgesamtheit hochgerechnet werden.
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
12. Variabeln (unabhängige, abhängige)
"Variable" ist in der empirischen Forschung (Empirie = Erfahrungswissen = aus Erfahrung, doch im Zusammenhang mit wiss. Methoden, gewonnene Erkenntnisse) ein anderer Begriff für "Merkmal".
- Unabhängige Variable (Einfluss): Merkmal, dessen EINFLUSS AUF ANDERE MERKMALE untersucht werden soll.
- Abhängige Variable: Merkmal, dessen ABHÄNGIGKEIT VON EINFLÜSSEN (= unabhängige Variablen) untersucht werden soll.
Was besagt die Kapitaltheorie von Bourdieu (1983)?
Ökonomisches, kulturelles, soziales Kapital haben Effekt auf die Bildungsleistung
Ich kann den Ablauf empirischer quantitativer Forschung nachvollziehbar beschreiben
Theorie > Hypothese > Operationalisierung > Datengewinnung > Statistische Analyse > Entscheidung
Ich kann den Begriff der Operationalisierung korrekt beschreiben
Zuordnen von beobachtbaren Phänomenen (Indikatoren) zu theoretischen Begriffen.
Dabei wird nach jenen beobachtbaren Operationen (Handlungen, Reaktionen, Zustände, usw.) gesucht, welche eine bestimmte Aussage am besten konkretisieren.
Quelle: Insitut Unterstrass
--> Ich kann Skalenniveaus nachvollziehbar erklären und empirische Merkmale korrekt zuordnen
tc
--> Ich kann Gütekriterien von Messungen in eigenen Worten richtig erläutern
tc
--> Ich kann zentrale Verfahren zur Datengewinnung anschaulich beschreiben
tc
Ich kann zentrale Begriffe zum Thema "Quantitative Methoden" in eigenen Worten erklären
0. Statistik
Statistiken sind eine wissenschaftliche Methode, um Massenerscheinungen durch Zählung und Auswertung 1. zu qantifizieren und 2. zu interpretieren.
Um eine Statistik erfolgreich zu erheben, gilt es, 1. sinnvolle Formulierungen für Fragestellungen zu finden, 2. danach die Einzeldaten zu konzentrieren und 3. die Ergebnisse zu analysieren (interpretieren).
