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Zusammenfassung - M2 - Statistik

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Grundlagen der Statistik, deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, schließende Statistik, Variablen, Merkmalsausprägungen, Skalenniveaus, Nominalskala, Ordinalskala, Intervallskala, Verhältnisskala, dichotome Variablen, kategoriale Variablen, diskrete Variablen, kontinuierliche Variablen, Häufigkeitsverteilungen, absolute Häufigkeit, relative Häufigkeit, Tabellen, Diagramme, Lagemaße, arithmetisches Mittel, Median, Modus, Streuungsmaße, Varianz, Standardabweichung, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Normalverteilung, Standardnormalverteilung, z-Werte, z-Standardisierung, Schiefe, Stichprobe, Population, Grundgesamtheit, Parameterschätzung, Hypothesentests, Nullhypothese, Alternativhypothese, Signifikanzniveau, p-Wert, statistische Signifikanz, Konfidenzintervalle, Fehler 1. Art, Fehler 2. Art, Korrelation, Pearson-Korrelation, Spearman-Korrelation, Partialkorrelation, Zusammenhangsanalysen, Regressionsanalyse, einfache lineare Regression, multiple Regression, Chi-Quadrat-Test. Lernmaterial mit verständlichen Erklärungen, Formeln, Rechenwegen, Beispielen, Abbildungen und teilweise Übungsaufgaben mit Lösungen.

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DESSIRUPTWEE STASST

, Statistik
Grundlagen
Variablen Das Merkmal betrachtet
das man in einer
Untersuchung
:
,


=> Bsp .
Vorlieben ,
Alter


Werte/
Merkmalsausprägungen Die verschiedenen Die Antwort die wir bekommen
:
,


↳ Bsp . Alter
Variable :
:
Ausprägung : 24 ,
72 ,
35




Unterscheidung der Variablen nach ihrer
Ausprägung
① Dichotome Variablen :
nur zwei Möglichkeiten für eine Antwort (Ja/mein Antwort)

② Kategoriale/qualitative :

Ausprägungen ,
die verschiedenen Kategorien entsprechen
variablen
besser/schlechter-Verhältnisses
ohne
Aussage eines mehr/
weniger ,



=>
Bsp .
Essen




③ diskrete Variablen :

Ausprägungen ,
die sich der
Größe nach ordnen Anzahl der Kinder

=> (Treppenstufen-Modell) Stufe 1 oder 2-nichts dazwischen
=>
1 Kind , 2 Kinder niemals 1
,
5 Kinder



Stufenlose
⑪ kontinuierliche Variablen
Ausprägungen die sich der
Größe nach ordnen lassen
:
,


=>
bsp .


Körpergröße
Punkt
jedem beliebigen stoppen Rutsche
=> man kann bei E


↳ unendlich viele kleine Zwischenschritte/Kommazahlen




Übung :
Berufstätig (jalrein) : dichotom
Anzahl von Haustieren : diskret

Geschwindigkeit kontinuierlich :




Haarfarbe Kategorial :




in Prozent Kontinuierlich
Alkondgehalt
:




Schulnoten :
diskret

Tierarten :

Kategorial




ihrer Beobachtbarkeit
Unterscheidung der Variablen nach



= manifeste Variablen :
direkt messbar/beobachtbar) Bsp .
Haarfarbe ,
schunden ,
Alter

latente Variablen direkt beobachtbar Bsp Gedanken gefühle
>
- :
nicht messbar/ .

,




* In der
Psychologie interessieren uns meist latente Variablen

, ihrer
unterscheidung der Variablen nach Rolle

im
Forschungsprozess
Variable (UV) systematische Variation der hat Einfluss auf
unabhängige die
< :
UV

eine andere Variable (AV)
=>
UV ist die Ursache der Faktor ,
den wir setzen/verändern

um zu schauen was .
passiert
~
Das ,
was ich tue




abhängige Variable (AV) Variable die
Abhängigkeit der Variation
~ : sich in
,




der UV verändert
=> UV/verändert weil verändert
Au
abhängig von sich zu

wurde

=> Das ,
was du am Ende misst ,
um zu sehen ,
ob


Veränderung an uv überhaupt etwas bewirkt hat
~
Das ,
was ich messe




Messen :
Zuordnen von Zahlen zu Sachverhalten so das die Zahlen
,



die Relationen dieses Sachverhalts
angemessen Widerspiegeln
=>
homomorphe Abbildungen (Abbildung eines empirischen Relativs in ein

numerisches Relativ)




Gütekriterien beim messen




Messung durchführt auswertet
Objektivität Die ist
unabhängig dauch , wer
~ :
sie ,



& interpretiert


Reliabilität Zeigt Zuverlässigkeit Messung
> :
die der an

unter
dann
gegeben bei wiederholter
Messung
=> wenn
,
,




gleichen Bedingungen die
gleichen Messergebnisse rauskommen



Validität Die nicht
Messung misst das was sie messen soll & etwas
:
,




anderes
Gültigkeit

, univariat =
1 variable


SALENNWEINISS Bivariat 2 variablen
=




Multivariat =
mehr als 2


Kategorial

~>
Skalenniveaus

Y
Dokg
50kg




I
nominal : Ordinal : metrisch
> nicht hierarchierbar >
hierarchierbar >
hierarchierbar
>
keine
Reihenfolge ↳ Werte können in Reihenfd .
3 Abstände interpretierbar
Z .
B Haarfarbe gebracht werden >
-
unterteilt in
*

↳ blond/
wart
3 nicht aquidistant
- -
ratio (Vernunft)/Verhältnisskala
↳
gleich groß
*
keine
disjunkt Abstände zu . Werten negativen Zahlen möglich
↳ natürlicher
>
Bsp Schulnote Temperatur vin
geschlecht
=>
m d Nullpunkt
-



+
,
w ,
.




Krankheiten -
Depression 0/1-Dummy 1 23 diskret
55 -4045-5530-45 ↳
ganz-zahlig (Anzahl Kinder)
> Likert skalen Intervall

↳ vollkommen
Il

unzufrieden ↳ es
gibt negative Werte
>
Aussagen über
Gleichheit/ teils/teils => Temperatur ca
-




Verschiedenheit zufrieden"
It
vollkommen
stetig
↳ 1 80 m
-


1 , 81 m
,


>
sagt an ,
was besser => unendlich Nachkommastellen

Schlechter ist
-
~

das ist doppelt so
groß"x ratio intervall

↳ erst bei metrisch

diskret
stetig



>
Gehalt
-




>
-


kann jemand Inteligent von o

haben ?

YT Video

Nominal :
Kategorien
Rangfolge
>
keine
mathematische
Berechnungen nicht anwendbar
↳



keine statistischen Test durchführbar
↳ Datensatz lässt sich beschreiben

Ordinal
Rangordnung
:


>
flexibles Spektrum
mathematische
Berechnungen
~
nicht sinnudl

Abstände zwischen den
Rängen gleich
-
nicht immer

oft
Fragebögen
>
-


bei

↳ Likert Skala :

typische Antwortskala in
Fragebögen
metrisch/ : Differenzgleichheit"
Kardinal >
-



rechnerisch :
V + Abstände lassen sich interpretieren
> meist Zahlenwerte



Absolutskala natürliche Maßeinheiten Zahlen)
:
(ganze = sehr selten bis kaum

Document information

Study
Uploaded on
October 24, 2026
Number of pages
48
Written in
2026/2027
Type
Summary
$12.64

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