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Willkommen Statistik I WS 08/09 Dr. Andreas Voß Raum: 4010 Sprechstunde: Di. 14:00 – 15:00 (und nach Vereinbarung)

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1 Willkommen Statistik I WS 08/09 Dr. Andreas Voß Raum: 4010 Sprechstunde: Di. 14:00 – 15:00 (und nach Vereinbarung) Web: Courses Statistik I 01_Einführung1

2 Ablauf heute Ablaufplan Feedback Einführungswoche Organisatorisches Gruppeneinteilung Tutorien Themen-Überblick Statistik I Fragebogenerhebung 01_Einführung2

3 Organisatorisches Infos zur Übung Statistik 3 Veranstaltungen pro Woche – Übung (Fr., 9-12) – Tutorium Statistik (4 Parallel-Kurse) – Tutorium SPSS (4 Parallel-Kurse) Eine Klausur am Semesterende für alle 3 Veranstaltungen – Aufgaben zur Statistik und zu SPSS – Voraussichtlicher Termin: Auf meiner Homepage finden Sie… – Aktuelle Informationen, Präsentationen, Arbeitsblätter, etc. – Diese werden immer wieder aktualisiert. 01_Einführung3

4 Organisatorisches Versuchspersonenstunden Sie müssen in Ihrem Batchelorstudium 30 Vpn-h ableisten Damit helfen Sie Studierenden höherer Semester (Experimentalpraktikum, Diplomarbeiten, etc.). Experimente werde durch Aushänge bekanntgegeben Aber: in diesem WS und dem kommenden SS gibt es noch kein Experimentalpraktikum, da der Batchelor erst im letzten Jahr angelaufen ist. Lösung: Gerne können Sie in der Abteilung für Sozialpsychologie und Methodenlehre jederzeit an Experimenten teilnehmen. – Raum: 4015, 9-18 Uhr Vergessen Sie dabei nicht Ihre Liste für die Vpn-Stunden! 01_Einführung4

5 Organisatorisches Literaturempfehlungen Um sich optimal auf die Prüfung vorzubereiten, empfiehlt es sich, die besprochenen Themen in einem Lehrbuch nachzulesen. Geeignet sind: – Bortz, J. (2005). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (6. Auflage). Heidelberg: Springer. – Leonhart, R. (Dez. 2008). Lehrbuch Statistik – Einstieg und Vertiefung. Bern: Hans Huber. – Diehl, J.M. & Staufenbiel, T. (2005). Statistik mit SPSS für Windows (Versionen 15). Eschborn: Klotz 01_Einführung5

6 Gruppeneinteilung Tutorien 01_Einführung6 Terminplan Statistik im WS 2008/2009

7 Themen-Überblick Statistik I 01_Einführung7 Geplanter Ablauf DatumThema Einführung Grundbegriffe & Kennwerte Diagramme Wahrscheinlichkeitsrechnung Stichproben und Hypothesen Der t-Test (1) Der t-Test (2) Teststärke und Effektstärke Korrelationen DatumThema Regression Nonparametrische Verfahren (1) Nonparametrische Verfahren (2) Wiederholung Vorrausichtlich: Klausur Klausurbesprechung

8 Grundbegriffe & Kennwerte Grundbegriffe: – Psychologische Messung: Vom Merkmal zur Variablen Statistische Kennwerte: – Mittelwert, Median, Modalwert – Standardabweichung, Varianz 01_Einführung8

9 Diagramme 01_Einführung9 Welches Diagramm für welchen Datensatz?

10 Wahrscheinlichkeitsrechnung Was ist Inferenzstatistik? – Die Inferenzstatistik (schlussfolgernde Statistik) zieht aus den Daten einer Stichprobe Rückschlüsse auf die zugrundeliegende Population. Was bedeutet Wahrscheinlichkeit? – Relative Häufigkeit des Eintretens eines Ereignisses bei häufigem Durchführen eines Zufallsexperimentes (a posteriori Wahrscheinlichkeit, Bernoulli). Was ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung? – Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung gibt für jeden Wert der Variablen einer Variable die Auftretenswahrscheinlichkeit an. 01_Einführung10

11 Stichproben und Hypothesen Stichprobenkennwerteverteilungen Auswahlverfahren für Stichproben Nullhypothese und Alternativhypothese 01_Einführung11

12 Der t-Test Mit dem t-Test (für unabhängige Stichproben) wird analysiert, ob sich zwei Gruppen in ihren Mittelwerten bezüglich eines Merkmals voneinander unterscheiden. Beispiel: Sind Frauen ängstlicher als Männer? 01_Einführung12

13 Teststärke und Effektstärke Die Effektstärke ist ein standardisiertes Maß für Größe eines statistischen Effekts. Die Teststärke ist die Wahrscheinlichkeit, einen existierenden Effekt mit einer empirischen Untersuchung nachzuweisen. 01_Einführung13

14 Korrelationen Die Korrelation ist Maße für den (linearen) Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Eine positive Korrelation ist dann gegeben, wenn ein hoher Wert auf einer Variable häufig mit einen hohen Wert auf der anderen Variable einhergeht (z.B. Optimismus und Risikobereitschaft). Eine negative Korrelation ist dann gegeben, wenn ein hoher Wert auf einer Variable häufig mit einen niedrigen Wert auf der anderen Variable einhergeht (z.B. Optimismus und Ängstlichkeit). 01_Einführung14

15 Regression Das Ziel einer linearen Regression ist die Vorhersage einer Variable y durch eine Variable x. Beispiel: Vorhersage der Batchelor-Abschlußnote aus einem Studieneingangstest 01_Einführung15

16 Non-parametrische Verfahren Nonparametrische (verteilungsfreie) Verfahren setzen nicht bestimmter Verteilungsformen einer erfassten Merkmals (z.B. Normalverteilung) voraus. Sie werden z.B. zur Analyse von Häufigkeitsdaten gebraucht (z.B. Sind mehr Frauen als Männer von einer Depression betroffen?). 01_Einführung16

17 Fragebogenerhebung Bitte füllen Sie nun noch die ausgeteilten Fragebögen aus! Wir werden diese Daten für die Veranstaltung immer wieder als Beispieldatensatz verwenden. 01_Einführung17


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