Überblick Statistik Deskriptive Statistik=beschreibende Statistik

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
T - Test Prüfung des Mittelwerteunterschieds bei abhängigen und unabhängigen Stichproben.
Advertisements

CATI-Übung 6. Begleitveranstaltung WS 09/10
Der F - Test Man prüft, ob sich 2 Varianzen unterscheiden, mit dem F-Quotienten: Geprüft werden stets die Schätzungen der Populationsvarianzen aufgrund.
Heute 1.F – Test zur Varianzhomogenität 2.Bartlett-Test zur Varianzhomogenität 3.Chi – Quadrat Tests für Häufigkeiten 4.Chi – Quadrat Tests zur Verteilungsanpassung.
Kurze Geschichte der Statistik
Aufgabe Analyse (Friedman-Test) von letzter Stunde wiederholen
Aufgabe Analyse (Friedman-Test) von letzter Stunde wiederholen
Forschungsstrategien Johannes Gutenberg Universität Mainz
Thema der Stunde I. Einführung in die Varianzanalyse:
Einfaktorielle Varianzanalyse
Forschungsstatistik II
Forschungsstatistik II
Forschungsstatistik II Prof. Dr. G. Meinhardt SS 2005 Fachbereich Sozialwissenschaften, Psychologisches Institut Johannes Gutenberg Universität Mainz KLW-24.
Forschungsstatistik II
Heute Prüfung der Produkt-Moment Korrelation
Forschungsstatistik II Prof. Dr. G. Meinhardt SS 2006 Fachbereich Sozialwissenschaften, Psychologisches Institut Johannes Gutenberg Universität Mainz KLW-26.
Forschungsstatistik II Prof. Dr. G. Meinhardt SS 2006 Fachbereich Sozialwissenschaften, Psychologisches Institut Johannes Gutenberg Universität Mainz KLW-18.
A-Priori Kontraste Prüfung des Mittelwerteunterschieds von Faktorstufen bzw. Kombinationen von Faktorstufen: z.B.: oder.
Der Binomialtest Man habe einen wahren Anteil P.
Hypothesen testen: Grundidee
Prüfung statistischer Hypothesen
Fragen Was wird mit der Alphafehler-Kumulierung bzw. –inflation bezeichnet? Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit bei einer Untersuchung mit 4 Gruppen einen.
Statistische Methoden I
Statistische Methoden II SS 2007 Vorlesung:Prof. Dr. Michael Schürmann Zeit:Freitag (Pause: ) Ort:Hörsaal Loefflerstraße Übungen.
Statistische Methoden II SS 2008
Nachholung der Vorlesung vom Freitag
Konfidenzintervalle Intervallschätzung
Ab nächster Woche wird die Übungsgruppe Gruppe 2: Henrike Berg Di SR 222 wegen Personalmangel eingestellt.
TESTS. Worum es geht Man möchte testen, ob eine bestimmte Annahme (Hypothese) über Parameter der Realität entspricht oder nicht. Beobachtung (Stichprobe)
Die Student- oder t-Verteilung
Konfidenzintervalle Intervallschätzung Jeder Beobachtung wird ein Intervall C( ) der reellen Zahlen zugeordnet Niveau Dabei ist die Wahrscheinlichkeit,
Statistische Methoden I SS 2005 Vorlesung:Prof. Dr. Michael Schürmann Zeit:Freitag (Pause: ) Ort:Hörsaal Loefflerstraße Übungen.
II. Wahrscheinlichkeitstheorie
III. Induktive Statistik
Extra-SPSS-Kurse Durchführung: Birte Holtfreter Termine Di Mi Mi Ort PC-Pool Loefflerstarße.
Test auf Normalverteilung
Klausur am :00 bis 13:00 Hörsaal Loefflerstraße und Hörsaal Makarenkostraße.
Tutorium
Tutorium
Einstichproben-Tests
Vorlesung: ANOVA I
Einführung in die Metaanalyse
Formulierung und Überprüfung von Hypothesen
Mittelwertvergleiche (T-Test)
Überblick Statistik Deskriptive Statistik=beschreibende Statistik
Chi Quadrat Test Tamara Katschnig.
Non-parametrische Testverfahren
Seminar: Datenerhebung
Überblick Statistik Deskriptive Statistik=beschreibende Statistik
SPSS für Windows Auswertung von Marktforschungsdaten mit SPSS für Windows WINDER Thomas Porzellangasse 32, 1090 Wien.
Überblick Statistik Deskriptive Statistik=beschreibende Statistik
Überblick Statistik Deskriptive Statistik=beschreibende Statistik
Seminar: Datenerhebung
Einführung in SPSS/PASW. Inhaltsübersicht 1. Intro ( ) 2. Deskriptive Statistik ( ) (In Buch 1 Seite 85ff.) Kennwerte (Erwartungswert,
STATISIK LV Nr.: 1375 SS März 2005.
Statistische Tests in kleinen Stichproben
Willkommen in der Welt der effizienten Datenanalyse! Seite 1 Dr. Franz Weissenböck.
Forschungsmethodik II, SS 2010 Vesna Pavlovski & Julia Pichlhöfer
Veranstaltung 4.
Die einfache/multiple lineare Regression
Deskriptive Statistik, Korrelationen, Mittelwertvergleiche, Graphiken
Überblick Statistik Deskriptive Statistik=beschreibende Statistik
Die einfache/multiple lineare Regression
Überblick Teil 1 Überblick empirische Forschung
Faktorenanalyse Tamara Katschnig.
Verteilungen, Varianz Tamara Katschnig.
Prüft ebenfalls die Annahme der Varianzhomogenität (exakter)
Forschungsstrategien Johannes Gutenberg Universität Mainz
Deskriptive Statistik, Korrelationen, Mittelwertvergleiche, Graphiken
Konfidenzintervalle und Tests auf Normalverteilung
 Präsentation transkript:

Überblick Statistik Deskriptive Statistik=beschreibende Statistik Inferenzstatistik = schließende Statistik 2 Arten von Hypothesenprüfungen möglich 1) Zusammenhänge: Korrelation, Regression 2) Unterschiede: X2, T-Test, U-Test, Wilcoxon, KS-Test, Varianzanalysen etc.

Übersicht zu den Verfahren Querschnitt (= 2 unabhängige Stichproben) Längsschnitt (= 2 abhängige Stichproben) Nominaldaten Chi-Quadrat-Test Chi-Quadrat-Test nach Mc Nemar Ordinaldaten U-Test nach Mann-Whitney Wilcoxon-Test Intervalldaten T-Test bei unabhängigen SP T-Test bei abhängigen SP Mehr als 2 Gruppen Varianzanalyse Kruskal-Wallis-Test Friedmann-Test

Wilcoxon-Test für abhängige Stichproben Tamara Katschnig

Voraussetzungen für den Wilcoxon für abhängige Stichproben Die Stichproben müssen abhängig sein Mindestens Rangskalenniveau Differenzbildung muss sinnvoll sein Differenzen müssen nicht normalverteilt sein

Wilcoxon-Test besitzt 95,5% der Macht des t-Tests für abhängige Stichproben Wichtig: n=Anzahl der Paare

Kolmogornov-Smirnov-Goodness of Fit-Test (KS) Überprüft die Normalverteilung H0: Die Daten unterscheiden sich nicht von einer Normalverteilung (= normalverteilt) H1: Die Daten unterscheiden sich von einer Normalverteilung (=nicht normalverteilt) Wenn p>0,05: HO wird beibehalten, d.h. die Voraussetzung ist erfüllt daher t-Test möglich

Wilcoxon Test für abhängige Stichproben und KS-Test Übung SPSS! Tamara Katschnig

Signifikanzniveau sozialwiss. p<0,05 Ergebnis ist signifikant H1 gilt: Es gibt einen Unterschied zwischen den berechneten Variablen. p>0,05 Ergebnis ist nicht signifikant H0 gilt: Es gibt keinen Unterschied zwischen den berechneten Variablen. 95% Sicherheit, 5% Irrtumswahrscheinlichkeit