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Forschungsmethoden & statistik: Mögliche Prüfungsfragen + Movo-Fragen

Terms in this set (141)

Unterschied:
-während in der standardnormalverteilung z-werte abgetragen sind, sind es in der t-verteilung t-werte
-t-verteilung ist vond er stichprobengrösse abhängig, z nicht
- bei grossen stichproben geht die t-verteilung in die standardnormalvert über —> dann ist es egal welche der beiden verteilungen man benutzt
- bei kleineren stichproben ist gipfel der t-verteilung etwas niedriger als der z-verteilung
- t-vert wird für die berechnung von konfidenzintervallen benutzt

Gemeinsamkeit:
-rechenweg für die berehcnung der konfidenzintervalle ist gleich, —> beide haben einen Mittelwert = 0, und Streuung = 1




T-verteilung:
-hängt von der stichprobengrösse ab
-wird eher für kleinere stichproben benutz

Z-verteilung:
-mittelwert=0, standardabweichung=1
-macht messwerte von verschiedenen skalen bzw aus verschiedenen stichproben vergleichbar
- minus mittelwert durch streuung
-z-skala unabhängig von der ursprünglichen skalierung


Unterschied:
-t-verteilung abhängig von der stichprobenverteilung, z-verteilung nicht
-t eher für kleinere stichproben benutzt, z für grössere (t unter 30, z über?)




Z-Verteilung:
—>innerhalb EINER stichprobe, für EINEN EINZIGEN wert zu bestimmen, ob er sich signifikant vom durchschnitt unterscheidet
—> Z-Test —> für z-wert dann in der z-verteilung nachlesen welchem p-wert er entspricht

T-Verteiliung:
—>kann ÜBERALL da angewendet werden, wo es um MITTELWERTSUNTERSCHIEDE, KORRELATIONSKOEFFIZIENTEN & REGRESSIONSGEWICHTE geht —> all diese Masse sind t-verteilt
—> je grösser die Vertrauenswahrscheinlichkeit, desto breiter der Wertebereich

-Stichprobengrösse: je kleiner die stichprgr, desto grösser der standardfehler und desto breiter das konfidenzintervall —> je grösser die stichprobengr, desto schmaler das konfidenzintervall

-Vertrauenswahrscheinlichkeit: je grösser die Vw, umso breiter das konfidenzintervall

-streuung zwischen grp/systematische varianz: insgesamt hat die syst varianz keinen einfluss auf die grösse des konfidenzintervalls —> die syst varianz wird umso grösser, je stärker die grp voneinander abweichen, dh dass bei einer grossen syst varianz auch ein grösseres KI da sein kann, da dann die streuung innerhalb der grp auch grösser sein kann, da die grp weit voneinander entfernt sind
—> wird aber die stichprobengrösse erhöht, so wird die stichprobenverteilung schmaler und das konfidenzintervall enger —> wahrscheinlichkeit für den Wert 0 = tiefer
—> streuung zwischen den grp, die durch den mittelwertsunterschied Xa-Xb zustande kommt —> suchender effekt, dieser ist jedoch von fehlerstreuungen (od streuungen innerhalb der grp) umgeben

-streuung innerhalb der grp: je grösser die str innerhalb der grp, desto grösser die jeweiligen standardabweichungen, desto grösser der standardfehler, desto grösser das Konfidenzintervall für mittelwertsunterschiede, desto eher überschneidet das KI den Nullpkt

-Standardfehler: je grösser der standardfehler, desto grösser desto grösser das KI für mittelwertsunterschiede, desto eher überschneidet das KI den Nullpkt
Standardfehler des mittelwerts = standardabweichung der stichprobenverteilung für den mittelwert —> quantifiziert den unterschied zwischen dem aus einer einzelnen stichprobe geschätzten mittelwert x und dem tatsächlichen, wahren mittelwer µ. Er entspricht der standardabweichung der entsprechenden stichprobenverteilung
—>standardabw. Für stichprobe = S
—> Standardabweichung für die population = ô (omega mit sigma druf für schätzig)


Standardfehler für abhängige Messungen:
-berechnung der streuung für die DIFFERENZ der Messwerte
-streuung INNERHALB der personen interessant
-DURCHSCHNITT aller Differenzen über alle personen
-streuung der differenzen berechnen—> jedem differenzwert „diff i", den mittelwert aller differenzwerte abziehen und diese differenzen quadriert: (Xdiff i - Xdiff)^2
-für jedes messwertpaar, also n Mal (n = anzahl messwertpaare, aso 2 zb)
-alle werte aufsummieren, dann durch (n-1) teilen
—> o(omega) diff = √∑ (Xdiff i - Xdiff)^2 / n-1
—>Standardfehler d mittelwertsunterschiedes: o Xdiff = o diff / √n

Standardfehler für unabhängige Messungen:
-standardfehler aus der streuung der EINZELNEN STICHPROBEN berechnen
—> streuung zwischen den gruppen, mittelwertsunterschied: XA-XB von rauschen (streuung innerhalb der grp) umgeben
-berechnung bei gleichen Gruppengrössen /nA = nB)
—> o Xa-Xb = √o 2(klein)A / n + o 2(klein)B / n
—> ergibt standardfehler —> mit welchem durchschnittlichen fehler die schätzung eines mittelwertsunterschiedes in der population behaftet ist —> je grösser die untersuchten stichproben, desto kleiner der standardfehler