Titlebook: Methodenlehre und Statistik; Einführung in Datene Thomas Schäfer Textbook 2016 Springer Fachmedien Wiesbaden 2016 Deskriptive Statistik.Inf

nepotism

fertilizer

Die wissenschaftliche Sicht auf den Menschen,sen, warum sie dieses oder jenes sagen, warum sie ihnen sympathisch erscheinen oder nicht. Und sie haben ihre ganz persönlichen Ideen und Erklärungen – nicht nur für das Verhalten anderer sondern auch für ihr eigenes. Diese Alltagspsychologie liefert einen guten Anhaltspunkt für die Themen, mit dene

habile

Grundbegriffe der Datenerhebung: Vom Mensch zur Zahl, zulassen. Doch die Daten und Zahlen, mit denen man bei der Auswertung arbeitet, kommen nicht aus dem luftleeren Raum, sondern müssen zunächst gewonnen werden. In der Datenerhebung – gewissermaßen der „Umwandlung“ des Menschen, seines Verhaltens und Erlebens in Zahlen – liegt deshalb eine große Hera

puzzle

Deskriptive Datenanalyse: Der Mensch als Datenpunkt,nach Umfang der Studie, sehr vielschichtig und komplex sein. Der nächste große Schritt besteht nun in der statistischen Auswertung der Daten. Dieser Schritt beinhaltet drei Aufgaben: das Beschreiben und Darstellen der Daten, das Erkennen und Beschreiben von eventuellen Mustern in den Daten und schli

Critical

,Explorative Datenanalyse: Muster und Zusammenhänge erkennen,r tabellarisch darzustellen. Bei dieser Darstellung von Daten geht es um einzelne Variablen und ihre Ausprägungen. In der explorativen Datenanalyse gehen wir nun einen Schritt weiter und versuchen, mit Hilfe von geeigneten Darstellungen und Berechnungen die Daten nach Mustern oder Zusammenhängen zu

纬度

Inferenzstatistik: Erkenntnisse aus Daten verallgemeinern,Sachverhalte, Zusammenhänge und Gesetzmäßigkeiten bekommen erst dadurch ein großes Gewicht, dass sie einen großen Geltungsbereich haben und damit für eine große Anzahl von Menschen oder für eine große Anzahl von Sachverhalten zutreffen. Wie man aufgrund der gesammelten Daten von wenigen Personen Sch

鸟笼

,Inferenzstatistische Aussagen für Lagemaße und Anteile,utet nun: Wie zuverlässig können wir diesen gefundenen Mittelwert auf die Population verallgemeinern und sagen, dass die durchschnittliche Vorliebe . für Klassik 2,9 beträgt? Mit anderen Worten: Wie sehr können wir unserem Mittelwert trauen? Zur Beantwortung dieser Frage gibt es zwei alternative Mög

踉跄

,Inferenzstatistische Aussagen für Zusammenhangs- und Unterschiedshypothesen, Güte einer Verallgemeinerung von einer Stichprobe auf eine Population einschätzen und mit Hilfe von Zahlen ausdrücken kann. Neben der bloßen Angabe von Mittelwerten oder Anteilen sind Forscher jedoch fast immer bestrebt, auch Aussagen über bestimmte Hypothesen zu treffen. Solche Hypothesen beziehen

insomnia

使闭塞

Das Allgemeine Lineare Modell und die Multiple Regression,n mit Hilfe einer Prüfverteilung auf Signifikanz geprüft wird. Unterschiedliche Fragestellungen führen zu unterschiedlichen Effekten und schließlich zu unterschiedlichen Prüfgrößen und Prüfverteilungen. Daher gibt es eine Reihe verschiedener Signifikanztests, die jeweils für spezielle Fragestellunge