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Überblick Statistik

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

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Überblick Statistik

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Presentation Transcript

  1. 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.

  2. Übersicht zu den Verfahren

  3. Varianzanalyse für unabhängige Stichproben Tamara Katschnig

  4. Varianzanalyse Die Varianzanalyse stellt einen Mittelwertvergleich zwischen mehr als 2 Gruppen dar (bis zu 2 Gruppen t-Test). z. B. Belastung von Lehrer/innen von 3 Schultypen (AHS, HS, VS)

  5. Varianzanalyse Mittelwertsunterschiede werden mit Hilfe von Varianzschätzungen untersucht. Es passiert ein Vergleich zweier Varianzen über einen einseitigen F-Test. H0: MVS=MHS=MAHS H1: MVS≠MHS≠MAHS

  6. Varianzanalyse Warum rechnet man nicht 3 t-Tests oder U-Tests? VS-AHS, VS-HS, AHS-HS?? Alpha-Fehler kumuliert!! ACHTUNG!!

  7. Voraussetzungen für die Varianzanalyse für unabhängige Stichproben • Die Stichproben müssen unabhängig sein • Mindestens Intervallskalenniveau • Homogenität der Varianzen • Normalverteilung der Messwerte innerhalb jeder Gruppe

  8. 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

  9. Varianzanalyse H0: MVS=MHS=MAHS H1: MVS≠MHS≠MAHS Ergebnis signifikant, d. h. Es gibt Unterschiede, nur zwischen welchen Gruppen?? – Mittelwertsunterschiede (Deskriptive Statistik) signifikant? Post-hoc-Tests: Scheffe-Test = am besten: Hier sieht man welche Mittelwertsunterschiede signifikant sind

  10. Kruskal-Wallis-Test • Voraussetzungen für Varianzanalyse sind nicht erfüllt!! • Kruskal-Wallis-Test (95% der Macht der Varianzanalyse) • Einzige Voraussetzung: mindestens Rangskalenniveau, Rangsummen

  11. Varianzanalyse für unabhängige StichprobenKruskal-Wallis-Test ÜbungSPSS! Tamara Katschnig

  12. 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

  13. Varianzanalyse für abhängige Stichproben Tamara Katschnig

  14. Varianzanalyse abhängig Mehr als zwei abhängige Gruppen oder Testung zu mehr als 2 Zeitpunkten Bspl. H0: ME=MS=ML

  15. Varianzanalyse abhängig H0: ME=MS=ML H1: ME≠MS≠ML Ergebnis signifikant, d. h. Es gibt Unterschiede, nur zwischen welchen Gruppen?? – Mittelwertsunterschiede (Deskriptive Statistik) signifikant? Wechselweise Wilcoxon-Test nötig um Mittelwertsunterschiede signifikant zu erkennen

  16. Voraussetzungen für die Varianzanalyse für abhängige Stichproben • Die Stichproben müssen abhängig sein • Mindestens Intervallskalenniveau • Normalverteilung der Messwerte innerhalb jeder Gruppe bzw. zu jedem Zeitpunkt (KS-Test)

  17. Friedmann-Test • Voraussetzungen für Varianzanalyse sind nicht erfüllt!! • Friedmann-Test (95% der Macht der Varianzanalyse) • Einzige Voraussetzung: mindestens Rangskalenniveau, Rangsummen

  18. Varianzanalysen allgemein • Das Gemeinsame aller Varianzanalysen ist darin zu sehen, dass sie die Unterschiedlichkeit von Versuchspersonen (mehrere Gruppen) in Bezug auf ein Merkmal (abhängige Variable) auf eine oder mehrere unabhängige Variablen zurückführen. • Abhängige Variable: die Varianz dieses Merkmals wird untersucht • Unabhängige Variable: Variablen, die am Zustandekommen der Unterschiede beteiligt sind

  19. Varianzanalysen allgemein • Varianzanalysen werden danach klassifiziert wie viele unabhängige Variablen (UV) in ihrer Bedeutung für eine abhängige Variable (AV) untersucht werden. • Einfaktorielle V. untersucht den Einfluss einer UV auf eine AV • Zweifaktorielle V.: zwei UV • Mehrfaktorielle V.: mehrere UV

  20. Varianzanalyse für abhängige StichprobenFriedmann-Test ÜbungSPSS! Tamara Katschnig

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