Testverfahren Statistik von Ute S. Hoffmann

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Testverfahren Statistik“ von Ute S. Hoffmann ist Bestandteil des Kurses „Statistik II - Induktive Statistik“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:

  • Inhaltsüberblick
  • Punkt- und Intervallschätzung
  • Statistische Testverfahren
  • Arten von Hypothesen
  • β - Fehler
  • Idee des Signifikanztests
  • Kurzzusammenfassung

Quiz zum Vortrag

  1. ...der Erwartungswert, der niemals dem Mittelwert entspricht.
  2. ...die Abkürzung E(x).
  3. ...die Abkürzung μ.
  4. ...der Mittelwert x quer.
  5. ...der Erwartungswert, der dem Mittelwert entspricht.
  1. Obwohl ein Punktschätzer einer der schlechtesten Schätzer eines zu schätzenden Parameters ist, entspricht er mit hoher Wahrscheinlichkeit genau dem gesuchten Parameter.
  2. Die Intervallschätzung hat den Nachteil, dass sie eine größere Bandbreite hat.
  3. Wünschenswerte Eigenschaften von Schätzern sind Erwartungstreue, Konsistenz und Effizienz.
  4. Die Intervallschätzung ist eine Ergänzung zur Punktschätzung.
  5. Punktschätzer sind Schätzwerte aus Stichproben, die die Wahrscheinlichkeit für die Grundgesamtheit schätzen.
  1. Die Konsistenz bedeutet, dass mit zunehmendem Stichprobenumfang die Abweichung des Schätzers vom wahren Wert geringer wird.
  2. Die Konsistenz beschreibt, dass mit abnehmender Stichprobenumfang die Abweichung des Schätzers vom wahren Wert geringer wird.
  3. Die Erwartungstreue bedeutet, dass der Mittelwert nicht mehr als zwei Standardabweichung vom wahren Parameter abweicht.
  4. Die Effizient beschreibt, dass mit zunehmendem Stichprobenumfang die Abweichung des Schätzers vom wahren Wert geringer wird.
  5. Die Effizienz bedeutet, dass die Stichprobe gering bleiben kann um korrekt Schätzwerte zu erhalten.
  1. Statistisch Testverfahren dienen dazu, anhand vorliegender Beobachtungen eine begründete Entscheidung über die Gültigkeit oder Ungültigkeit einer Hypothese zu treffen.
  2. Der Chi-Quadrat-Test benötigt mindestens eine Ordinalskala.
  3. Der Friedman-Test findet Anwendung auf einer Intervallskala.
  4. Der Mann-Whitney-Rangtest findet Anwendung auf einer Nominalskala.
  5. t-Tests gibt es nur für unverbundene Stichproben.
  1. Hypothesen können zwischen Unterschieden und Zusammenhängen nicht unterscheiden.
  2. Hypothesen können einseitig und zweiseitig getestet werden.
  3. Hypothesen können Unterschiede ausdrücken.
  4. Hypothesen können gerichtet und ungerichtet sein.
  5. Hypothesen können den Zusammen zwischen Ereignissen herstellen.
  1. Je größer α desto größer β.
  2. Der β-Fehler hängt von der Größe der wahren Unterschiede ab.
  3. Die Größe der wahren Unterschiede wird von der Größe bzw. den Zusammenhängen der Population beeinflusst.
  4. Mit zunehmender Stichprobengröße wird β kleiner.
  5. β wird größer wenn eine große Merkmalsstreuung vorliegt.
  1. Da man mit Prüfgrößen arbeitet, kann es nie zu Fehlurteilen kommen.
  2. Der Fehler 1. Art entspricht immer der Höhe des Signifikanzniveaus.
  3. Bei den Fehlurteilen unterscheidet man den Fehler 1. Art von dem Fehler 2. Art.
  4. Rechnerisch lassen sich Signifikanzentscheidungen durch Prüfgrößen bewältigen.
  5. Die Wahrscheinlichkeit, mit dem man bei einem gefundenen Ergebnis rechnen kann, ist ein Teil der Kernfrage der Signifikanz.

Dozent des Vortrages Testverfahren Statistik

 Ute S. Hoffmann

Ute S. Hoffmann

Ute S. Hoffmann studierte Mathematik und Deutsch (gymnasiales Lehramt) an der Eberhard-Karls Universität in Tübingen. Sie spezialisierte sich durch eine Weiterbildung im Bereich Lernblockaden, LRS und Dyskalkulie und ist damit im freiberuflichen Kontext für schulische und universitäre Träger tätig. Ein besonderer Schwerpunkt ihrer Arbeit ist es, gerade mathematische Themen so einfach wie möglich erscheinen zu lassen. Aktuell erweitert sie ihren Kompetenzen anhand eines Doppelstudiums der Psychologie (Fernuni Hagen) und der Statistik (LMU München).

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