Unterlagen
Hier findest du öffentlich verfügbare Materialien, Vorlagen und Dokumente.
hypothesen-fehler-teststaerke-p-werte.pdf
Bei einem Hypothesentest wird mit Stichprobendaten entschieden, ob eine Aussage über die Population plausibel ist. Dabei können Fehler entstehen. Dieses Dokument erklärt die wichtigsten Begriffe: H0, H1, Signifikanzniveau, Alpha-Fehler, Beta-Fehler, Teststärke und p-Wert.
einfache-lineare-regression-signifikanztests.pdf
Bei der einfachen linearen Regression kann man testen, ob die Regressionsparameter statistisch bedeutsam von 0 abweichen. Besonders wichtig sind Tests für die Steigung b1, den Achsenabschnitt b0 und das Bestimmtheitsmass R2.
chi-quadrat-tests.pdf
Mit Chi-Quadrat-Tests werden Häufigkeiten untersucht. Man vergleicht beobachtete Häufigkeiten mit erwarteten Häufigkeiten.
konfidenzintervalle.pdf
Ein Konfidenzintervall gibt einen Bereich an, in dem ein unbekannter Populationsparameter mit einer bestimmten Vertrauenswahrscheinlichkeit geschätzt wird.
z-transformation.pdf
Die Z-Transformation wandelt einen Rohwert x in einen standardisierten Wert z um. Dadurch kann man Werte aus einer Normalverteilung mit der Standardnormalverteilung vergleichen.
zwei-stichproben-t-test-unabhaengige-stichproben.pdf
Zwei-Stichproben T-Test unabhängige Stichproben
zwei-stichproben-t-test-gepaarte-stichproben.pdf
Zwei-Stichproben T-Test abhängige Stichproben
skalenniveaus-aufgaben.pdf
Das Skalenniveau beschreibt Eigenschaften einer Variable und bestimmt, welche Berechnungen, Analysen und Darstellungen sinnvoll und zulässig sind.
skalenniveaus.pdf
Das Skalenniveau beschreibt Eigenschaften einer Variable und bestimmt, welche Berechnungen, Analysen und Darstellungen sinnvoll und zulässig sind.
datenbereinigung.pdf
Nach dem Export von Daten aus Umfrageprogrammen wie LimeSurvey, Qualtrics oder Google Forms mussen die Daten häufig zuerst bereinigt werden. Ziel der Datenbereinigung ist es, fehlerhafte, unvollständige oder unbrauchbare Daten zu erkennen und die Daten für statistische Analysen vorzubereiten.