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In diesem Kurs gibt es 8 Module
Bei der Inferenzstatistik geht es darum, auf der Grundlage der in der Stichprobe gefundenen Beziehungen auf die Beziehungen in der Grundgesamtheit zu schließen. Mit Hilfe der Inferenzstatistik können wir beispielsweise entscheiden, ob die Unterschiede zwischen den Gruppen, die wir in unseren Daten feststellen, stark genug sind, um unsere Hypothese zu stützen, dass Gruppenunterschiede generell in der gesamten Population bestehen. Zunächst werden wir die Grundprinzipien der Signifikanztests betrachten: die Verteilung der Stichproben- und Teststatistiken, den p-Wert, das Signifikanzniveau, die Trennschärfe sowie Fehler vom Typ I und Typ II. Dann werden wir eine große Anzahl statistischer Tests und Techniken betrachten, die uns helfen, Schlussfolgerungen für verschiedene Datentypen und verschiedene Arten von Designforschungen zu ziehen. Für jeden einzelnen statistischen Test werden wir untersuchen, wie er funktioniert, für welche Daten und welches Design er geeignet ist und wie die Ergebnisse zu interpretieren sind.
Normalerweise würden Sie auch lernen, wie man diese Tests mit der frei verfügbaren Software R durchführt. Aus technischen Gründen können wir dies leider nicht tun. Wir werden versuchen, dies bald wieder anzubieten. Für diejenigen, die bereits mit statistischen Tests vertraut sind: Wir werden uns z-Tests für 1 und 2 Proportionen, McNemar's Test für abhängige Proportionen, t-Tests für 1 Mittelwert (gepaarte Unterschiede) und 2 Mittelwerte, den Chi-Quadrat-Test für Unabhängigkeit, den exakten Test von Fisher, einfache Regression (linear und exponentiell) und multiple Regression (linear und logistisch), einseitige und faktorielle Varianzanalyse und nicht-parametrische Tests (Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Vorzeichentest, Signed-Rank-Test, Runs-Test) ansehen.
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1 Video•Insgesamt 3 Minuten
Willkommen bei der Inferenzstatistik!•3 Minuten
10 Lektüren•Insgesamt 100 Minuten
Hallo zusammen•10 Minuten
So navigieren Sie durch diesen Kurs•10 Minuten
Wie Sie beitragen können•10 Minuten
Allgemeine Informationen - Was werde ich in diesem Kurs lernen?•10 Minuten
Kursformat - Wie ist dieser Kurs aufgebaut?•10 Minuten
Anforderungen - Welche Ressourcen benötige ich?•10 Minuten
Benotung - Wie kann ich diesen Kurs bestehen?•10 Minuten
Team - Wer hat diesen Kurs erstellt?•10 Minuten
Ehrenkodex - Integrität in diesem Kurs•10 Minuten
Nützliche Literatur und Dokumente•10 Minuten
Vergleich zwischen zwei Gruppen
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem zweiten Modul der Woche 1 beginnen wir mit einer kurzen Auffrischung der statistischen Hypothesentests. Da wir davon ausgehen, dass Sie gerade den Kurs Grundlagen der Statistik absolviert haben, ist unsere Behandlung etwas abstrakter und wir gehen sehr schnell vor! Wir stellen Ihnen die entsprechenden Basic Statistics-Videos zur Verfügung, falls Sie einen sanfteren Einstieg benötigen. Nach der Auffrischung besprechen wir Methoden zum Vergleich zweier Gruppen anhand einer kategorialen oder quantitativen abhängigen Variable. Wir verwenden unterschiedliche Tests für unabhängige und abhängige Gruppen.
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren1 Aufgabe
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9 Videos•Insgesamt 55 Minuten
1.01 Prüfung der Nullhypothese•7 Minuten
1.02 P-Werte•6 Minuten
1.03 Konfidenzintervalle und zweiseitige Tests•5 Minuten
1.04 Strom•6 Minuten
1.05 Zwei unabhängige Proportionen•7 Minuten
1.06 Zwei unabhängige Mittelwerte•7 Minuten
1.07 Zwei abhängige Proportionen•6 Minuten
1.08 Zwei abhängige Mittel•6 Minuten
1.09 Kontrolle für andere Variablen•7 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 50 Minuten
Vergleich von zwei Gruppen - Ziehen von Schlussfolgerungen•10 Minuten
Vergleich von zwei Gruppen - Unabhängige Gruppen•10 Minuten
Vergleich von zwei Gruppen - Abhängige Gruppen•10 Minuten
Vergleich von zwei Gruppen - Kontrolle für andere Variablen•10 Minuten
Vergleich zwischen zwei Gruppen - Abschriften•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Vergleich zwischen zwei Gruppen•30 Minuten
Kategorische Assoziation
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul befassen wir uns mit der kategorialen Assoziation. Wir werden vor allem den Chi-Quadrat-Test besprechen, mit dem wir entscheiden können, ob zwei kategoriale Variablen in der Bevölkerung miteinander in Beziehung stehen. Wenn zwei kategoriale Variablen nicht miteinander verbunden sind, würden Sie erwarten, dass die Kategorien dieser Variablen nicht "zusammenpassen". Sie würden erwarten, dass die Anzahl der Fälle in jeder Kategorie der einen Variable auf jedem Niveau der anderen Variable proportional ähnlich ist. Der Chi-Quadrat-Test hilft uns, die tatsächliche Anzahl der Fälle für jede Kombination von Kategorien (die gemeinsamen Häufigkeiten) mit der erwarteten Anzahl der Fälle zu vergleichen, wenn die Variablen nicht miteinander verbunden sind.
Das ist alles enthalten
6 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
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6 Videos•Insgesamt 47 Minuten
2.01 Kategoriale Assoziation und Unabhängigkeit•10 Minuten
2.02 Der Chi-Quadrat-Test•6 Minuten
2.03 Interpretation des Chi-Quadrat-Tests•7 Minuten
2.04 Chi-Quadrat als Anpassungsgüte (goodness-of-fit)•8 Minuten
2.05 Der Chi-Quadrat-Test - Nebenbemerkungen•9 Minuten
2.06 Exakter Test von Fisher•7 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 40 Minuten
Kategoriale Assoziation - Chi-Quadrat-Test für Assoziation•10 Minuten
Kategoriale Assoziation - Chi-Quadrat-Test für die Anpassungsgüte•10 Minuten
Kategoriale Assoziation - Nebenbemerkungen und eine Alternative zum Chi-Quadrat-Test•10 Minuten
Kategorische Assoziation - Transkripte•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Kategorische Assoziation•30 Minuten
Einfache Regression
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul sehen wir uns an, wie wir den Zusammenhang zwischen zwei quantitativen Variablen mithilfe einer einfachen (linearen) Regressionsanalyse beschreiben können. Die Regressionsanalyse ermöglicht es uns, die Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen zu modellieren und - auf der Grundlage unserer Stichprobe - zu entscheiden, ob in der Population eine "echte" Beziehung besteht. Die Regressionsanalyse ist nützlicher als die bloße Berechnung eines Korrelationskoeffizienten, denn sie ermöglicht es uns zu beurteilen, wie gut unsere Regressionslinie zu den Daten passt, sie hilft uns, Ausreißer zu identifizieren und die Werte der abhängigen Variable für neue Fälle vorherzusagen.
In diesem Modul werden wir sehen, wie wir mehr als einen Prädiktor verwenden können, um eine quantitative Ergebnisvariable zu beschreiben oder vorherzusagen. In den Sozialwissenschaften sind die Beziehungen zwischen psychologischen und sozialen Variablen im Allgemeinen nicht sehr stark, da die Ergebnisse im Allgemeinen durch komplexe Prozesse beeinflusst werden, an denen viele Variablen beteiligt sind. Es ist also sehr hilfreich, eine Ergebnisvariable mit mehreren Prädiktoren beschreiben zu können, nicht nur, um die Passgenauigkeit des Modells zu erhöhen, sondern auch, um den individuellen Beitrag jedes Prädiktors zu bewerten, während die anderen kontrolliert werden.
Das ist alles enthalten
8 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
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8 Videos•Insgesamt 50 Minuten
4.01 Regressionsmodell•7 Minuten
4.02 R und R-Quadrat•5 Minuten
4.03 Gesamttest•6 Minuten
4.04 Einzelne Tests•6 Minuten
4.05 Überprüfung der Annahmen•5 Minuten
4.06 Kategorische Prädiktoren•6 Minuten
4.07 Kategorische Antwortvariable•6 Minuten
4.08 Ergebnisse interpretieren•7 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 40 Minuten
Multiple Regression - Modell•10 Minuten
Multiple Regression - Tests•10 Minuten
Multiple Regression - Kategoriale Prädiktoren, kategoriale Antwortvariable und Beispiel•10 Minuten
Multiple Regression - Transkripte•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Multiple Regression•30 Minuten
Analyse der Varianz
Modul 6•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul besprechen wir die Varianzanalyse, eine sehr beliebte Technik, mit der wir mehr als zwei Gruppen bei einer quantitativen abhängigen Variable vergleichen können. Wir nennen sie Varianzanalyse, weil wir zwei Schätzungen der Varianz in der Grundgesamtheit vergleichen. Wenn sich die Gruppenmittelwerte in der Population unterscheiden, unterscheiden sich auch die Varianzschätzungen. Genau wie bei der multiplen Regression können wir mit der faktoriellen Varianzanalyse den Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen untersuchen.
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6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
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6 Videos•Insgesamt 35 Minuten
5.01 Einseitige ANOVA•7 Minuten
5.02 Einseitige ANOVA - Annahmen und F-Test•5 Minuten
5.05 Faktorielle ANOVA - Annahmen und Tests•6 Minuten
5.06 ANOVA und Regression•4 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 30 Minuten
Varianzanalyse - Grundlagen und einseitige ANOVA•10 Minuten
Varianzanalyse - Faktorielle ANOVA und Regression•10 Minuten
Varianzanalyse - Transkripte•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Analyse der Varianz•30 Minuten
Nicht-parametrische Tests
Modul 7•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul werden wir das letzte Thema dieses Kurses besprechen: Nichtparametrische Tests. Bis jetzt haben wir uns hauptsächlich mit Tests beschäftigt, die Annahmen über die Form der Verteilung erfordern (z-Tests, t-Tests und F-Tests). Manchmal sind diese Annahmen nicht zutreffend. Nicht-parametrische Tests erfordern weniger dieser Annahmen. Es gibt mehrere nicht-parametrische Tests, die den parametrischen z-, t- und F-Tests entsprechen. Diese Tests sind auch dann nützlich, wenn die Antwortvariable eine geordnete kategoriale Variable im Gegensatz zu einer quantitativen Variable ist. Es gibt auch nicht-parametrische Entsprechungen für den Korrelationskoeffizienten und einige Tests, die keine parametrischen Gegenstücke haben.
Das ist alles enthalten
7 Videos5 Lektüren1 Aufgabe
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7 Videos•Insgesamt 48 Minuten
6.01 Nichtparametrische Tests - Warum und wann•8 Minuten
6.02 Der Vorzeichentest•7 Minuten
6.03 Eine Stichprobe - Wilcoxon signed rank test•6 Minuten
6.04 Zwei Stichproben - Wilcoxon/Mann-Whitney-Test•6 Minuten
6.05 Mehrere Stichproben - Kruskal-Wallis-Test•6 Minuten
6.06 Spearman-Korrelation•8 Minuten
6.07 Der Lauftest•7 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 50 Minuten
Nichtparametrische Tests - Die Grundlagen•10 Minuten
Nichtparametrische Tests - Vergleich von Gruppen in Bezug auf den mittleren Rang•10 Minuten
In diesem letzten Modul gibt es kein neues Material zu lernen. Wir raten Ihnen, sich etwas mehr Zeit zu nehmen, um den Stoff der vorherigen Module durchzugehen und für die Abschlussprüfung zu üben. Wir haben eine Übungsprüfung zur Verfügung gestellt, die Sie so oft Sie wollen ablegen können. Die Abschlussprüfung ist genauso aufgebaut wie die Übungsprüfung, so dass Sie wissen, was Sie erwartet. Bitte beachten Sie, dass Sie die Abschlussprüfung nur zweimal innerhalb von sieben Tagen ablegen können, bereiten Sie sich also gut vor. Bitte halten Sie sich an den Ehrenkodex und kommunizieren oder konferieren Sie nicht mit anderen, während Sie diese Prüfung ablegen oder danach. Bei den offenen Fragen der Prüfung (d.h. den Fragen, die keine Multiple-Choice-Fragen sind) sollten Sie Ihre Antworten mit 3 Dezimalstellen angeben und bei Ihren Berechnungen 5 Dezimalstellen verwenden. Viel Glück!
Das ist alles enthalten
2 Aufgaben
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2 Aufgaben•Insgesamt 60 Minuten
Abschlussprüfung•30 Minuten
Praxis-Prüfung•30 Minuten
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Die University of Amsterdam (UvA) ist eine moderne Universität mit einer reichen Geschichte. Ihre Wurzeln reichen bis ins Jahr 1632 zurück, als die Schule des Goldenen Zeitalters, das Athenaeum Illustre, gegründet wurde, um Studenten in Handel und Philosophie auszubilden. Heute ist sie mit mehr als 44 000 Studenten, 6 000 Mitarbeitern und 285 Studiengängen (Bachelor und Master), von denen viele in englischer Sprache unterrichtet werden, und einem Budget von mehr als 900 Millionen Euro eine der größten Volluniversitäten Europas. Sie ist Mitglied der Liga Europäischer Forschungsuniversitäten und pflegt darüber hinaus intensive Kontakte zu anderen führenden Forschungsuniversitäten in aller Welt.
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Lernender seit 2018
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Bewertungen von Lernenden
4.4
610 Bewertungen
5 stars
63,60 %
4 stars
20,65 %
3 stars
7,86 %
2 stars
3,11 %
1 star
4,75 %
Zeigt 3 von 610 an
R
RW
4·
Geprüft am 28. März 2016
A good introduction with very good videos and exercises. I'm only not giving 5 stars due to the relative lack of clarity in the final week and the lack of feedback on the final exam.
R
RR
4·
Geprüft am 7. Jan. 2017
Not giving 5 stars only because it was fast paced. With a low grasping power i had to watch the video again and again. Otherwise the content in the video is to the point.
L
LS
4·
Geprüft am 15. Dez. 2016
I enjoyed this course. Being new to stats, I feel I needed more practice and extra examples. A lot of extra work and self-study helped me grasp and pass this course.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
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