University of Amsterdam

Inferentielle Statistik

Annemarie Zand Scholten
Emiel van Loon

Dozenten: Annemarie Zand Scholten

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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Statistische Inferenz
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Analyse der Varianz (ANOVA)

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Methoden und Statistik in den Sozialwissenschaften
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In diesem Kurs gibt es 8 Module

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Das ist alles enthalten

1 Video10 Lektüren

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 Aufgabe3 App-Elemente

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 Aufgabe1 App-Element

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.

Das ist alles enthalten

9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

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 Aufgabe1 App-Element

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.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

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.

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7 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

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

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
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Annemarie Zand Scholten
University of Amsterdam
3 Kurse183.772 Lernende
Emiel van Loon
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4

Geprüft am 15. Dez. 2016

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Geprüft am 12. Juni 2024

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Geprüft am 14. Apr. 2016

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