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- Terminvorschlag bis
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- Module an Michael
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Handschrift
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Datenschutz bei
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-> Urheberrecht
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Studienfinanzierung erfordert Planung.
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Misserfolgsszenario: 1. Tabelle beinhaltet fehlerhafte Eigenschaften
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Vorbedingungen: Tabelle zum Bearbeiten existiert
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Mindestgarantie: Speicherung der momentane Eigenschaften
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- MCAR - MAR - NMAR
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- Item-Nonresponse / Fehlende Werte: es fehlen einzelne Daten bei einem
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=> Die Zielpersonen die bereit sind mitzumachen.
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- Nettostichprobe: realisierte Stichprobe. d.h bereinigte Bruttostichprobe
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z.B. Verstorbene werden aus Umfrage rausgenommen
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- Bruttostichprobe: gezogene Stichprobe vor Realisierung
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- bessere statistische Auswertung
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weniger Gewicht, damit ausgeglichen
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- Jedes Element der GG eine bekannte Wahrscheinlichkeit, in die SP zu kommen
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- Zufallsstichprobe aus jeder Gruppe
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Mittelwert des Populationsparameters = Gausche Normalverteilung.
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- Berechnung der Mittelwerte der ZSP.
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- Bedingung: Zufallsauswahl
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der wahre GG-Parameter mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit befindet
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- Konfindenzintervalle kennzeichnen einen Wertebereich, in welchem sich
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Statistiken der SP von Parametern der GG abweichen
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-> Seltene Ereignisse der GG gelangen selten in SP
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- Zufallsstichprobe -> Statistische Gesetze
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- Von der Stichprobe zur Grundgesamtheit
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- Forschungsdesign
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- Datenlage
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- Ressourcen
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die Stichprobe zu kommen.
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- Die Wahrscheinlichkeit, aller Elemente des Auswahlgrundgesamtheit in
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- Ziele: - Jedes Element der Stichprobe Teil der Auswahlgrundgesamtheit
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- Situationen / Ereignisse \ - Texte/Bilder/Filme
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- Individuen | Personen \ - soziale Kollektive / Organisationen
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- Gegenstand der Auswahl
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Datenlage
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innerhalb der Reichweite der Theorie sein.
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- Notwendigkeit der Auswahl
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- Bestimmung der Skala mit gewichteter Zusammensetzung der gegebenen Antworten
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- Analyse der Antworten (Korrelationen)
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besseres Bild
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- Eine Skala bildet nur eine Dimension eines Konstruktes ab.
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von Werten mehrerer Indikatorvariablen, zustande kommt.
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- Skala: - Eine Variable, die aus einer gewichteten Zusammensetzung
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in mehreren Dimensionen mit dem zu messenden Konzept korrelieren.
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- Dimensionen korrelieren nicht
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- Typologie: - Klassifikationsschema mit mindestens 2 Dimensionen
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- Viele theoretische Konzepte bestehehen aus mehreren Dimensionen,
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- Grundidee der Mehr-Variablen-Messung: (Messung latenter Variablen)
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- Metrisch = Unterscheidung mit Rangfolge und bedeutung auf die
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- Ordinal = Unterscheidung mit Rangfolge
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- Nominal = Unterscheidung von vorhanden oder nicht vorhanden
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- Skalenniveaus / Messniveaus der Variablen
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latenten Variable konstruiert werden.
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- Indikatoren/Indikatorvariable: Variable mit der die Werte einer
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- Manifeste Variablen: Auf direkter Weise operationalisierbar
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- Variablen = Vektor von Messungen
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- Typen von Variablen
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Messinstrumenten.
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- Die Messung eines theoretischen Konstruktes mit mindestens zwei unterschiedlichen
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- Kommunikative Validierung: Absprache mit betroffenen Akteuren, ob sie Messung
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einer anderen Messungsart?
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ihrer Messungen untereinander
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Teilinstrumente und Untersuchung der Beziehungen
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- Testhalbierung: Unterteilung vorhandener Testinstrumente in
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- Test-Retest: gleiche Messung wiederholen
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Beobachtungen systematisch verteilt
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- liegt zwischen 0 und 1
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unterschiedlicher Schwierigkeit
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- Guttman-Skala: Ordinale Variable aus hierarchischen Variablen
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- Einfache Zufallsauswahl
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- Auswahlverfahren
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- 3a, 3b: Overcoverage
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- 2, 3a & 3b = Auswahlgesamtheit
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die Stichprobe.
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=> Alle Elemente in der Zwischenstichprobe kommen in
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- Mehrstufige Zufallsstichprobe, mit dem Unterschied das eine
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- Klumpenauswahl
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wie eine einfache Stichprobe.
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kleine Gemeinden -> kleine Auswahlwahrscheinlichkeit
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Auswahleinheiten.
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- Problematisch wenn Elemente der "Zwischen-SP" unterschiedlich
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=> Kosten & Zeit sparen
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SP kommen
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-> Dadurch hat die Zwischenstichprobe alle zu untersuchenden Elemente
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- Erste Zufallsauswahl reduziert Elemente aus AG
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dies aber nicht umzusetzten ist.
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- Mehrstufige Zufallsauswahl
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-> MAR, NMAR
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2. Problem (oft da) = Verzerrung der Interpretation steigt
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-> NMAR, MAR, MCAR
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1. Problem (immer da) = Unsicherheit der Analyse steigt
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- Fehlende Werte sind immer ein Problem
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- NMAR auf 5 anwendbar
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- MAR auf 4, 5 anwendbar
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- MCAR auf 1, 2, 3, 4, 5 anwendbar
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in einer Regression
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4. Berechnung des wahrscheinlichsten Wertes anhand von Drittvariablen
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