Upload
helfgott-strater
View
111
Download
6
Embed Size (px)
Citation preview
Dr. Walter H. Schreiber
Quantitative Methoden IQuantitative Methoden I
Teil 1: Überblick und Einführung
Vers. 1.3
2
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
MO DI KW
1 44
2 Einführung [W&N, Kap I]
45
3 Messtheorie[W&N, Kap II A; B&D Kap 2.3.6]
Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen (Forts.)[W&N, Kap II B]
46
4 Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen (Forts.)[W&N, Kap II B]
Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen (Forts.)[W&N, Kap II B]
47
5 Lineare Korrelations- und Regressionsanalyse bei zwei intervallskalierten Merkmalen[W&N, Kap II C]
Lineare Korrelations- und Regressionsanalyse bei zwei intervallskalierten Merkmalen (Forts.)[W&N, Kap II C]
48
6 Lineare Korrelations- und Regressionsanalyse bei zwei intervallskalierten Merkmalen (Forts.)[W&N, Kap II C]
Multiple lineare Regression bei zwei Prädiktoren [W&N, Kap II E1-3]
49
7 Varianzanalyse[N&W II C]
Varianzanalyse[N&W II C]
50
8 VA: Beispiele [B&D, Kap 9.3.7] Klausur 51
3
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber9 52
10 53
11 Varianzanalyse[N&W II C; B&D Kap 9.2.1]
Faktorenanalyse[W&N, Kap IIF]
1
12 Faktorenanalyse (Forts.)[W&N, Kap IIF]
Empirische Forschung im Überblick[B&D Kap. 1 ]
2
13 Schritte beim Empirischen Arbeiten [B&D Kap 2.7]
Befragung [B&D, Kap 4.4] 3
14 Ziehung von Stichproben[B&D Kap 7.2; B&D Kap 9.2.2]
Varianten hypothesenprüfender Untersuchungen [B&D Kap 8.2]
4
15 Varianten hypothesenprüfender Untersuchungen (Forts.)[B&D Kap 8.2]
Varianten hypothesenprüfender Untersuchungen (Forts.)[B&D Kap 8.2]
5
16 Klausur Vorstellung der EMPRA-Themen und Einteilung der Gruppen
6
4
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
LiteraturLiteratur
Bortz, J. & Döring. N. (2002). Forschungsmethoden & Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler (3. überarb. Aufl.). Berlin: Springer.
Nachtigall, Ch. & Wirtz, M. (2004). Wahrscheinlichkeitsrechnung und Inferenzstatistik. Statistische Methoden für Psychologen Teil 2 (3. Aufl.). München: Juventa.
Wirtz, M. & Nachtigall, Ch. (2004). Deskriptive Statistik. Statistische Methoden für Psychologen Teil 1 (3. Aufl.). München: Juventa.
5
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
KontaktKontakt
http://www.uni-landau.de/schreiber/index.php
E-Mail: [email protected]
http://www.statistik-fuer-psychologen.de/
6
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
7
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Ziele wissenschaftlicher PsychologieZiele wissenschaftlicher Psychologie
Beschreiben Erklären Vorhersagen Bewerten (Verändern)
von Verhalten
8
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Inhaltsverzeichnis, Band 1Inhaltsverzeichnis, Band 1
Vorwort
I Einleitung
LeseempfehlungenI.A Grundlegende Begriffe und Überblick
I.A.1 Zur Unterscheidung Deskriptive Statistik vs. Inferenzstatistik
I.A.2 Wieso ist Statistik für das Psychologiestudium wichtig?
I.A.3 Definition wichtiger Begriffe
I.A.4 Übersicht über die Inhalte der beiden Bände ,Statistische Methoden für Psychologen'
9
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
II Deskriptive StatistikII Deskriptive Statistik
II.A MesstheorieII.A.1 Definition des Begriffs ,Messung'
II.A.2 Skalentypen
Leseempfehlungen
1. Aufgabenblock
10
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
II.B Eindimensionale HäufigkeitsverteilungenEinschub: Das Summenzeichen (Σ) und das
Multiplikationszeichen (Π)
II.B.1 Tabellarische und grafische Analyse
II.B.2 Beschreibung eindimensionaler Häufigkeitsverteilungen durch Maßzahlen
II.B.2.1 Maße der zentralen Tendenz
2. Aufgabenblock
11
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
II.C Lineare Korrelations- und Regressionsanalyse bei zwei intervallskalierten Merkmalen Einschub: Lineare ZusammenhängeII.C.1 Korrelationsrechnung: Wie lässt sich die
Stärke des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen in einem Index abbilden?
II.C.2 Einfache Lineare Regression II.C.3 Korrelation und KausalitätII.C.4 Partialkorrelationen
Leseempfehlungen4. Aufgabenblock
12
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
II.D Zusammenhangsanalyse für nominalskalierte, dichotome und ordinalskalierte MerkmaleII.D.1 Die Analyse der Beziehung zwischen
nominalskalierten Merkmalen: Kontingenzanalyse
Einschub: Definition einiger Symbole aus der Mengenlehre
II.D.2 Zusammenhangsmaße für dichotome Merkmale
II.D.3 Korrelationskoeffizienten für ordinalskalierte Daten
II.D.4 Überblick über die behandelten Koeffizienten
Leseempfehlungen
5. Aufgabenblock
13
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
II.E Multiple lineare Regression bei zwei Prädiktoren (Mehrfachregression) II.E.1 Lineares Modell
II.E.2 Bestimmung der b-Gewichte bei zwei Prädiktoren
II.E.3 Der multiple Korrelationskoeffizient und der multiple Determinationskoeffizient
II.E.4 Der Zusammenhang zwischen der partiellen Korrelation und den b-Gewichten
II.E.5 Vertiefung zur multiplen Varianzaufklärung in Abhängigkeit von den Korrelationsstrukturen
II.E.6 Kreuzvalidierung
II.E.7 Implizite Modellannahmen der multiplen linearen Regression Leseempfehlungen
6. Aufgabenblock
14
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
II.F Faktorenanalyse II.F.1 Ziele der Faktorenanalyse
II.F.2 Die Datenbasis der Faktorenanalyse
II.F.3 Bestimmung der faktoriellen Struktur und der Anzahl der Faktoren
II.F.4 Die inhaltliche Bedeutung der gefundenen Faktoren
II.F.5 Weiterverwertung der Ergebnisse
II.F.6 Ausblick
Leseempfehlungen
7. Aufgabenblock
15
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
16
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
17
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
18
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Standards bei wissenschaftlichen Standards bei wissenschaftlichen UntersuchungenUntersuchungen
Eindeutigkeit Objektivität Wiederholbarkeit Reliabilität
Standarte
19
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
EindeutigkeitEindeutigkeit
Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend oder eindeutig, wenn keine alternativen Interpretationsmöglichkeiten existieren, die diese Befunde in gleicher Weise vorhersagen.
20
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
ObjektivitätObjektivität
Verschiedene Beurteiler beurteilen dasselbe Datenmaterial unabhängig voneinander ähnlich
21
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
WiederholbarkeitWiederholbarkeit
Das Ergebnis ist nur dann zu akzeptieren, wenn es sich bei wiederholten Beobachtungen immer wieder in ähnlicher Weise zeigen wird
22
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
ReliabilitätReliabilität
Ein Befund ist dann zuverlässig, wenn Störquellen oder Zufallskomponenten einen geringen Einfluss auf das Ergebnis haben
23
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Empirische ForschungEmpirische Forschung
Wie lassen sich die inhaltlich formulierten Merkmale messen? -> Messtheorie
Was muss für eine statistische Messzahl gelten, damit sie geeignet ist, uns Aufschluss über die Richtigkeit der Hypothese zu geben? -> Korrelation
Wie muss eine Stichprobe ausgewählt werden, damit unser Ergebnis verallgemeinert werden kann? -> Inferenzstatistik
24
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Empirische Forschung (Forts.)Empirische Forschung (Forts.)
Worauf muss man achten, damit unsere Beobachtung auch für Personen gilt, die wir nicht direkt untersucht haben? -> Inferenzstatistik
Wie muss eine Untersuchung geplant werden, damit wir Aufschluss über die Ursache eines Zusammenhangs erhalten? -> Kausalität und Konfundierung
25
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Wirkungsgefüge bei zwei VariablenWirkungsgefüge bei zwei Variablen
X Y
Y X
Y X
Z
X
Y
X verursacht Y
Y verursacht X
X und Y beeinflussen sich wechselseitig
Es existiert eine dritte Variable, die die Ausprägung von X und Y bestimmt
26
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Deskriptive vs. InferenzstatistikDeskriptive vs. Inferenzstatistik
Deskriptive Statistik:
Die Eigenschaften der Merkmale einer Stichprobe werden beschrieben
Eine bestimmte Gruppe wird zu einem bestimmten Zeitpunkt analysiert
Deskriptivstatistische Ereignisse sagen ausschließlich etwas über Objekte aus, die tatsächlich untersucht wurden
27
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Population und StichprobePopulation und Stichprobe
Population = Gültigkeitsbereich
inferenzstatistischer Aussagen
Stichprobe = Gültigkeitsbereich
deskriptivstatistischer Aussagen
A
B
Mitglieder der Population
Mitglieder der Stichprobe
A = Stichprobenziehung
B = Inferenzstatistischer Schluss mittels Signifikanztest
28
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Deskriptive vs. InferenzstatistikDeskriptive vs. Inferenzstatistik
Induktive Statistik (Schließende Statistik, Inferenzstatistik):
Die erfassten Personen oder Objekte werden als repräsentative Teilmenge einer Gesamtheit (Population) aufgefasst.
Signifikanztests ermöglichen es, mit einer gewissen Fehlerwahrscheinlichkeit von den Verhältnissen in der Stichprobe auf die Verhältnisse in der Population zu schließen.
29
Dr. Walter H. Schreiber
Dr. Walter H. Schreiber
Definition wichtiger BegriffeDefinition wichtiger Begriffe
Extensiv vs. Intensiv definierte Population Population vs. Stichprobe vs. Teilgesamtheit Merkmal/ Merkmalsausprägungen Manifeste vs. Latente Merkmale Operationale Definition Unabhängige (UV) vs. Abhängige Variablen
(AV) Variable vs. Konstante Dichotome/ diskrete/ kontinuierliche Variable Qualitative vs. Quantitative Merkmale