Quantitative Datenanalyse. t-Test, Chi-Quadrat-Test, Exploratorische Datenanalyse, Zweifaktorielle Varianzanalyse (eBook)

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2021 | 1. Auflage
46 Seiten
GRIN Verlag
978-3-346-49914-1 (ISBN)

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Quantitative Datenanalyse. t-Test, Chi-Quadrat-Test, Exploratorische Datenanalyse, Zweifaktorielle Varianzanalyse
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Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Psychologie - Methoden, Note: 1,3, SRH Fernhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Der t-Test ist ein statistisches Verfahren, das eine Differenz zwischen den empirisch erfassten Mittelwerten zweier Gruppen analysiert. Dieses Testverfahren operiert mit den Parametern der Streuung und des arithmetischen Mittels, die mit der Stichprobe geschätzt werden. Der t-Test wird zu den parametrischen Verfahren gezählt, da er reliable Informationen zu den intervallskalierten Daten liefert, mit dessen Hilfe ein Unterschied zwischen gefundenen Mittelwerten zweier Gruppen näher analysiert werden kann. Grundsätzlich können drei verschiedene Formen des t-Tests unterschieden werden. Der t-Test untersucht, ob der gefundene Mittelwertsunterschied zufällig entstand, oder tatsächlich bedeutsame Unterschiede zwischen den untersuchten Gruppen bestehen.

Forschende der empirischen Sozialforschung stehen häufig vor der Fragestellung, ob wenige voneinander differenzierte Erscheinungsformen zweier (oder mehrerer) klassifizierter Merkmale in Abhängigkeit zueinanderstehen oder nicht und ob diese sich bzgl. ihrer Häufigkeit voneinander unterscheiden. Um diese Fragestellung einer statistischen Überprüfung unterziehen zu können, wird der Chi²-Test eingesetzt. Der Chi²-Test ist ein interferenzstatistisches Verfahren, wird für Variablen mit nominalem oder ordinärem Skalenniveau angewendet und vergleicht beobachtete und erwartete Häufigkeiten. Ziel ist, ausgehend von einer Stichprobe Schlussfolgerungen über die Gesamtpopulation zu ziehen.
Erscheint lt. Verlag 27.9.2021
Verlagsort München
Sprache deutsch
Themenwelt Geisteswissenschaften Psychologie
Schlagworte Chi-Quadrat • Exploratorische Datenanalyse • Quantitative Datenanalyse • t-Test • zweifaktorielle Varianzanalyse
ISBN-10 3-346-49914-6 / 3346499146
ISBN-13 978-3-346-49914-1 / 9783346499141
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