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STADA VO 2

Description

STADA VO 2 aus dem Sommersemester 24
Nick C
Quiz by Nick C, updated more than 1 year ago
Nick C
Created by Nick C about 1 year ago
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Resource summary

Question 1

Question
Welche Erklärungen passen zu den jeweiligen Grundbegriffen?
Answer
  • Verteilung = Verteilung der Daten mit Blick auf verschiedene Ausprägungen eines Merkmals, durch versch. Kennwerte
  • Lagemaß = zentrale Tendenz, Wie ist die Lage
  • Streuungsmaß = Abweichung von der Tendenz
  • Streuungsmaß = zentrale Tendenz, Wie ist die Lage
  • Lagemaß = Abweichung von der Tendenz
  • Urliste = grundlegende Daten (Gesamtheit aller Daten)
  • Urliste = sortierte Daten, die für die Forschung gebraucht werden
  • Rangwertreihe = sortierte Urliste, der Größe nach sortiert
  • Rangwertreihe = grundlegende Daten (Gesamtheit aller Daten)
  • Häufigkeitsverteilung = Häufigkeit wie oft ein Merkmal in Stichprobe auftritt

Question 2

Question
Was ist die absolute Häufigkeit?
Answer
  • Anzahl (fi): Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X in einer Stichprobe mit dem Umfang N auf?
  • (pi): Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis zur Gesamtstichprobe mit dem Umfang N auf?

Question 3

Question
Was ist die relative Häufigkeit?
Answer
  • (pi): Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X im Verhältnis zur Gesamtstichprobe mit dem Umfang N auf?
  • (fi): Wie oft tritt eine Ausprägung i des Merkmals X in einer Stichprobe mit dem Umfang N auf?

Question 4

Question
Welcher der folgenden Begriffe haben die richtige Abkürzung?
Answer
  • Merkmalsausprägungen xi
  • Merkmalsausprägung mi
  • absolute Häufigkeit fi (ni)
  • absolute Häufigkeit pi (ni)
  • relative Häufigkeit pi
  • relative Häufigkeit fi
  • gültige Prozente: relative Häufigkeiten exklusive fehlenden Fälle valid pi
  • gültige Prozente: relative Häufigkeiten inklusive fehlenden Fälle invalid pi
  • kumulierte relative Häufigkeiten Σpi
  • kumulierte absolute Häufigkeiten Σpi

Question 5

Question
Was sind die richtigen Aussagen bezüglich des Säulendiagramms?
Answer
  • kann für relative und für absolute Häufigkeiten verwendet werden
  • kann nur für relative Häufigkeit verwendet werden
  • kann nur für die absolute Häufigkeit verwendet werden
  • 7 Kategorien sind eine gute Darstellungsgröße
  • 10 Kategorien sind eine gute Darstellungsgröße
  • nach Größe sortieren, um einen besseren Überblick zu schaffen

Question 6

Question
Was sind die richtigen Aussagen bezüglich des Balkendiagramms?
Answer
  • gebräuchlichere Darstellung, da es schon bereits in Prozent (relative Häufigkeit) ist
  • nicht so eine gebräuchliche Anwendung, da man noch die relative Häufigkeit ausrechnen muss, um die Prozente zu haben
  • es sollten nicht zu viele Ausprägungen geben
  • bei den Balkendiagramme können auch mehrere Ausprägungen verwendet werden, ohne das man den Überblick verliert
  • 7 Kategorien ist eine gute Darstellungsgröße

Question 7

Question
Druch Rundungsfehler, kann es manchmal zu einen insgesamten Prozentnteil von 101% kommen - diese Aussage gehört zu welcher Darstellungsform?
Answer
  • Kreisdiagramm
  • Balkendiagramm
  • Säulendiagramm

Question 8

Question
Welche Grundregeln gibt es bei der Verwendung von Darstellungsformen?
Answer
  • Abbildungen müssen selbsterklärend sein
  • einheitliches Layout
  • nicht zu viele Kategorien innerhalb eines Diagramms
  • Abbildungen sollten durch ihren kurzen Beitext verständlich sein
  • man sollte immer das Layout wählen, was zum Thema der Arbeit/Forschung am besten passt, somit können die Diagramme innherhalb einer Arbeit unterschiedlich aussehen
  • es sollte so viele Diagramme wie möglich erstellt werden

Question 9

Question
welche Aussagen stimmen bezüglich der metrische Daten?
Answer
  • können jeden Wert annehmen
  • da sie jeden Wert annehmen können, sind diese schwieriger zu erfassen
  • für eine Übersicht ist eine Gruppierung/vielfach eine Kategorisierung notwendig
  • zb: Einkommen, Nutzungsdauer
  • zb: Geburtstag, Geschlecht
  • metrische Daten können genau einen bestimmten Wert annehmen
  • da metrische Daten nur einen bestimmten Wert annehmen kann, sind diese leichter zu erfassen
  • Gruppierung und Kategorisierung sind bei metrischen Daten nicht notwendig

Question 10

Question
Welche Schritte gibt es bei den metrischen Daten zu beachten?
Answer
  • Anzahl Gruppen und Gruppenbreite festlegen
  • Jede Beobachtung einer Gruppe zuordnen
  • Gruppenmitte berechnen
  • Tabelle mit absoluten und relativen Werten erstellen
  • Größe der Gruppemitte festlegen
  • Jede Kategorie einer Gruppe zuordnen
  • Gruppenbreite berechnen

Question 11

Question
Was sind die Regeln der Häufigkeitsverteilungen?
Answer
  • Jede Ausprägung muss genau einer Klasse zugeordnet werden können
  • jede Ausprägung muss auf eine oder mehrere Klassen zugeordnet werden können
  • 5-10 Gruppen optimal
  • 5-12 Gruppen optimal
  • Randklassen sollten gering besetzt sein
  • Randklassen sollten hoch besetzt werden
  • Möglichst Gruppenbreite konstant halten
  • Offene Klassen möglichst vermeiden
  • Offene Klassen sollte vorhanden sein
  • Gruppenbreite muss nicht unbedingt gleich bleiben, sollte jedoch überschaubar sein

Question 12

Question
Für metrische Merkmale beim Histogramm, welche folgenden Aussagen stimmen?
Answer
  • stellt die Häufigkeiten in einzelnen Klassen flächengetreu dar
  • stellt die Daten der einzelnen Klassen flächengetreu dar
  • Fläche = Höhe x Breite
  • Fläche = Höhe x Breite : 1/2
  • die Klassenbreite ergibt sich aus der Breite des Intervalls
  • die Klassenbreite ergibt sich aus der Breite des Balkens

Question 13

Question
Welche Beschreibungen zur Dichte stimmen hier?
Answer
  • hi = Höhe des i-ten Histogrammbalkens
  • ni = Anzahl der Personen in dieser Gruppe
  • N = Gesamtzahl an Personen
  • bi = Breite der i-ten Klasse
  • hi = Breite der i-ten Klasse
  • bi = Anzahl der Personen in dieser Gruppe
  • N = Anzahl der Personen in dieser Gruppe
  • ni = Gesamtzahl an Personen

Question 14

Question
Massenzahlen für bereits erhobene Daten (Stichprobe) nennen wir...
Answer
  • Verteilungskennwerte (deskriptive Statistik)
  • Verteilungskennwerte (induktive Statistik)
  • Verteilungsparameter (induktive Statistik)
  • Verteilungsparameter (deskriptive Statistik)

Question 15

Question
Maßzahlen für die Grundgesamtheit nennen wir...
Answer
  • Verteilungsparameter (induktive Statistik)
  • Verteilungsparameter (deskriptive Statistik)
  • Verteilungskennwerte (deskriptive Statistik)
  • Verteilungskennwerte (induktive Statistik)

Question 16

Question
Was ist der Modus?
Answer
  • Der Modus ist der Wert einer Verteilung der am häufigsten auftritt
  • Der Modus ist der Wert einer Verteilung der am wenigsten auftritt

Question 17

Question
Was sind die Vor- und Nachteile des Modus?
Answer
  • + Informiert über das Typische
  • - Gibt es mehrere Werte die häufig auftreten, dann mach der typischste Wert keinen Sinn mehr
  • - wenn 2 Kategorien gleichstark auftreten -> nicht mehr ganz so aussagekräftig,, somit Informationsarm, da es mehrere Werte annehmen kann
  • - Instabil = weil es kann keinen Modus oder mehrere Modi geben
  • + kann nur einen Wert annehmen
  • + Informationsreich
  • + ist sehr stabil

Question 18

Question
Was ist der Median?
Answer
  • Der Median (Md) ist der Wert, der die Verteilung in zwei gleich große Hälften zerlegt: 50% der Werte sind kleiner und 50% der Werte sind größer als der Median
  • Der Median (Md) ist der Wert, der die Verteilung in zwei ungleich große Hälften zerlegt: 30% der Werte sind kleiner und 70% der Werte sind größer als der Median

Question 19

Question
Welche Aussagen über umgruppiert Daten und gruppierte Daten stimmen bei dem Median?
Answer
  • Ungruppierte Daten: Daten müssen zunächst der Größe nach geordnet werden. Dann ist der Median bei ungeraden Zahlen die Ausprägung des „mittleren“ Wertes.
  • gruppierte Daten: Daten müssen zunächst der Größe nach geordnet werden. Dann ist der Median bei geraden Zahlen die Ausprägung des „mittleren“ Wertes.
  • Bei geradem n gibt es keine echte Mitte. In diesem Fall liegt der Median genau in der rechnerischen Mitte zwischen den beiden Werten, die der Mitte der Verteilung am nächsten kommen.
  • Bei umgruppierten Daten gibt es keine echte Mitte. In diesem Fall liegt der Median genau in der rechnerischen Mitte zwischen den beiden Werten, die der Mitte der Verteilung am nächsten kommen.

Question 20

Question
Was ist der Mittelwert?
Answer
  • Der (arithmetische) Mittelwert, Durchschnittswert oder Schwerpunkt einer Verteilung ist die durchschnittliche Ausprägung aller Werte
  • Der (arithmetische) Mittelwert, Durchschnittswert oder Schwerpunkt einer Verteilung ist die durchschnittliche Ausprägung aller Werte dividiert durch die Summe aller Werte

Question 21

Question
Was sind die Vor- und Nachteile des Mittelwertes?
Answer
  • + extrem informativ und sehr gebräuchlich
  • + sehr leicht herauszufinden
  • + sehr stabil
  • - nicht sehr stabil
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