Statistische Datenanalyse I Lerngruppe

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  • Statistische Datenanalyse I Lerngruppe

    Hey Leute,

    es scheinen sich sehr wenige Maschinenbauer hierher zu verirren, aber falls jemand kommende Woche auch Statistische Datenanalyse I schreiben möchte:
    Ich bin mit dem Stoff soweit durch und würde mich gerne mit jemandem nochmal austauschen wollen, worauf man in der Klausur achten muss.
    Davon würde vor allem der nicht-rechnerische Teil profitieren.

    Beste Grüße
    Bernd
  • Gute Idee, meine Verständnisfragen bisher sind:

    - Wann kann man warum fehlende Daten ignorieren? (manchmal 5% oder 10%)
    - Wieviele Zwischenschritte muss man bei Rechnungen angeben?
    (zB. bei Chi^2 für jede Zelle mit Rechenweg: Prozentwert, Erwartungswert, Wert-Erwartungswert, (Wert-Erwartungswert)^2, Chi^2)
    - bei 95% heißt es signifikant, bei 99% hoch signifikant und bei 99,9% ?
    - Muss man alle Zahlen in Tabellen auf zwei Stellen runden, aber mit vier weiter rechnen?
  • Hier was ich mir dazu aufgeschrieben habe:


    Fehlende Werte:
    0% - 5% Wegfall erlaubt
    5% - 10% Begründung notwendig
    ab 10% missing value Analyse


    Zwischenschritte:
    ich werde alles so angeben wie es am schnellsten mit dem Taschenrechner zu rechnen ist und man am wenigsten schreibaufwand hat. Also Werte die ich später nicht nochmal brauche oder nicht in eine Formel einsetzen muss lasse ich weg.
    In der letzten Vorlesung meinte er, er will für alles Rechenwege. Würde für mich heißen: Allgemeine Formel - Formel mit Werten - Ergebnis. Dann würde man wohl etwa 6 Stunden für die Klausur brauchen.


    Irrtumswahrscheinlichkeit:
    0,05 signifikant
    0,01 hochsignifikant
    0,001 höchstsignifikant


    Runden:
    ich schreibe alles mit 4 Nachkommastellen hin und rechne mit denen auch weiter. Nur das Endergebnis runde ich am Schluss dann nochmal auf 2 Nachkommastellen.
    Außer Prozentwerte, die gebe ich immer direkt mit einer Nachkommastelle an.
  • Das habe ich mich auch schon gefragt.
    Auf den Folien vom 20.06. stehen ein paar Hinweise dazu, aber wie so oft nicht eindeutig.

    Scheinkorrelation und Intervention ist allein durch die Analyse der erweiterten Tabelle nicht zu unterscheiden.
    Beide zeigen zunächst signifikante Korrelation und bei Einführung von t verschwindet diese.

    Bestätigung liegt vor, wenn die Einführung der Drittvariablen keine Veränderung der Korrelation bewirkt.

    Bei der Multikausalität gibt es recht viele Fälle, wie die Variablen wirken können.
    Sie können sich verstärken, aufheben oder auch umkehren. Aber ich weiß nicht, wie man das nachweisen kann...

    Die Scheinbare Nonkorrelation ist quasi das Pendant zur Scheinkorrelation.
    Zunächst keine Korrelation und nach Einführung der Drittvariablen plötzlich doch.
    Aber auch hier gibt es anscheinend mehrere Fälle: Unterdrückung, Verzerrung und Spezifikation.
    Da ich aber nicht in der Vorlesung war, kann ich dazu auch nicht mehr sagen.