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Inferenzstatistik

Beschreibung

Bei der Inferenzstatistik geht es darum, auf der Grundlage der in der Stichprobe gefundenen Beziehungen Rückschlüsse auf Beziehungen in der Grundgesamtheit zu ziehen. Inferenzstatistiken helfen uns beispielsweise bei der Entscheidung, ob die Unterschiede zwischen Gruppen, die wir in unseren Daten sehen, stark genug sind, um unsere Hypothese zu stützen, dass Gruppenunterschiede im Allgemeinen in der gesamten Bevölkerung bestehen.

Wir beginnen mit der Betrachtung der Grundprinzipien des Signifikanztests: Stichproben- und Teststatistikverteilung, p-Wert, Signifikanzniveau, Trennschärfe sowie Fehler vom Typ I und Typ II. Anschließend werden wir eine große Anzahl statistischer Tests und Techniken betrachten, die uns dabei helfen, Schlussfolgerungen für verschiedene Datentypen und verschiedene Arten von Forschungsdesigns zu ziehen. Bei jedem einzelnen statistischen Test überlegen wir, wie er funktioniert, für welche Daten und welches Design er geeignet ist und wie die Ergebnisse interpretiert werden sollten. Außerdem erfahren Sie, wie Sie diese Tests mit frei verfügbarer Software durchführen.

Für diejenigen, die sich bereits mit statistischen Tests auskennen: Wir betrachten Z-Tests für 1 und 2 Proportionen, den McNemar-Test für abhängige Proportionen, t-Tests für 1 Mittelwert (gepaarte Differenzen) und 2 Mittelwerte, den Chi-Quadrat-Test für Unabhängigkeit , Fishers exakter Test, einfache Regression (linear und exponentiell) und multiple Regression (linear und logistisch), einfaktorielle und faktorielle Varianzanalyse und nichtparametrische Tests (Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Vorzeichentest, Vorzeichen-Rang-Test, Läufe). prüfen).

Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch

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