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- Terminvorschlag bis
- Module an Michael
Handschrift
Datenschutz bei
-> Urheberrecht
Studienfinanzierung erfordert Planung.
Misserfolgsszenario: 1. Tabelle beinhaltet fehlerhafte Eigenschaften
Vorbedingungen: Tabelle zum Bearbeiten existiert
Mindestgarantie: Speicherung der momentane Eigenschaften
- MCAR - MAR - NMAR
- Item-Nonresponse / Fehlende Werte: es fehlen einzelne Daten bei einem
=> Die Zielpersonen die bereit sind mitzumachen.
- Nettostichprobe: realisierte Stichprobe. d.h bereinigte Bruttostichprobe
z.B. Verstorbene werden aus Umfrage rausgenommen
- Bruttostichprobe: gezogene Stichprobe vor Realisierung
- bessere statistische Auswertung
weniger Gewicht, damit ausgeglichen
- Jedes Element der GG eine bekannte Wahrscheinlichkeit, in die SP zu kommen
- Zufallsstichprobe aus jeder Gruppe
Mittelwert des Populationsparameters = Gausche Normalverteilung.
- Berechnung der Mittelwerte der ZSP.
- Bedingung: Zufallsauswahl
der wahre GG-Parameter mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit befindet
- Konfindenzintervalle kennzeichnen einen Wertebereich, in welchem sich
Statistiken der SP von Parametern der GG abweichen
-> Seltene Ereignisse der GG gelangen selten in SP
- Zufallsstichprobe -> Statistische Gesetze
- Von der Stichprobe zur Grundgesamtheit
- Forschungsdesign
- Datenlage
- Ressourcen
die Stichprobe zu kommen.
- Die Wahrscheinlichkeit, aller Elemente des Auswahlgrundgesamtheit in
- Ziele: - Jedes Element der Stichprobe Teil der Auswahlgrundgesamtheit
- Situationen / Ereignisse \ - Texte/Bilder/Filme
- Individuen \| Personen \ - soziale Kollektive / Organisationen
- Gegenstand der Auswahl
Datenlage
innerhalb der Reichweite der Theorie sein.
- Notwendigkeit der Auswahl
- Bestimmung der Skala mit gewichteter Zusammensetzung der gegebenen Antworten
- Analyse der Antworten (Korrelationen)
besseres Bild
- Eine Skala bildet nur eine Dimension eines Konstruktes ab.
von Werten mehrerer Indikatorvariablen, zustande kommt.
- Skala: - Eine Variable, die aus einer gewichteten Zusammensetzung
in mehreren Dimensionen mit dem zu messenden Konzept korrelieren.
- Dimensionen korrelieren nicht
- Typologie: - Klassifikationsschema mit mindestens 2 Dimensionen
- Viele theoretische Konzepte bestehehen aus mehreren Dimensionen,
- Grundidee der Mehr-Variablen-Messung: (Messung latenter Variablen)
- Metrisch = Unterscheidung mit Rangfolge und bedeutung auf die
- Ordinal = Unterscheidung mit Rangfolge
- Nominal = Unterscheidung von vorhanden oder nicht vorhanden
- Skalenniveaus / Messniveaus der Variablen
latenten Variable konstruiert werden.
- Indikatoren/Indikatorvariable: Variable mit der die Werte einer
- Manifeste Variablen: Auf direkter Weise operationalisierbar
- Variablen = Vektor von Messungen
- Typen von Variablen
Messinstrumenten.
- Die Messung eines theoretischen Konstruktes mit mindestens zwei unterschiedlichen
- Kommunikative Validierung: Absprache mit betroffenen Akteuren, ob sie Messung
einer anderen Messungsart?
ihrer Messungen untereinander
Teilinstrumente und Untersuchung der Beziehungen
- Testhalbierung: Unterteilung vorhandener Testinstrumente in
- Test-Retest: gleiche Messung wiederholen
Beobachtungen systematisch verteilt
- liegt zwischen 0 und 1
unterschiedlicher Schwierigkeit
- Guttman-Skala: Ordinale Variable aus hierarchischen Variablen
- Einfache Zufallsauswahl
- Auswahlverfahren
- 3a, 3b: Overcoverage
- 2, 3a & 3b = Auswahlgesamtheit
die Stichprobe.
=> Alle Elemente in der Zwischenstichprobe kommen in
- Mehrstufige Zufallsstichprobe, mit dem Unterschied das eine
- Klumpenauswahl
wie eine einfache Stichprobe.
kleine Gemeinden -> kleine Auswahlwahrscheinlichkeit
Auswahleinheiten.
- Problematisch wenn Elemente der "Zwischen-SP" unterschiedlich
=> Kosten & Zeit sparen
SP kommen
-> Dadurch hat die Zwischenstichprobe alle zu untersuchenden Elemente
- Erste Zufallsauswahl reduziert Elemente aus AG
dies aber nicht umzusetzten ist.
- Mehrstufige Zufallsauswahl
-> MAR, NMAR
2. Problem (oft da) = Verzerrung der Interpretation steigt
-> NMAR, MAR, MCAR
1. Problem (immer da) = Unsicherheit der Analyse steigt
- Fehlende Werte sind immer ein Problem
- NMAR auf 5 anwendbar
- MAR auf 4, 5 anwendbar
- MCAR auf 1, 2, 3, 4, 5 anwendbar
in einer Regression
4. Berechnung des wahrscheinlichsten Wertes anhand von Drittvariablen