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Parametrische Testverfahren Verteilungsvoraussetzung (meist Normalverteilung) → Signifikanzprüfung anhand der theoretischen Verteilung! Bisher bekannte Testverfahren: Parametrisch: z-Test, t-Test Nonparametrisch: χ²-Test, F-Test
Wechselseitige Beeinflussung 1. Signifikanzniveau (α) 2. β-Fehler (ebenso Teststärke) 3. Effektgröße 4. Stichprobenumfang
Seite 1 und 2: Wiederholung
Seite 3 und 4: Wichtige Maße Maße der zentralen
Seite 5: Bedingte Wahrscheinlichkeit Es ist
Seite 8 und 9: Kombinatorik II
Seite 10 und 11: Binomialverteilung Aus Bernoulli-WS
Seite 12 und 13: Grafische Darstellung Skalenniveau
Seite 14 und 15: Hypothesenbildung H0: Nullhypothese
Seite 16 und 17: Verteilungsformen Parametrische vs.
Seite 20 und 21: Problem der Signifikanz Kleine Unte
Seite 22 und 23: Einfluss der Stichprobengröße Ø
Seite 24 und 25: Effektgröße Effektgrößenmaß De
Seite 26 und 27: Zeichne Alpha-und Beta-Fehler für
Seite 28 und 29: t-Tabelle(Verteilungstabelle)
Seite 30 und 31: VP rt (alkohol) 1 1020 2 750 3 950
Seite 32 und 33: Bitte nicht verwechseln! Effektgrö
Seite 34 und 35: F-Test unabhängige Stichproben we
Seite 36 und 37: F-Werte-Berechnung
Seite 38 und 39: Der t - Test
Seite 40 und 41: Formeln für t-Tests Unabhängige
Seite 42 und 43: Weiteres Vorgehen Formulierung der
Seite 44 und 45: Hypothesenbildung Johanna sitzt in
Seite 46 und 47: Kovarianz und Korrelation o o o Kov
Seite 48 und 49: Korrelationskoeffizient Der Korrela
Seite 50 und 51: Signifikanztest Hypothesen: H0: ρ
Seite 52 und 53: Voraussetzungen der linearen Regres
Seite 54 und 55: Standardschätzfehler Die Standarda
Seite 56 und 57: Gibt es noch Fragen, die euch nicht

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