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german_handwriting

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- Terminvorschlag bis

- Module an Michael

Handschrift

Datenschutz bei

-> Urheberrecht

Die Seerose blüht auf dem Teich.

Studienfinanzierung erfordert Planung.

Misserfolgsszenario: 1. Tabelle beinhaltet fehlerhafte Eigenschaften

2. Änderungen verwerfen/auf vorherige Werte zurücksetzen

Erfolgsgarantie: Speicherung der veränderten Werte

Vorbedingungen: Tabelle zum Bearbeiten existiert

Mindestgarantie: Speicherung der momentane Eigenschaften

- MCAR = zufälliges Fehlen von Daten, unsystematische Fehler

- MCAR - MAR - NMAR

- Mechanismen die zu Fehldaten führen

ausgewählten Merkmalsträger

- Item-Nonresponse / Fehlende Werte: es fehlen einzelne Daten bei einem

den man gewählt hat, zu bekommen

- Unit-Nonresponse / Totalausfälle: keine Daten von einem Merkmalsträger

=> Die Zielpersonen die bereit sind mitzumachen.

minus systematische Ausfälle.

- Nettostichprobe: realisierte Stichprobe. d.h bereinigte Bruttostichprobe

z.B. Verstorbene werden aus Umfrage rausgenommen

- Bereinigte Bruttostichprobe: Bruttostichprobe minus stichprobenneutrale Ausfälle

- Bruttostichprobe: gezogene Stichprobe vor Realisierung

- Definitionen: Ausschöpfung, Nonresponse, Fehldaten

- Schwächen von ZSP und Gegenmaßnahmen

- bessere statistische Auswertung

weniger Gewicht, damit ausgeglichen

(keine Zufallsschwankung) -> "seltenere" Gruppen häufiger, aber

- Vorteil gegenüber einfacher

statistische Auswertungen machen zu können

- Jedes Element der GG eine bekannte Wahrscheinlichkeit, in die SP zu kommen

- Zufallsstichprobe aus jeder Gruppe

- Jedes Element der GG gehört nur zu einer Gruppe der AG

Mittelwert des Populationsparameters = Gausche Normalverteilung.

-> Der Mittelwert der Mittelwerte der ZSP ist der tatsächliche

- Berechnung der Mittelwerte der ZSP.

- Bedingung: Zufallsauswahl

der wahre GG-Parameter mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit befindet

- Konfindenzintervalle kennzeichnen einen Wertebereich, in welchem sich

- Jede ZufallsSP ergibt nur eine mögliche Realisierung

- Schätzung Populationsparameter / Grundgesamtheit

=> Je größer SP, desto eher passt sie zu GG

Statistiken der SP von Parametern der GG abweichen

-> Je größer die SP, desto geringer die Wahrscheinlichkeit, dass

- Aussage über Wahrscheinlichkeiten von Eigenschaften der Stichprobe:

-> Seltene Ereignisse der GG gelangen selten in SP

- Aussage über Wahrscheinlichkeiten des Auftretens einzelner Ereignisse:

- Gesetz der großen Zahl für ALLE ZufallsSP

- Nicht-zufällige Stichprobe: - willkürliche Auswahl -> keine Möglichkeit

- Zufallsstichprobe -> Statistische Gesetze

- Wie kann man wissen, ob gefundene Muster der SP auch für Grundgesamtheit gelten?

- Ziele: Identifikation typischer Muster, Überprüfung vorhandener Theorie

- Von der Stichprobe zur Grundgesamtheit

- Forschungsdesign

- Datenlage

- Ressourcen

- Abhängig von: - Forschungsfrage Stichprobe

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

- Auswahlgesamtheit: empirisch mögliche Grundgesamtheit der gegebenen

innerhalb der Reichweite der Theorie sein.

- In der (angestrebten) Grundgesamtheit müssen alle Merkmalsträger

- Quelle für Auswahl

- Brückenhypothesen zwischen zwei datenorientierten Grundgesamtheiten eventuell

- Menge an ausgewählten Merkmalsträgern: objekt-/elementorientierte Stichprobe

anderen Merkmalsträger etwas wissentschaftliches sagen zu können.

mit dem Ziel, über die Merkmalsausprägungen der Merkmalsträger und

- Eine Auswahl ist die nachvollziebare Selektion von Merkmalsträgern

- Notwendigkeit der Auswahl

- Bestimmung der Skala mit gewichteter Zusammensetzung der gegebenen Antworten

- Analyse der Antworten (Korrelationen)

potenziellen Indikatoren für Skala.

- Bildung der Likert-Skala: - Auswahl einer großen Anzahl von

- Befragte müssen zustimmen oder ablehnen in Abstufungen.

- Likert-Skala: - Metrische Variable, sehr häufig in Umfrageforschung

besseres Bild

- Idee: Durch das zusammenführen mehrerer Messdaten bekommen wir ein

- 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.

- Index: Eine zusammengefasste Maßzahl von Indikatoren welche

- Dimensionen korrelieren nicht

- Typologie: - Klassifikationsschema mit mindestens 2 Dimensionen

Außerdem kann sie nur durch manifeste Variablen direkt gemessen werden.

deren Dimensionen nur in einem Index/Skala korrelieren können.

- Viele theoretische Konzepte bestehehen aus mehreren Dimensionen,

- Grundidee der Mehr-Variablen-Messung: (Messung latenter Variablen)

= Hat einen tatsächlichen Wert in der Wirklichkeit

Abstände zwischen den Objekten in der Rangfolge

- Metrisch = Unterscheidung mit Rangfolge und bedeutung auf die

- Ordinal = Unterscheidung mit Rangfolge

- Nominal = Unterscheidung von vorhanden oder nicht vorhanden