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Quantitative Datenanalyse. t-Test, Chi-Quadrat-Test, Exploratorische Datenanalyse, Zweifaktorielle Varianzanalyse
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Quantitative Datenanalyse. t-Test, Chi-Quadrat-Test, Exploratorische Datenanalyse, Zweifaktorielle Varianzanalyse

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Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Psychologie - Methoden, Note: 1,3, SRH Fernhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Der t-Test ist ein statistisches Verfahren, das eine Differenz zwischen den empirisch erfassten Mittelwerten zweier Gruppen analysiert. Dieses Testverfahren operiert mit den Parametern der Streuung und des arithmetischen Mittels, die mit der Stichprobe gesch酹zt werden. Der t-Test wird zu den parametrischen Verfahren gez鄣lt, da er reliable Informationen zu den intervallskalierten Daten liefert, mit dessen Hilfe ein Unterschied zwischen gefundenen Mittelwerten zweier Gruppen n鄣er analysiert werden kann. Grunds酹zlich k霵nen drei verschiedene Formen des t-Tests unterschieden werden. Der t-Test untersucht, ob der gefundene Mittelwertsunterschied zuf鄟lig entstand, oder tats踄hlich bedeutsame Unterschiede zwischen den untersuchten Gruppen bestehen. Forschende der empirischen Sozialforschung stehen h酳fig vor der Fragestellung, ob wenige voneinander differenzierte Erscheinungsformen zweier (oder mehrerer) klassifizierter Merkmale in Abh鄚gigkeit zueinanderstehen oder nicht und ob diese sich bzgl. ihrer H酳figkeit voneinander unterscheiden. Um diese Fragestellung einer statistischen 鈁erprung unterziehen zu k霵nen, wird der Chi -Test eingesetzt. Der Chi -Test ist ein interferenzstatistisches Verfahren, wird f Variablen mit nominalem oder ordin酺em Skalenniveau angewendet und vergleicht beobachtete und erwartete H酳figkeiten. Ziel ist, ausgehend von einer Stichprobe Schlussfolgerungen er die Gesamtpopulation zu ziehen.

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