TNB Statistics

Glossar

Hier findest du eine Übersicht über wichtige Begriffe

Statistik, Datenanalyse und empirisches Arbeiten

Liste wichtiger Fachbegriffe

  • Abhängige Variable: eine Variable, die von einer oder mehreren unabhängigen Variablen beeinflusst wird
  • Absolute Häufigkeit: eine Häufigkeitsangabe als genaue Anzahl
  • Alternativhypothese: eine Arbeitshypothese, die durch die Ungültigkeit der dazugehörigen Nullhypothese bestätigt werden soll
  • Annahme: nicht überprüfbarer Sachverhalt, bei dem davon ausgegangen wird, dass er erfüllt ist (z.B. die Annahme, dass alle Befragten lesen können)
  • Bivariates Verfahren: statistisches Verfahren, bei dem der statistische Zusammenhang zwischen genau zwei Variablen geprüft wird
  • Gerichtete Hypothese: Vermutung, die die genaue Art des Zusammenhangs (positiv oder negativ) bzw. Unterschieds (A > B oder B < A) beinhaltet
  • F-Verteilung: statistisches Verteilungsmuster, das in der Regel im Zusammenhang mit Varianzanalysen verwendet wird
  • F-Wert: Abweichung zum Ausgangspunkt in der F-Verteilung
  • Häufigkeitsverteilung: die Verteilung messbarer Ereignisse oder Eigenschaften nach ihrer Häufigkeit bzw. nach der Häufigkeit, mit der ein entsprechender Wert in ein bestimmtes Intervall fällt
  • Hypothese: wissenschaftliche Vermutung über einen Unterschied bzw. einen Zusammenhang, der empirisch überprüft wird
  • Mediatorvariable: Variable, die den Zusammenhang zwischen zwei anderen Variablen zumindest teilweise erklärt (A wirkt auf B und B wirkt auf C)
  • Merkmal: Variable in einer statistischen Analyse (z.B. Geschlecht)
  • Merkmalsausprägung: konkrete Form oder Eigenschaft, in der Merkmal vorliegen kann (z.B. „weiblich“ – wenn das Merkmal „Geschlecht“ ist)
  • Moderatorvariable: Variable, die die Zusammenhangstärke zwischen zwei Variablen beeinflusst
  • Multivariates Verfahren: statistisches Verfahren, bei dem der Zusammenhang zwischen mehr als zwei Variablen geprüft wird
  • Nominalskalierung: ein Merkmal, dessen Ausprägungen unterscheidbar sind, aber nicht (inhaltlich) logisch geordnet werden können
  • Normalverteilung: stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung, die als Annäherung für sehr viele Häufigkeitsverteilungen gesehen werden kann
  • Nullhypothese: die Negation der Alternativhypothese (Ablehnen der Nullhypothese bestätigt die Alternativhypothese)
  • Ordinalskalierung: ein Merkmal, dessen Ausprägungen unterscheidbar sind und in eine logische Reihenfolge gebracht werden können
  • Regressionsanalyse: Analyseverfahren, bei dem mehrere Einflussgrößen gleichzeitig geprüft werden können
  • Relative Häufigkeit: eine Häufigkeitsangabe als Prozentwert bzw. als Dezimalzahl zwischen 0 und 1
  • Signifikanzwert (p-Wert): Wahrscheinlichkeit, dass das vorliegende Ergebnis eingetreten wäre, wenn die Nullhypothese wahr wäre
  • Skalenniveau: Umfang des Informationsgehalts einer Variable (nominal, ordinal oder metrisch)
  • Standardnormalverteilung: Normalverteilung mit dem Mittelwert 0 und der Standardabweichung 1
  • Störvariable: Drittvariable, die sowohl die unabhängige Variable als auch die abhängige Variable beeinflusst
  • T-Test: Signifikanztest zum Mittelwertvergleich zweier Gruppen
  • T-Wert: Differenz zum Mittelwert relativ zur Streuung in der t-Verteilung
  • Unabhängige Variable: eine Variable, die eine oder mehrere abhängige Variablen beeinflusst
  • Ungerichtete Hypothese: Vermutung, bei der die genaue Richtung des Zusammenhangs bzw. Unterschieds unbekannt ist
  • Univariates Verfahren: statistisches Verfahren, bei dem ein Variablenwert auf das Über-/Unterschreiten einer festgelegten Grenze geprüft wird
  • Unterschiedshypothese: Vermutung, dass ein Unterschied zwischen zwei oder mehr verschiedenen Gruppen bzw. Kategorien besteht.
  • Varianzanalyse: Signifikanztest zum Mittelwertvergleich zwischen drei oder mehr Gruppen
  • Zusammenhangshypothese: Vermutung, dass ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen (z.B. Stress und Schlafqualität) besteht
  • Z-Wert: Differenz zum Mittelwert relativ zur Streuung in der z-Verteilung (Standardnormalverteilung)