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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Psychologie

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Psychologie

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Statistik I - Cheatsheet
Statistik I - Cheatsheet Mittelwerte, Mediane und Moden in der deskriptiven Statistik Definition: Maße der zentralen Tendenz zur Beschreibung der Lage von Datenverteilungen Details: Mittelwert (arithmetisches Mittel): \[\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i\] Median: Wert, der die geordnete Stichprobe in zwei Hälften teilt. Für ungerade \((n)\): \(Median = x_{(n+1)/2}\). Für gerade \((n)\): \(M...

Statistik I - Cheatsheet

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Statistik I - Exam
Statistik I - Exam Aufgabe 1) In einer Studie zur Untersuchung der Schlafgewohnheiten von Studierenden wurden die Schlafdauern (in Stunden) einer zufällig ausgewählten Gruppe von 9 Studierenden über eine Woche hinweg aufgezeichnet. Die Daten der Schlafdauern lauten: 6, 7, 8, 5, 9, 10, 6, 5, 7. a) Berechne den Mittelwert (arithmetisches Mittel) der Schlafdauern der Studierenden. Zeige alle Rechensc...

Statistik I - Exam

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Wie berechnet man den Mittelwert (arithmetisches Mittel) in der deskriptiven Statistik?

Wie wird der Median in einer geordneten Stichprobe mit einer ungeraden Anzahl von Elementen bestimmt?

Was ist der Modus (Modalwert) in einer Stichprobe?

Was ist die Definition der Varianz?

Wie berechnet man die Standardabweichung (σ)?

Warum sind Varianz und Standardabweichung wichtig für inferenzstatistische Tests?

Was ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung?

Welche Aussage beschreibt den Satz von Bayes korrekt?

Was versteht man unter einer bedingten Wahrscheinlichkeit?

Was ist eine diskrete Zufallsvariable?

Wie ermittelt man die Wahrscheinlichkeiten bei einer kontinuierlichen Zufallsvariable?

Welches Beispiel passt zu einer diskreten Zufallsvariablen?

Was ist die Nullhypothese (\textit{H0}) in der Statistik?

Wie definiert man einen Fehler 1. Art (\textit{α})?

Was beschreibt einen Fehler 2. Art (\textit{β})?

Was ist ein Konfidenzintervall?

Wie berechnet man ein 95% Konfidenzintervall?

Was versteht man unter der Interpretation eines Konfidenzintervalls bei 95% Konfidenzniveau?

Wie wird der t-Wert beim Ein-Stichproben-t-Test berechnet?

Welche Statistik wird verwendet, um Varianzunterschiede zu testen?

Was testet die ANOVA (Analyse der Varianz)?

Welche Syntax wird in R verwendet, um eine Zusammenfassung von Daten anzuzeigen?

Wie importiert man eine CSV-Datei in R?

Welche Funktion in SPSS wird verwendet, um Mittelwerte zu vergleichen?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Statistik I an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Deskriptive Statistik

Die deskriptive Statistik bildet die Grundlage, um Daten zu sammeln, zu beschreiben und zu analysieren. Diese Basiskenntnisse sind essenziell für die weiterführende statistische Analyse.

  • Mittelwerte, Mediane und Moden
  • Streuungsmaße wie Varianz und Standardabweichung
  • Grafische Darstellung von Daten, einschließlich Histogrammen und Boxplots
  • Datenbereinigung und -vorbereitung
  • Deskriptive Maßzahlen für Korrelationen, wie z.B. der Pearson-Korrelationskoeffizient
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Wahrscheinlichkeitsrechnung

Die Wahrscheinlichkeitsrechnung bietet Werkzeuge, um reale Unsicherheiten mathematisch zu modellieren. Dies ist entscheidend für das Verständnis von Zufallsprozessen und ihren Folgen.

  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Diskrete und kontinuierliche Zufallsvariablen
  • Wahrscheinlichkeitstheoreme (z.B. Satz von Bayes)
  • Verteilungsfunktionen, einschließlich Binomial- und Normalverteilung
  • Erwartungswert, Varianz und Momente
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Schließende Statistik

Schließende Statistik ist der nächste Schritt nach der deskriptiven Statistik und ermöglicht es, allgemeine Aussagen auf Basis von Stichprobendaten zu treffen.

  • Grundlagen der Stichprobenziehung
  • Punkt- und Intervallschätzungen
  • Konfidenzintervalle und deren Interpretation
  • Bootstrapping-Methoden
  • Parameter- und Strukturhypothesen
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Hypothesentests

Hypothesentests sind ein zentraler Aspekt der schließenden Statistik und ermöglichen die Überprüfung wissenschaftlicher Theorien anhand von Daten.

  • Null- und Alternativhypothesen
  • Fehler 1. und 2. Art
  • Signifikanzniveau und p-Werte
  • t-Tests und F-Tests
  • Chi-Quadrat-Tests und deren Anwendung
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Anwendung von Statistiksoftware

Der praktische Teil der Vorlesung umfasst die Anwendung von Statistiksoftware, um die theoretischen Konzepte umzusetzen und zu vertiefen.

  • Grundlagen der Nutzung von Software wie SPSS und R
  • Datenimport und -export
  • Durchführung von deskriptiven Analysen in der Software
  • Erstellung von Grafiken und Diagrammen
  • Automatisierung von Aufgaben durch Skripte
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Statistik I an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Im Rahmen des Psychologie-Studiums an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet die Vorlesung 'Statistik I' eine fundierte Einführung in die statistischen Grundlagen. Die Veranstaltung kombiniert theoretische und praktische Einheiten, wodurch Du ein umfassendes Verständnis für die behandelten Themen erlangst. Die Vorlesung 'Statistik I' wird jedes Wintersemester angeboten und schließt mit einer schriftlichen Klausur ab. Wichtige Themen im Curriculum sind Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Schließende Statistik und Hypothesentests.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung 'Statistik I' umfasst theoretische und praktische Einheiten und findet im Wintersemester statt.

Studienleistungen: Die Prüfungsleistung am Ende der Vorlesung ist eine schriftliche Klausur.

Angebotstermine: Die Vorlesung 'Statistik I' wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Schließende Statistik, Hypothesentests

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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