Hallo,

bei zwei Gruppen die jeweils wiederholt befragt wurden gibt es 2 Möglichkeiten vorzugehen:

(1) falls eine Normalverteilung in den Gruppen zu den Messzeitpunkten angenommen werden darf, so kannst du eine zweifaktorielle Anova (erster Faktor die Gruppenzugehörigkeit und zweiter Faktor die Zeit) mit Messwiederholungen berechnen (diesen Befehl gibt es auch so in SPSS, falls du damit deine Auswertung durchführst).

(2) falls keine Normalverteilung in den Gruppen zu den Messzeitpunkten angenommen werden darf, musst da separat für die Gruppen einen nichtparametrischen Test für Messwiederholungen (z.B. Wilcoxon-Test für verbundene Stichproben) ausführen. Wenn es dann in der Kontrollgruppe keine Veränderung der Leistung und in der Versuchsgruppe eine Veränderung der Leistung gibt , so wirkt sich X aus (zur Sicherheit könntest du auch noch testen ob die Versuchgruppe und Kontrollgruppe zum Zeitpunkt 1 dasselbe Leistungsniveau haben).

Viele Grüße

Hallo,

du kannst dir eine Funktion schreiben, welche dir den Vektor mit den Verdopplungen ausgibt. Die Funktion kannst du z.B. "verdopplung" nennen. Die Funktionsargumente müssten dann der Anfangswert und die Anzahl der betrachteten Stunden sein:

verdopplung <- function(Anfangswert, AnzahlStunden){

returnvector <- rep(NA,times=AnzahlStunden)

returnvector[1] <- Anfangswert

for (i in 2:AnzahlStunden){

returnvector[i]<- returnvector[i-1]*2

}

return(returnvector)

}

Die Funktion kannst du dann beispielsweise wie folgt aufrufen:

verdopplung(Anfangswert=1, AnzahlStunden=5)

verdopplung(Anfangswert=2, AnzahlStunden=8)

verdopplung(Anfangswert=3, AnzahlStunden=10)

Die Egebnisse kannst du auch in einem Vektor abspeichern und grafisch darstellen:

gespeicherteWerte <- verdopplung(Anfangswert=3, AnzahlStunden=10)

plot(gespeicherteWerte )

Viele Grüße

Hallo,

es sein X deine Zufallsvariable für das Gewicht, X ist normalverteilt mit Mittelwert 3200 und Standardabweichung 800 ; N(3200, 800^2). Nur die Dichte der Normalverteilung f(x) kann man simpel als Formel schreiben. Die Verteilungsfunktion F(x) der Normalverteilung ist nicht geschlossen (als Formel) darstellbar. Es ist also nicht möglich die Werte 2500 usw. in F(x) einzusetzen. F(2500), wobei F die Verteilungsfunktion von N(3200, 800^2) , würde die Wahrscheinlichkeit, dass das Gewicht kleiner als 2500 ist angeben.

Da die Verteilungsfunktion der Normalverteilung nicht geschlossen darstellbar ist, ist sie tabellarisch erfasst. Um genauer zu sein, es ist die Standardnormalverteilung N(0,1) tabellarisch erfasst. Standardisierung bedeutet (X-Mittelwert )/Standardabweichung.

Somit muss du die interessierende Größe standardisieren, z.B. (3000-3200)/800=-0.25. Wenn du diesen Wert in der Tabelle der Standardnormalverteilung nachschlägst, so kommt 0.401 raus -> Die Wahrscheinlichkeit, dass das Neugeborene weniger als 3000 wiegt liegt bei 40.1%. Die Gegenwahrscheinlichkeit, also die Wahrscheinlichkeit, dass das Neugeborende mehr als 3000 wiegt beträgt 1-0.401=0.599=59.9%.

Viele Grüße

Hallo,

• Vektor y ist die Zielvariabe (abhängige Variable) und fest

• Matrix X ist die Matrix mit den Einflussgrößen (unabhängige Variablen) und fest

• Vektor e beinhaltet die Residuen. Residuen sind die Abweichungen zwischen den wahren y-Werten und den durch die Regresionsgerade geschätzten y-Werten.

• Vektor b beinhaltet die Regressionskoeffizienten. Diese werden über die realen Daten y und X geschätzt.

Der Term Xb beschreibt die Regressionsgerade. Die Werte in e zeigen die Abweichung der wahren y-Werte von der geschätzten Regressionsgeraden Xb.

Viele Grüße

Hallo,

möchte man beispielsweise untersuchen von welchen Merkmalen das Einkommen abhängig ist, so ist die abhängige Variable das Einkommen.

Möglich denkbare Einflussgrößen auf das Einkommen könnten der Schulabschluss, der ausgeübte Beruf, das Geschlecht,... sein. Dies wären dann die unabhängigen Variablen.

Viele Grüße

Die Firma STAT-UP ist ein junges Unternehmen, das sich auf dem Gebiet Statistische Beratung und Dienstleistungen spezialisiert und schon seit sieben Jahren auf dem Markt erfolgreich agiert. Das Team besteht aus mehreren erfahrenen StatistikerInnen und MathematikerInnen, die die renommiertesten Universitäten Deutschlands absolviert haben.

Eins der Spezialgebieten ist die statistische Beratung bei wissenschaftlichen Veröffentlichungen wie Promotionen, Habilitationen, Diplom-, Bachelor- und Masterarbeiten aus verschiedenen Gebieten wie Sozialpädagogik, Medizin, Psychologie, BWL und VWL. Im Laufe der Geschichte hat STAT-UP mehr als hundert Doktoranden und Diplomanden bei der Auswertung von empirischen Daten betreut und dadurch ihren Studium- bzw. Promotionserfolg gesichert.

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Weitere Informationen findest du auf der homepage www.stat-up.de

Viele Grüße

Hallo,

die Funktion "str()" soll einen ersten Überblick über den Datensatz (datafame) geben. Hier steht obs für observations, also Beobachtungen. Dein Datensatz beinhaltet 3 Variablen und pro Variable 9 Beobachtungen. Die Dimension deines Datensatzes ist also 9x3.

Weitere nützliche Funktionen für einen ersten Überblick der Daten sind "head()" und "summary()".

Viele Grüße

Hallo,

für Tests auf Kontingenztabelle (Kreuztabellen) wie es hier gefragt wird, gibt es drei Möglichkeiten:

• Chi-Quadrat-Test (Test auf Unabhängigkeit) falls die Zellenbesetzung nicht gering ist (Daumenregel: in jeder Zelle mehr als 5 Beobachtungen). Dieser Test kann für alle Dimensionen einer Kreuztabelle verwendet werden (2x2 wie bei psychische Probleme <-> Geschlecht, 2x4 wie bei psychische Probleme <-> Altersstufen)

• Exakter Fisher Test für alle 2x2 Kreuztabellen, auch bei geringer Zellenbesetzung. Dieser Test arbeitet nicht approximativ mit der Chi-Quadrat-Verteilung, sondern mit der exakten Verteilung- der Hypergeometrischen Verteilung.

• Freeman-Halton-Test: Erweiterung von Fisher's exaktem Test (2x2) auf k dichotome Stichproben (kx2).

Tipp: falls du mit SPSS auswertest, wir dir bei der Berechnung eines Chi-Quadrat-Test auf 2x2 Tabellen auch automatische der Exakte Fisher Test mit ausgegeben.

Viele Grüße