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Grundlagen
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Warum Statistik?
Messtheoretische Grundlagen
Grundgesamtheit und Stichprobe
Stichprobenarten
Deskriptive Statistik
Skalenniveau
Zentralmaße
Streuungsmaße
Hypothesen
Zusammenhangshypothesen
Unterschiedshypothesen
Scheinkorrelation
Normalverteilung
Normal- und Standardnormalverteilung
Test auf Normalverteilung
Visuelle Prüfung der Normalverteilung
Inferenzstatistik
Inferenzstatistik
Inferenzstatistik
Gütekriterien
Verteilungen
Ablauf eines Hypothesentests
Signifikanz
Effektgröße
Konfidenzintervall
Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs
Grundlagen für Mittelwertsunterschiede (+ 2UV)
Typen von Quadratsummenzerlegungen
Fest vs. Zufällig
Interaktionen von Wechselwirkungen
Multiple Vergleiche
Post-hoc-Tests
A-priori-Kontraste
Trendtests
R-Programmierung
R-Programmierung
Einführung in R
Datenmanagement
Objektorientierte Programmierung
Shiny - Interaktive Kontrollelemente
Data Transformation
Resampling - Bootstrapping
Diagramme
Diagramme
Diagramme
Kreisdiagramm
Histogramm
Balkendiagramm
Liniendiagramme
Boxplot
Streudiagramm
Häufigkeiten
Spiderdiagramm
Kartendiagramme
Zusammenhang
Zusammenhang
2 Variablen
Cramers´V
Spearman
Pearson
einfache Regression
> 2 Variablen
Multiple Regressionsanalyse
Logistische Regressionsanalyse
Unterschied
Zentrale Tendenz
t-Test für eine Stichprobe
unabhängige Stichproben
2 Variablen
t-Test für unabhängige Stichproben
Mann-Whitney-U-Test
> 2 Variablen
Einfaktorielle Varianzanalyse (ohne Messwiederholung)
Kruskal-Wallis-Test
abhängige Stichproben
2 Variablen
t-Test für abhängige Stichproben
Wilcoxon-Test
> 2 Variablen
Einfaktorielle Varianzanalyse (mit Messwiederholung)
Friedman-Test
Gemischtes Design
Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung
Interdependenzanalyse
Interdependenzanalyse
Gruppierung der Objekte
Clusteranalyse
Reduktion der Variablen
Faktorenanalyse
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