_{Lehrveranstaltungsnummer: 366.554  (KV 2 Stunden)}

Diese Lehrveranstaltung baut auf einer grundlegenden Statistik Lehrveranstaltung auf und hat den Fokus auf Testprobleme verschiedenster Art. Die Umsetzung der statistischen Methoden wird mittels des statistischen Programmpakets R illustriert.

Inhalte

• Wiederholung der Grundlagen (insbesondere Merkmalsarten, grafische Darstellung, ...)
• deskriptive Statistik: Maßzahlen der Lage, Streuung, Schiefe und Wölbung
• Einführung in das Statistik-Programmpakete R
• Datenanalyse in R (Häufigkeitsaufzählung, Kennzahlen empirischer Verteilungen, Stem-and-Leaf-Plots, Boxplots, Interpretation)
• Testtheorie (Aufstellen von Hypothesen, Fehler 1. und 2. Art, ...)
• t-Test Familie (Einstichprobenfall, Zweistichprobenfall, abhängiger t-Test, Fallzahlschätzung, Power-Analyse)
• nichtparametrische Tests anhand des Mann-Whitney-U-Tests und Wilcoxon-Rangsummentests
• Test auf Normalverteilung: Kolmogorov-Smirnov-Test (Lilliefors-Korrektur)
• Chi-Quadrat-Test (Abhängigkeitstest, Anpassungstest, Test auf Symmetrie)
• Zusammenhangsmaß "Chi-Quadrat" und daraus abgeleitete Größen (Cramer´s V, Phi, Kontingenzkoeff. C), exakter Test nach Fisher und korrigiertes Chi-Quadrat nach Yates
• Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen: Analyse von Kontingenztabellen
• Odds-Ratio, Risk-Ratio
• Gütekriterien für binäre Klassifikationssysteme (Sensitivität, Spezifität, ROC-Kurven)
• Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson
• Maßzahlen für den Zusammenhang bei ordinalskalierten Merkmalen (Spearman, Kendall)
• biseriale Korrelationskoeffizienten
• partielle Korrelationskoeffizienten
• allgemeine Tests für Korrelationskoeffizienten
• Einführung in die Varianzanalyse