In der Inferenzstatistik geht es darum, aus den in der Stichprobe gefundenen Beziehungen auf die Beziehungen in der Grundgesamtheit zu schlieĂen. Mit Hilfe der Inferenzstatistik kĂśnnen wir beispielsweise entscheiden, ob die Unterschiede zwischen den Gruppen, die wir in unseren Daten feststellen, stark genug sind, um unsere Hypothese zu stĂźtzen, dass Gruppenunterschiede generell in der GesamtbevĂślkerung bestehen. Wir werden zunächst die Grundprinzipien der Signifikanztests betrachten: die Verteilung der Stichproben- und Teststatistiken, den p-Wert, das Signifikanzniveau, die Aussagekraft sowie Fehler vom Typ I und Typ II. AnschlieĂend werden wir uns mit einer Vielzahl von statistischen Tests und Techniken befassen, die uns dabei helfen, Schlussfolgerungen fĂźr verschiedene Datentypen und verschiedene Forschungsdesigns zu ziehen. FĂźr jeden einzelnen statistischen Test werden wir untersuchen, wie er funktioniert, fĂźr welche Daten und welches Design er geeignet ist und wie die Ergebnisse zu interpretieren sind. Sie werden auch lernen, wie Sie diese Tests mit frei verfĂźgbarer Software durchfĂźhren kĂśnnen.



Inferentielle Statistik
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Methoden und Statistik in den Sozialwissenschaften


Dozenten: Annemarie Zand Scholten
67.542 bereits angemeldet
Bei enthalten
(597Â Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: Allgemeine Statistik
- Kategorie: Regression
- Kategorie: Statistisches Programmieren
- Kategorie: Experiment
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufĂźgen
8 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage


Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
FĂźgen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

In diesem Kurs gibt es 8 Module
[formatierter Text hier]
Das ist alles enthalten
1 Video10 LektĂźren
In diesem zweiten Modul der Woche 1 beginnen wir mit einer kurzen Auffrischung der statistischen Hypothesentests. Da wir davon ausgehen, dass Sie gerade den Kurs Grundlagen der Statistik absolviert haben, ist unsere Behandlung etwas abstrakter und wir gehen sehr schnell vor! Wir stellen Ihnen die entsprechenden Basic Statistics-Videos zur Verfßgung, falls Sie einen sanfteren Einstieg benÜtigen. Nach der Auffrischung besprechen wir Methoden zum Vergleich zweier Gruppen anhand einer kategorialen oder quantitativen abhängigen Variable. Wir verwenden unterschiedliche Tests fßr unabhängige und abhängige Gruppen.
Das ist alles enthalten
9 Videos5 LektĂźren1 Aufgabe3 App-Elemente
In diesem Modul befassen wir uns mit der kategorialen Assoziation. Wir werden vor allem den Chi-Quadrat-Test besprechen, mit dem wir entscheiden kÜnnen, ob zwei kategoriale Variablen in der BevÜlkerung miteinander in Beziehung stehen. Wenn zwei kategoriale Variablen nicht miteinander verbunden sind, wßrden Sie erwarten, dass die Kategorien dieser Variablen nicht "zusammenpassen". Sie wßrden erwarten, dass die Anzahl der Fälle in jeder Kategorie der einen Variable auf jedem Niveau der anderen Variable proportional ähnlich ist. Der Chi-Quadrat-Test hilft uns, die tatsächliche Anzahl der Fälle fßr jede Kombination von Kategorien (die gemeinsamen Häufigkeiten) mit der erwarteten Anzahl der Fälle zu vergleichen, wenn die Variablen nicht miteinander verbunden sind.
Das ist alles enthalten
6 Videos4 LektĂźren1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Modul sehen wir uns an, wie wir den Zusammenhang zwischen zwei quantitativen Variablen mithilfe einer einfachen (linearen) Regressionsanalyse beschreiben kĂśnnen. Die Regressionsanalyse ermĂśglicht es uns, die Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen zu modellieren und - auf der Grundlage unserer Stichprobe - zu entscheiden, ob in der Population eine "echte" Beziehung besteht. Die Regressionsanalyse ist nĂźtzlicher als die bloĂe Berechnung eines Korrelationskoeffizienten, denn sie ermĂśglicht es uns zu beurteilen, wie gut unsere Regressionslinie zu den Daten passt, sie hilft uns, AusreiĂer zu identifizieren und die Werte der abhängigen Variable fĂźr neue Fälle vorherzusagen.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 LektĂźren1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Modul werden wir sehen, wie wir mehr als einen Prädiktor verwenden kÜnnen, um eine quantitative Ergebnisvariable zu beschreiben oder vorherzusagen. In den Sozialwissenschaften sind die Beziehungen zwischen psychologischen und sozialen Variablen im Allgemeinen nicht sehr stark, da die Ergebnisse im Allgemeinen durch komplexe Prozesse beeinflusst werden, an denen viele Variablen beteiligt sind. Es ist also sehr hilfreich, eine Ergebnisvariable mit mehreren Prädiktoren beschreiben zu kÜnnen, nicht nur, um die Passgenauigkeit des Modells zu erhÜhen, sondern auch, um den individuellen Beitrag jedes Prädiktors zu bewerten, während die anderen kontrolliert werden.
Das ist alles enthalten
8 Videos4 LektĂźren1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Modul besprechen wir die Varianzanalyse, eine sehr beliebte Technik, mit der wir mehr als zwei Gruppen bei einer quantitativen abhängigen Variable vergleichen kÜnnen. Wir nennen sie Varianzanalyse, weil wir zwei Schätzungen der Varianz in der Grundgesamtheit vergleichen. Wenn sich die Gruppenmittelwerte in der Population unterscheiden, unterscheiden sich auch die Varianzschätzungen. Genau wie bei der multiplen Regression kÜnnen wir mit der faktoriellen Varianzanalyse den Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen untersuchen.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 LektĂźren1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Modul werden wir das letzte Thema dieses Kurses besprechen: Nichtparametrische Tests. Bis jetzt haben wir uns hauptsächlich mit Tests beschäftigt, die Annahmen ßber die Form der Verteilung erfordern (z-Tests, t-Tests und F-Tests). Manchmal sind diese Annahmen nicht zutreffend. Nicht-parametrische Tests erfordern weniger dieser Annahmen. Es gibt mehrere nicht-parametrische Tests, die den parametrischen z-, t- und F-Tests entsprechen. Diese Tests sind auch dann nßtzlich, wenn die Antwortvariable eine geordnete kategoriale Variable im Gegensatz zu einer quantitativen Variable ist. Es gibt auch nicht-parametrische Entsprechungen fßr den Korrelationskoeffizienten und einige Tests, die keine parametrischen Gegenstßcke haben.
Das ist alles enthalten
7 Videos5 LektĂźren1 Aufgabe1 App-Element
In diesem letzten Modul gibt es kein neues Material zu lernen. Wir raten Ihnen, sich etwas mehr Zeit zu nehmen, um den Stoff der vorherigen Module durchzugehen und fĂźr die AbschlussprĂźfung zu Ăźben. Wir haben eine ĂbungsprĂźfung zur VerfĂźgung gestellt, die Sie so oft Sie wollen ablegen kĂśnnen. Die AbschlussprĂźfung ist genauso aufgebaut wie die ĂbungsprĂźfung, so dass Sie wissen, was Sie erwartet. Bitte beachten Sie, dass Sie die AbschlussprĂźfung nur zweimal innerhalb von sieben Tagen ablegen kĂśnnen, bereiten Sie sich also gut vor. Bitte halten Sie sich an den Ehrenkodex und kommunizieren oder konferieren Sie nicht mit anderen, während Sie diese PrĂźfung ablegen oder danach. Bei den offenen Fragen der PrĂźfung (d.h. den Fragen, die keine Multiple-Choice-Fragen sind) sollten Sie Ihre Antworten mit 3 Dezimalstellen angeben und bei Ihren Berechnungen 5 Dezimalstellen verwenden. Viel GlĂźck!
Das ist alles enthalten
2 Aufgaben
Dozenten


Empfohlen, wenn Sie sich fĂźr Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
Duke University
University of Amsterdam
Macquarie University
American Psychological Association
Warum entscheiden sich Menschen fĂźr Coursera fĂźr ihre Karriere?




Bewertungen von Lernenden
597 Bewertungen
- 5 stars
63,14Â %
- 4 stars
21,10Â %
- 3 stars
7,87Â %
- 2 stars
3,18Â %
- 1 star
4,69Â %
Zeigt 3 von 597 an
GeprĂźft am 15. Apr. 2016
I understood inferential statistics better with this course. Both teachers made the concepts clear for me. The R homework helps me review inferential statistics methods.
GeprĂźft am 18. Mai 2020
I could understand the basic of the statistics. Some quiz were difficult, but these are beneficial to me.
GeprĂźft am 8. Jan. 2017
Not giving 5 stars only because it was fast paced. With a low grasping power i had to watch the video again and again. Otherwise the content in the video is to the point.

Neue KarrieremĂśglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten â 100 % online
SchlieĂen Sie sich mehr als 3.400Â Unternehmen in aller Welt an, die sich fĂźr Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prßfungsmodus belegen, kÜnnen Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, mßssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prßfung erwerben. Wenn Sie die Prßfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet mĂśglicherweise keine PrĂźfungsoption. Sie kĂśnnen stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle UnterstĂźtzung beantragen.
Der Kurs bietet mÜglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option kÜnnen Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben kÜnnen.
Wenn Sie sich fĂźr den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefĂźgt - von dort aus kĂśnnen Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufĂźgen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen mĂśchten, kĂśnnen Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kßndigen kÜnnen. Danach gewähren wir keine Rßckerstattung, aber Sie kÜnnen Ihr Abonnement jederzeit kßndigen. Siehe unsere vollständigen Rßckerstattungsbedingungen.
Weitere Fragen
Finanzielle UnterstĂźtzung verfĂźgbar,