Wiederholung - Sportwissenschaftlichen Instituts der Universität des

Univ.-Prof. Dr. Georg Wydra
Methoden der Physiotherapie II
Methoden zur Auswertung von Untersuchungen
1 2 3 4 5 ZUR BEDEUTUNG DER STATISTIK IN DER FORSCHUNG 2 STATISTIK ALS VERFAHREN ZUR PRÜFUNG VON HYPOTHESEN
................................................... 8 HYPOTHESEN .............................. 10 UNTERSUCHUNGSMETHODEN ........ 34 SKALENTYPEN UND VARIABLEN (WIEDERHOLUNG)56 Prof. Dr. Georg Wydra
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1
1
Zur Bedeutung der Statistik in der Forschung
Ich glaube nur an Statistiken , die ich selbst gefälscht habe.
Nein nicht - Sir Winston Churchill (1874 - 1965)
Mit Statistiken kann man alles beweisen, nur nicht die Wahrheit.
ohne Quellennachweis
Ich stehe Statistiken etwas skeptisch gegenüber, denn laut Statistik haben
ein Millionär und ein Habenichts je eine halbe Million.
Franklin D. Roosevelt (1882 - 1945)
Alles was lediglich wahrscheinlich ist, ist wahrscheinlich falsch.
René Descartes (1596-1650)
Wenn man den Kopf in der Sauna hat und die Füße im Kühlschrank, sprechen Statistiker von einer angenehmen mittleren Temperatur.
Franz Josef Strauß (1915-1988)
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Pospeschill, 2006
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Pospeschill, 2006
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4
Formen der Statistik
Die deskriptive Statistik stellt Analysetechniken zur Verfügung, die der explorativen Beschreibung und Charakterisierung
empirischer Daten in Form ihrer Verteilung, Lage und Streuung
dienen.
Die Inferenzstatistik basiert auf Analysetechniken, die der Untersuchung von Stichproben dienen und Generalisationen auf
die Grundgesamtheit (Population) erlauben, aus denen sie gezogen wurden.
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Pospeschill, 2006
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Stichprobe und Stichprobenfehler
Eine Stichprobe ist eine bestimmte Anzahl von Fällen aus einer definierten Population, die zur Repräsentation der Population in einer empirischen Untersuchung eingesetzt wird.
Der Stichprobenfehler stellt die Diskrepanz zwischen der
Stichprobenstatistik und den tatsächlichen Werten in der Gesamtpopulation dar.
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2
Statistik als Verfahren zur Prüfung von Hypothesen
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8
Unterschiede zwischen
Zeitpunkten
nen Hypothesenformen
Querschnittsuntersuchungen
Längsschnittuntersuchungen
Ex-post-facto-Untersuchungen
Quasiexperimentelle Untersuchungen mit
Vortest
Hybride Experimente mit Vortest
Naturwissenschaftliche Experimente
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
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Kausalhypothesen
Gruppenunterschiede
Design-Typen zu den verschiede-
Effektunterschiede
Zusammenhänge
X
X
X
Zuordnung der verschiedenen
X
X
9
3
Hypothesen
Eine Hypothese ist eine Behauptung über die Beziehung zwischen Variablen.
Die Beziehung zwischen Variablen kann darin bestehen, dass:

zwischen verschiedenen Variablen Zusammenhänge bestehen (Zusammenhangshypothese)

zwischen verschiedenen Gruppen Unterschiede hinsichtlich
der Variablen bestehen (Unterschiedshypothese)

sich eine Variable zwischen verschiedenen Messzeitpunkten verändert (Veränderungshypothese)

eine Behandlung Effekte auf die Veränderung einer Variable
hat (Effekthypothese)
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Wissenschaftliche Hypothesen
 Wissenschaftliche
Hypothesen sind Annahmen über reale
Sachverhalte in Form von Konditionalsätzen (Wenn, …
dann)
 Sie
weisen über den Einzelfall hinaus und Verallgemeinerbar: Generalisierbarkeit
 Sie
müssen so formuliert sein, dass sie prinzipiell durch Untersuchungen widerlegt werden können: Falsifizierbarkeit.
Wissenschaftliche Hypothesen können nicht bewiesen (verifiziert) werden.
(BORTZ/DÖRING 1995)
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Zusammenhangshypothesen
Prädiktorvariable = die Variable, mit der die Größe einer anderen Variable (= Kriteriumsvariable) erklärt werden soll
Prädiktorvariable = unabhängige Variable
Kriteriumsvariable= abhängige Variable
 Zusammenhang zwischen zwei Variablen
 Zusammenhang zwischen mehreren Prädiktorund einer Kriteriumsvariablen
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Arten von Zusammenhängen
 Lineare Beziehungen
Beispiel: Linearer Zusammenhang zwischen der Belastungs
bei der Fahrradergometrie und dem Sauerstoffverbrauch
Möglichkeit der Berechnung der maximalen Sauerstoffaufnahme auf der Basis der
• Leistung bei der Fahrradergometrie:
VO2max (ml/min/kg) = Rel. Leistung X 12 + 3,5
• Leistung beim Cooper-Test
VO2max (ml/min/kg) = (Laufstrecke in Metern - 504,9) /44,73
http://www.shapesense.com/fitness-exercise/calculators/vo2max-calculator.aspx
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Nichtlineare Beziehungen

Parabolische Beziehung f(x)=y=x2
Beispiel: Gesundheit in Abhängigkeit vom Körpergewicht: Es gibt ein
optimales Körpergewicht. Unterhalb und oberhalb davon verschlechtert sich die Gesundheit

Exponentielle Beziehung f(x)=y=ex
Beispiel: Aufzuwendende Kraft in Abhängigkeit vom Grad der Muskeldehnung. Bei zunehmender Dehnung steigt die Kraft, die zur Dehnung aufgebracht werden muss, exponentiell an.

Logarithmische Beziehung f(x)=y=log x
Beispiel:

Kubische Beziehung f(x)=y=x3
Beispiel:
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Zusammenhangshypothese eine Prädiktor- und eine Kriteriumsvariable
Je stärker die Hüftbeugemuskulatur entwickelt ist, umso weniger dehnfähig ist sie.
Oder: Mit zunehmender Kraft verringert sich die Dehnfähigkeit
der Hüftbeugemuskulatur.
Oder: Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Kraft und
der Dehnfähigkeit der Hüftbeugemuskulatur.
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Zusammenhangshypothese
mehrere Prädiktor- und eine Kriteriumsvariable
Je stärker die Hüftbeugemuskulatur und je weniger sie dehnfähig ist, umso häufiger treten Rückenprobleme auf.
Oder: Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Kraft und
Dehnfähigkeit der Hüftbeugemuskulatur und Rückenproblemen.
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Zusammenhangshypothese mehrere Kriteriums bzw. Prädiktorvariablen
Je stärker der Bewegungsmangel und der alltägliche Stress,
umso höher sind die Blutfettwerte und der Blutdruck.
Oder: Es besteht ein Zusammenhang zwischen Bewegungsmangel und Stress einerseits und Blutfetten und Blutdruck andererseits.
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Unterschiedshypothesen
Behauptungen, wonach zwischen verschiedenen Gruppen (unabhängige Variable) Unterschiede hinsichtlich der Ausprägung
einer Variablen (abhängige Variable) bestehen
Beispiele:
Es besteht ein Unterschied zwischen Männern und Frauen
hinsichtlich der Beweglichkeit.
Oder: Frauen sind beweglicher als Männer!
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Veränderungshypothesen
Behauptungen, wonach es zwischen verschiedenen Testzeitpunkten (= unabhängige Variablen) zu einer Veränderung einer
Variablen (= abhängige Variable) kommt
Beispiele:
Wenn eine Gruppe über einen definierten Zeitraum die Hüftbeugemuskulatur mit Übungen am Schrägbrett trainiert, dann
kommt es zu einer Verkürzung der Hüftbeugemuskulatur!
Oder: Nach einem Training der Hüftbeugemuskulatur ist diese
weniger dehnfähig als zuvor.
Oder: Es besteht ein Unterschied hinsichtlich der Länge des
Hüftbeugers zwischen Vor- und Nachtest.
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Effektivitätshypothesen
Behauptungen, wonach es zwischen verschiedenen Behandlungen Unterschiede hinsichtlich der Veränderung einer Variable (= Effektivität der Behandlung) gibt
Beispiele:
Wenn eine Gruppe dynamisch und die andere Gruppe statisch dehnt, dann verbessert die dynamisch trainierende ihre
Beweglichkeit stärker als die statisch trainierende.
Oder: Dynamisches Dehnen ist effektiver als statisches.
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Beispiele
Die folgenden beispielhaften Abbildungen basieren auf einer
eigenen Studie:
Wydra, G., Bös, K. & Karisch, G. (1991). Zur Effektivität verschiedener Dehntechniken.
Deutsche Zeitschrift für Sportmedizin, 42, 386 - 400.
Fragestellung der Studie war, welche Unterschiede hinsichtlich der Effektivität zwischen
verschiedenen Dehntechniken bestehen.
Untersuchungsstichprobe: 40 Männer und 40 Frauen, die als Patienten an einer Rehamaßnahme teilnahmen.
Gemessene (abhängige) Variablen: Aktive und passive Hüftflexionsfähigkeit als Maß für
die Dehnfähigkeit der ischiokruralen Muskelgruppe
Treatments: 10 Dehnbehandlungen in einem Zeitraum von zwei Wochen
Treatment 1: Statisches Dehnen
Treatment 2: Postisometrisches Dehnen
Treatment 3: Dynamisches Dehne
Treatment 4: Kontrollgruppe
Untersuchungsdesign: Versuchs-Kontrollgruppen-Untersuchung mit Vor- und Nachtest
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Effektivität verschiedener Dehntechniken Angabe der korrigierten Effektgröße d
Effektgröße d
1
0,78
0,8
0,6
0,4
0,31
0,28
statisch
postisometrisch
0,2
0
dynamisch
Art der Dehnung
Zusammenfassung: Die dynamische Dehntechnik erwies sich
in dem Experiment als hochsignifikant effektiver als die anderen Dehntechniken.
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Null- und Alternativhypothesen
Nullhypothese (H0): Kein statistisch signifikanter Zusammenhang oder Unterschied nachweisbar
Alternativhypothese (H1) trifft dann zu, wenn die Nullhypothese verworfen wird: Es besteht ein Zusammenhang oder
ein Unterschied.

Ungerichtete Alternativhypothesen: Keine Aussage
über die Richtung (größer oder kleiner )des Zusammenhangs oder des Unterschiedes

Gerichtete Alternativhypothesen: Aussage über die
Richtung des Zusammenhangs oder des Unterschiedes
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Null- und Alternativhypothesen
Nullhypothese
H0: Personen mit größerer Bewegungserfahrung und Personen mit geringerer Bewegungserfahrung unterscheiden sich nicht im Lernen einer neuen Bewegung.
Ungerichtet
Alternativhypothese
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H1a: Personen mit größerer
Bewegungserfahrung und
Personen mit geringerer
Bewegungserfahrung unterscheiden sich im Lernen einer neuen Bewegung.
Gerichtet
H1b: Personen mit größerer
Bewegungserfahrung lernen
eine neue Bewegung leichter als Personen mit geringerer Bewegungserfahrung.
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32
Arbeitsauftrag
A 1: Warum kann man eine wissenschaftliche Hypothese nicht
beweisen?
A 2: Formulieren Sie - nach den formalen Regeln eines Konditionalsatzes - eine mögliche Unterschiedshypothese als Nullhypothese bzw. die zugehörige Alternativhypothese!
A 3: Formulieren Sie - nach den formalen Regeln eines Konditionalsatzes - eine mögliche Zusammenhangshypothese!
A 4: Wann formuliert man eine Nullhypothese und wann eine gerichtete Alternativhypothese?
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4
Untersuchungsmethoden
Vorexperimentelle Pläne
 Querschnittsuntersuchungen
 Längsschnittuntersuchungen
Experimente
 Echte Experimente mit Randomisierung
 Quasiexperimente mit natürlichen Gruppen
Pläne in der Epidemiologie
 Fallkontrollstudien (Ex-post-facto-Untersuchungen)
 Kohortenstudien
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34
Symbole
O = Messung der AV; O1, O2 mehrere Messungen von AV1, AV2
X = Treatment; X1, X2, X3 mehrere Treatments
R = Zuweisung der Vpn auf die Gruppen nach Zufall (Randomisierung)
P = Zuweisung der Vpn. auf die Gruppen durch Parallelisierung
N = Zuweisung der Vpn auf die Gruppen nicht nach Zufall (Non-Equivalent)
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Querschnittuntersuchungen
Durchführung einer Untersuchung zu nur einem Zeitpunkt, wobei verschiedene Variablen bei unterschiedlichen Gruppen gemessen werden können.
XO
 Beschreibung von Merkmalsverteilungen
 Feststellung von Unterschieden zwischen Gruppen
 Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen
und/oder Merkmalen der Gruppe
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36
Längsschnittuntersuchung
Durchführung einer Untersuchung zu mehreren Zeitpunkten,
wobei verschiedene Variablen bei unterschiedlichen Gruppen
gemessen werden können (Ein-Gruppen-Vortest-NachtestDesign)
OXO
 Beschreibung von Merkmalsverteilungen
 Feststellung von Unterschieden zwischen Gruppen
 Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen
und/oder Merkmalen der Gruppe
 Erfassung von Veränderungen bestimmter Merkmale
in einer Gruppe
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37
Echtes Experiment
Vergleich von Veränderungen bestimmter Merkmale in randomisierten Gruppen unter Kontrolle der Störvariable „Gruppenzugehörigkeit“ durch eine Kontrollgruppe (VersuchsKontrollgruppen-Untersuchung mit Vor- und Nachtest)
ROXO
RO
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O
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Parallelisierung
Testwert
der Störvariable
Rang
20
1
19
2
18
3
17
4
16
5
15
6
14
7
13
8
M = 16,5
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Paarbildung
Gruppe A
Gruppe B
Paar 1
1 (20)
2 (19)
Paar 2
4 (17)
3 (18)
Paar 3
5 (16)
6 (15)
Paar 4
8 (13)
7 (14)
M = 16,5
M = 16,5
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Doppelblind-Design
Placebo- und Verum-Vergabe sind weder Untersucher noch
Versuchsperson bekannt. Dieses Design hat vor allem beim
Testen von Medikamenten eine große Bedeutung.
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P
O XV O
P
O XP O
P
O
O
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40
Solomon-Vier-Gruppen-Vergleichsplan
Untersuchung von vier Gruppen, um den Effekt des Vortests
auf die abhängige Variable abschätzen zu können.
ROXO
RO
Prof. Dr. Georg Wydra
O
R
XO
R
O
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41
Within-Subject-Design
Untersuchung mehrerer Treatments an einer Gruppe. Randomisierung der Reihenfolge der Treatments
Prof. Dr. Georg Wydra
R O X1 O
O X2 O
O
R O X2 O
O
O
O X1 O
RO
O X1 O
O X2 O
O
O
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42
Nichtrandomisierte (Quasi)-Experimente
NOXO
NO
O
Vergleich von Veränderungen bestimmter Merkmale in natürlichen (Gruppen (z. B. Schulklassen, Sportgruppen)
Vortest-Nachtest-Kontrollgruppen-Design mit nicht gleichartiger
Kontrollgruppe
Prof. Dr. Georg Wydra
Sportwissenschaftliches Institut der Universität des Saarlandes
43
Untersuchungsmethoden der Epidemiologie
 Kohortenstudie
 Fall-Kontroll-Studie
 Interventionsstudien
Prof. Dr. Georg Wydra
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44
Kohortenstudie
Prospektive Studien, in denen Personen oder Personengruppen, die in unterschiedlichem Maße einem Risiko ausgesetzt
sind, über einen bestimmten Zeitraum beobachtet werden.
Beispiel: Framingham-Studie
Prof. Dr. Georg Wydra
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45
Lercher (2007)
Prof. Dr. Georg Wydra
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46
Fall-Kontroll-Studie
Retrospektive Studien, in denen gefragt wird, in welchem Maße Personen oder Personengruppen, die einem Risiko ausgesetzt waren, erkrankt sind
= Post-ex-facto-Untersuchung
Xe O
O
Beispiel: Ehec-Epidemie
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47
Lercher (2007
Prof. Dr. Georg Wydra
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48
Lercher (2007
Prof. Dr. Georg Wydra
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49
Lercher (2007)
Prof. Dr. Georg Wydra
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Interventionsstudien
Interventionsstudien sollen klären, inwieweit bei klinischen
Gruppen oder Bevölkerungsgruppen durch eine gezielte Manipulation von gesundheitsbezogenen Maßnahmen (z. B. Gesundheitskampagnen, Trinkwasserfluorierung) Veränderungen
in den interessierenden gesundheitlichen Kenngrößen zu beobachten sind.

Kontrollierte klinische Versuche (Experimente)

Bevölkerungsbezogene Studien (Feldexperimente)
Die DHP war die bislang größte Präventionsstudie, die in Deutschland zur Senkung von Herz-Kreislauf-Risikofaktoren
und Mortalitätsraten in großen Bevölkerungsgruppen durchgeführt wurde. In fünf Studienregionen wurde über einen Zeitraum von acht Jahren ein breites Spektrum von Präventionsmaßnahmen angewandt. Die Wirkungen wurden u.a. mit drei
repräsentativen Gesundheitssurveys zu drei Messzeitpunkten evaluiert. Die Ergebnisse zeigen im internationalen Vergleich auf der Ebene der Risikofaktoren beachtliche Erfolge. Entsprechende Verbesserungen wurden in den präventiven
Versorgungsstrukturen der Studiengemeinden erzielt.
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51
Gütemerkmale eines exp. Designs
1. Kausaltheoretische Hypothese ist vor Versuchsbeginn
vorhanden.
2. Experimentelle Variable ist manipulierbar
3. Alle übrigen Versuchsbedingungen sind manipulier- bzw.
kontrollierbar (vgl. Sarris, 1991, S. 11).
Vorexperimentelle Untersuchungen
Quasiexperimentelle Untersuchungen
Experimentelle Untersuchungen
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1
2
3
(+)
+
+
+
+
+
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Stufe
Ia
Ib
IIa
IIb
III
IV
Evidenz-Typ
wenigstens ein systematischer Review auf der Basis methodisch hochwertiger kontrollierter und randomisierter
Studien
wenigstens eine ausreichend große, methodisch hochwertige, kontrollierte und randomisierte Studie
wenigstens eine hochwertige Studie ohne Randomisierung
wenigstens eine hochwertige Studie eines anderen Typs
quasi-experimenteller Studien
mehr als eine methodisch hochwertige nichtexperimentelle Studie
Meinungen und Überzeugungen von angesehenen Autoritäten (aus klinischer Erfahrung); Expertenkommissionen; beschreibende Studien
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53
Arbeitsauftrag
A 5: Versuchen Sie zu klären, welche Hypothesen mit welchen Versuchsplänen zu bearbeiten sind!
A 6: Warum sind manchmal auch Post-ex-factoUntersuchungen gerade im therapeutischen Milieu Gewinn
bringend?
A 7: Welche Vorteile hat das sog. With-in-subject-Design?
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X
X
Längsschnittuntersuchungen
X
X
X
Quasiexperimentelle Untersuchungen mit
nicht randomiserten Gruppen
X
X
X
X
Echte Experimente
X
X
X
X
nen Hypothesenformen
Prof. Dr. Georg Wydra
Sportwissenschaftliches Institut der Universität des Saarlandes
Kausalhypothesen
Querschnittsuntersuchungen
Design-Typen zu den verschiede-
Effektunterschiede
Gruppenunterschiede
Unterschiede zwischen
Zeitpunkten
Zusammenhänge
Zuordnung der verschiedenen
X
55
5
Skalentypen und Variablen (Wiederholung)
Die Güte der einer Statistik zugrunde liegenden Zahlen hat einen unmittelbaren Einfluss auf die zur Verfügung stehenden
statistischen Methoden.
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Skalentypen
Nominalskalen: Verbale Bezeichnung von Merkmalsausprägungen einer Variablen (z. B. Haarfarbe).
Ordinalskalen: Bildung einer Rangfolge der Merkmalsausprägungen einer Variablen (z. B. Schulnoten).
Intervallskalen: Konstante Abstände der Merkmalsausprägungen aber variabler Nullpunkt (z. B. °C oder °F).
Ratioskalen Verhältnisskalen): Intervallskalen mit einem natürlichen Nullpunkt und variabler Skalierung (z. B.: Längenmaße; Skalierung Meter oder Meilen)
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58
Variablen
Eine Variable ist ein Symbol für eine Menge von Merkmalsausprägungen.
Beispiele: Geschlecht, Haarfarbe, schulische Leistungen, Zeit
beim 100-m-Lauf, absolute Temperatur
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Unabhängige und abhängige Variablen
Unabhängige Variablen sind diejenigen, die manipuliert, d. h.
beeinflusst werden können. Abhängige Variablen werden dagegen nur gemessen.
Beispiel Kraftunterschiede zwischen Männer und Frauen
Abhängige Variable: Kraftwerte
Unabhängige Variablen: Geschlecht
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Diskrete und kontinuierliche Variablen
Eine diskrete Variable besteht aus endlich vielen oder abzählbaren, separaten, unteilbaren Werten eines bestimmten Intervalls. Zwischen zwei benachbarten Werten existieren keine
weiteren Werte (z. B. Zahl der Studierenden, Antwortkategorien
bei einem Fragebogen).
Eine stetige bzw. kontinuierliche Variable besteht aus einer
unendlichen Anzahl möglicher Merkmalsausprägungen. Zwischen zwei benachbarten Werten existieren unendlich viele
weitere Werte (c-g-s-System: Längen-, Gewichts- und Zeitmaße sind bis ins Unendliche weiter zu unterteilen  m, cm, mm,
µm, nm etc.)
Prof. Dr. Georg Wydra
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