Video

1:00 Ein signifikantes Ergebnis hat im realen Leben nicht automatisch eine Bedeutung 1:10 Beispiel: Einführung Lerntraining am Gymnasium zur Förderung des mathematischen Lernverständnisses. Zwei Lerntrainings zur Auswahl. 1:45 Hypothese: Es gibt einen Unterschied in den beiden Lerntrainings 1:50 Ungerichtete Hypothese / Unterschiedshypothese 1:56 Welche Methode verwenden? 2:05 t-Test für unabhängige Stichproben 2:10 8 Wochen Lerntraining, im Anschluss hieran Matheklausur 2:20 Lerntraining-1 13,6 Punkte, Lerntraining-2 14 Punkte 2:30 p-Wert 0.002 (hochsignifikanter Unterschied) 2:40 Ist dieser Unterschied praktisch relevant? --> Effektstärke berechnen 2:55 Für jede Methode gibt es ANDERE Effektstärken! 3:15 Effektstärke bei t-Test für unabhängige Stichproben: Cohen's d berechnen = 0.08 3:30 Konventionen von Cohen: KLEINER Effekt 0.2, MITTELSTARKER Effekt 0.5, GROSSER Effekt 0.8 3:45 Also Cohen's d = 0.08 --> weit entfernt von einem KLEINEN Effekt (mindestens 0.2) --> signifikanter Effekt hat keine praktische Relevanz! 4:15 Ergebnis: egal, welches Lerntraining, beide sind annähernd gleich gut 5:20 Große Stichprobe liefert mit höherer Wahrscheinlichkeit signifikante Ergebnisse, ABER: ohne Angabe der Effektstärke keine Aussage über praktische Bedeutsamkeit! 6:00 Effektgrößen werden beim Hypothesentesten eingesetzt = gehören zur Inferenzstatistik 6:10 Effektgrößen werden benötigt, um praktische Bedeutsamkeit anzugeben = bei Experimenten: Ausmaß der Wirkung eines experimentellen Faktors 6:22 Effektgrößen bei Regressionsmodellen: Hinweis darauf, wie stark der/die Prädiktor/en auf das Kriterium wirken 6:35 Effektgrößen, um Stichprobengröße, die benötigt wird, zu planen (siehe Programm G-Power) 6:40 Programm G-Power: berechnen lassen, wie viele Personen für eine bestimmte Hypothese mit einem bestimmten Verfahren braucht. 6:50 G-Power: Hier werden angegeben (1) erwartete Effektgröße, (2) alpha-Fehler, (3) Power (alpha-Fehler und Power siehe gesonderte Podcast-Folgen) 7:00 Effektgrößen werden benötigt für Meta-Analysen: um Effekte vieler Studien zusammenfassen zu können 8:10 drei Gruppen von Effektstärken: (1) " r " Korrelationskoeffizient für Zusammenhänge, (2) " d " für Unterschiede, (3) Maße für die erklärte Varianz 8:30 für manche Verfahren ist es nicht einfach Effektstärken zu berechnen, vor allem für nicht-parametrische (nonparametrische) Verfahren gibt es manchmal gar keine eigene Effektstärke 8:45 grundsätzlich: in den meisten Fällen kann man auch Effektstärken ineinander UMWANDELN (häufig wird Teststatistik in das Maß " r " umgewandelt) cont.

🎉 schöner Podcast wieder. Aber eine Frage: "Die Grenzen des Intervalls sind zufallabhängig und hängen von den Daten der Stichprobe ab" .. aber sind die sie dann nicht Stichproben-abhängig? Oder ist das das gleiche? ❤

Super Video!

Ich weiß genau, was Skalenniveaus sind und wofür ich die brauche, aber ich mag deinen Kanal und deine Stimme so gerne, dass ich trotzdem dranbleibe!🤗

Ich bin Ihnen unfassbar dankbar für diesen Podcast. Ich studiere selber gerade Psychologie im 2ten Semester und war vor dem Abgrund des Verzweifelns aufgrund des Statistikmoduls. Ich wünschte ich hätte Ihren Podcast früher gefunden. Ich werde mich wohl in den nächsten Tagen durch alle Folgen hören. Vielen, vielen lieben Dank Frau Paul

Glückwunsch 🎉

Klasse! Dein Podcast hat mir riesig geholfen, vielen Dank!!

CZcams hat mir das Video empfohlen, obwohl ich Statistik im Studium nicht mochte. 🤣Finde das Video aber auf einer gewissen Ebene ansprechend für mich, weil ich selbst schreibe, wenn auch Romane. Ich glaube, ein jeder anstrebender Autor träumt von diesem Augenblick sein eigenes Werk in den Händen zu halten. Aus finanziellen Gründen gibt es aber wohl erstmal nur ein eBook.

Her damit!

Sehr gute Videos, ich wette das Buch ist auch so gut! Tolle Arbeit, weiter so

Super erklärt, herzlichen Dank 😊

Bitte weiter so, mir hat diese tolle Erklärung sehr gut geholfen 😊

Hi, ich beschäftige mich seit 2 Tagen zum Spass mit dem P-Wert, was mir mittlerweile reicht übel aufstösst ist das "Signifikanzniveau". Wie sie schon sagten wird es vorher festgelegt. Nach welchen Kriterien denn? Meist nimmt ja wohl 0,05, oder wenn man strengere Maßstäbe anlegt 0,01. Aber ist hier denn der Willkür nicht Tür und Tor geöffnet?! Nicht signifikante Ergebnisse lassen sich wohl sicherlich schlechter verkaufen als signifikante? (im Zweifel will man ja etwas nachweisen oder?) Also wird der gewiefte Statistiker im Zweifel das Signifikanzniveau lieber etwas höher ansetzen? Oder noch schlimmer: Ein Kollege macht ein paar Monate später denselben Test mit entsprechend angepassten Niveau? Was meine sie? PS: bei Medikamentennebenwirkungen könnte man natürlich genau andersherum manipulieren um bsp angeben zu können das in der Stichprobe gefundene nebenwirkungen in Bezug auf die Gesamtgruppe "nicht signifikant" sind.

Wenn mit der gleichen Stichprobe unter gleichen Umständen der gleiche Test nochmals durchgeführt wird, sind Stichproben dann abhängig oder unabhängig?

Danke für das klasse Video! :-)

Ich habe gerade deine Podcast-Folge 24 gehört und ich muss sagen, dass ich total begeistert bin! Deine Tipps zu Statistik für Studierende in der Gesundheitsökonomie waren so hilfreich und gut erklärt. Du hast definitiv meinen Tag versüßt und mir viel Selbstvertrauen gegeben. Danke für deine wertvollen Ratschläge! Ich freue mich schon auf deine kommenden Folgen. Mach weiter so!

Vielen lieben Dank für das tolle Video, Melanie!! :)

Danke für das angenehme Quiz. Kleine Anmerkungen: - Die Regressionsgleichung stimmt nicht ganz, entwerder rekonstruiert man y, aber dann fehlt der Fehlerterm: y = b0 + b1x1 + e, oder man lässt ihn weg, dann sagt man aber y-Dach voher (was ja auch zur Bestimmung von R/R^2 mit y korreliert wird). Interessanterweise taucht das e bei der multiplen Regression bei dir auf... - An den Betas kann man nicht ooptimalerweise die Wichtigkeit der Prädiktoren ablesen, auch wenn das intuitiv so scheinen mag. Siehe hierzu Darlington & Hayes (2017) Kap 8. Für einfache Vergleiche bietet sich daher eher an die Semi-Partialkorrelationen (oder deren Quadrate) zu betrachten, oder aber formal eine Dominanzanalyse zu machen (Budescu, 1993)

Sehr hilfreich. Genau das habe ich gesucht.

Hallöchen 🙂 ist das Buch auch für Statistik II geeignet, um die Inhalte besser zu verstehen ? Oder hast du da ein anderes Buch, was du empfehlen kannst? Du leistet echt tolle Arbeit. Deine Videos sind super hilfreich !

Fantastisch erklärt, seit Stunden verzweifle ich über dem Buch aber jetzt hab ich's! Vielen vielen Dank!!

Vielen lieben Dank, dieser Kanal hilft mir enorm beim vorbereiten auf meine Statistik 1 Klausur ♥️

Vielen Dank, Melanie, für das Interview!

Vielen Dank für das Video! :D wo finde ich den infernzstatistsichen Teil? und gibt es auch was zur ANCOVA? vielen Dank schonmal und LG :)

Hey, ich habe eine Frage die leider nichts mit dem Video aber immerhin mit Statistik zu tun hat. Könnte diesbezüglich noch keine hilfreichen Videos und Artikel finden. Undzwar blick ich nicht durch bei den ganzen Begriffen. Kann mir jemand sagen, ob probabilistische / nicht probabilistische Stichproben nur ein Synonym für abhängige und unabhängige Stichproben ist? Also Probabilistisch = abhängig = verbunden Nicht Probabilistisch = unabhängig = nicht verbunden ??? Danke schonmal

toll und verständlich gesprochen :)

Hallo. Ich bin 38 und würde gerne dieses Jahr ein Studium in Psychologie anfangen. Ich finde es ermutigend, dass du auch in meinem Alter damit angefangen hast. Ich hab nämlich noch letzte Bedenken, ob ich vielleicht nicht doch meine Zeit verschwende. Ich muss , wegen meines Vollzeit- Jobs in Teilzeit studieren und bis ich dann fertig bin gehen gut 8 - 10 Jahren ins Land. Ich frag mich, ob mir das auf dem Arbeitsmarkt noch was bringt, wenn ich mit Ende 40 erst fertig bin.😁

Danke für das Video. Also immer wen man vom signifikanzniveau oder dem ablehnungsbereich der nullhypothese spricht, spricht man üner den fehler 1. art?

Wieder sehr hilfreich. :)

Können Sie bitte auch ein Viedeo zu lineare Regression und messwiedeholungen bei Anova hochladen.

Statistik / Glaskugel einfach erklärt Ein ❤️ für Wladimir Wladimirowitsch Putin 🤓

Wird es irgendwann bald wieder einen Rabatt-Code geben?

Vielen Dank für diesen strukturierten Überblick. Genau das fehlt in den meisten Unterlagen.

Sie erklären klasse

Liebe Melanie, deine Videos finde ich sehr verständlich erklärt und ich finde es angenehm, dir zuzuhören. Ich würde mich riesig freuen, wenn du mal ein Video zur Faktorenanalyse hochladen würdest ( :

Danke 🙏♥️

Richtig gut erklärt, danke!

Wunderbar erklärt! Vielen Dank!.

Montag ist meine Statistik Klausur :D das Video kam sehr passend und hat super viel geholfen!! Vielen Dank

Danke für deine Offenheit

Was bist du nur für ein wundervoller Mensch. Ganz, ganz toll.💚

Vielen Dank für deine grandiosen Videos!! Sie sind wirklich gold wert und werden noch sehr vielen Menschen helfen! :)

Eine ganz wertvolle Podcastfolge! Dadurch fühle ich mich sehr abgeholt. Danke danke danke! :)

Sie sind wunderbar! Vielen Dank für die verständliche Erklärung 🙏