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1. Hypothesenformulierung
1. Hypothesenformulierung
Es gibt einen Unterschied zwischen der
Häufigkeit weiblicher und männlicher
Zungenroller bei den ...
2. Formulierung eines statistischen
Hypothesenpaars
2. Formulierung eines statistischen
Hypothesenpaars
Hypothese 1 – „alternative
Hypothese“ (meist die Hypothese, die
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2. Statistisches Hypothesenpaar
Hypothese 1: Es gibt einen Unterschied
zwischen der Häufigkeit weiblicher und
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3. Auswahl eines Signifikanztests
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4. Datenerhebung
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5. Berechnung der
Irrtumswahrscheinlichkeit mit Hilfe
des Signifikanztest
Alternativ: Open-Office-File
5. Ergebnis und Interpretation des
Signifikanztest
Mögliche	Ergebnisse,	Quelle:	hRp://graphpad.com/quickcalcs/Rest1/?Format...
4. Mögliche Risiken
Achtung: Es gibt immer ein Risiko für
fehlerhafte Entscheidungen. Zwei Sorten
von Fehlern sind dabei m...
ACHTUNG
Richtig eingesetzt
MUSS die vorgegebene Reihenfolge
eingehalten werden, d.h. es darf nicht im
Anschluss an eine Datenerheb...
Richtig eingesetzt
Darf der Signifikanztest auch nicht „immer
wieder“ mit neuen Stichproben durchgeführt
werden bis es „end...
Werden trotzdem Signifikanztests
durchgeführt...
darf man die Ergebnisse nicht als signifikant
interpretieren.
Werden trotzdem Signifikanztests
durchgeführt...
dürfen diese dann ausschließlich als
Unterstützung bei der Formulierung vo...
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Dr. Sandra Schön
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Signifikanz - was heißt das eigentlich? (Wiederholung und Weiterführung Statistik)

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Veröffentlicht am

Unterlagen für den Präsenzunterricht im Lehrgang Hochschuldidaktik T3C - Bildungswissenschaftliche Forschungsmethoden.

Veröffentlicht in: Daten & Analysen
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Signifikanz - was heißt das eigentlich? (Wiederholung und Weiterführung Statistik)

  1. 1. Und was heißt denn nun eigentlich „signifikant“? (Wiederholung und Vertiefung Statistik) Dr. Sandra Schön „Bildungswissenschaftliche Forschungsmethoden“ Lehrgang Hochschuldidaktik T3C
  2. 2. (Wiederholung) Was war noch einmal eine Hypothese?
  3. 3. Wissenschaftliche Hypothese Wenn-Dann-Aussagen die generalisierbar (verallgemeinerbar) und falsifizierbar (widerlegbar) sind.
  4. 4. Es gibt Schüler/innen, die den ganzen Tag stören. Wissen- schaftliche Hypothese?
  5. 5. Alles hat einen Sinn. Wissen- schaftliche Hypothese?
  6. 6. Wissenschaftliche Hypothese Wenn-Dann-Aussagen die generalisierbar (verallgemeinerbar) und falsifizierbar (widerlegbar) sind. Wenn ... (unabhängige Variable) dann ... (abhängige Variable)
  7. 7. Beispiel einer Hypothese Es gibt einen Unterschied bei der Anwendung verschiedener Methoden zur Leistungs- feststellung im Berufsschulunterricht zwischen dienstälteren (mehr als 10 Jahre Dienstzeit) und dienstjüngeren (weniger als 10 Jahre Dienstzeit) Lehrerinnen und Lehrern. Dienstältere Lehrpersonen sind in der Anwendung von Methoden zur Leistungsfeststellung vielfältiger. (Beispiel T3C 14/16)
  8. 8. Hypothesen sind Ausgang oder Endpunkt einer wissenschaftlichen Untersuchung
  9. 9. Zwei Formen der Hypothesenbildung Erkundende bzw. Explorative Verfahren: Aus der Empirie wird eine spezielle Hypothese abgeleitet. AM ENDE: HYPOTHESE ZU BEGINN: HYPOTHESE Hypothesenprüfende Untersuchung (explanative Untersuchung): Auf Grundlage von Theorie und Stand der Forschung sind Hypothesen gebildet, die überprüft werden.
  10. 10. Beispiel einer Hypothese Es gibt einen Unterschied bei der Anwendung verschiedener Methoden zur Leistungs- feststellung im Berufsschulunterricht zwischen dienstälteren (mehr als 10 Jahre Dienstzeit) und dienstjüngeren (weniger als 10 Jahre Dienstzeit) Lehrerinnen und Lehrern. Dienstältere Lehrpersonen sind in der Anwendung von Methoden zur Leistungsfeststellung vielfältiger. (Beispiel T3C 14/16)
  11. 11. Hypothesenprüfung mit Hilfe statistischer Verfahren Ablauf siehe (z.B.) Nicola Döring & Jürgen Bortz (1995). Forschungsmethoden und EvaluaEon. Berlin: Springer.
  12. 12. Hintergrund Quelle: Wikipedia, Stand 3.10.15, URL: hRps://de.wikipedia.org/wiki/Zungenrollen Lizenz: hRps://de.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:LizenzbesEmmungen _CreaEve_Commons_ARribuEon-ShareAlike_3.0_Unported
  13. 13. 1. Hypothesenformulierung
  14. 14. 1. Hypothesenformulierung Es gibt einen Unterschied zwischen der Häufigkeit weiblicher und männlicher Zungenroller bei den Lehrenden.
  15. 15. 2. Formulierung eines statistischen Hypothesenpaars
  16. 16. 2. Formulierung eines statistischen Hypothesenpaars Hypothese 1 – „alternative Hypothese“ (meist die Hypothese, die untersucht werden soll) Hypothese 0: „Nullhypothese:“ Diese Hypothese geht von keinen Veränderungen aus, keinen Unterschieden, keinen Effekten oder Zusammenhängen.
  17. 17. 2. Statistisches Hypothesenpaar Hypothese 1: Es gibt einen Unterschied zwischen der Häufigkeit weiblicher und männlicher Zungenroller bei den Lehrenden. Hypothese 0: Es gibt keinen Unterschied beim Anteil weiblicher und männlicher Lehrender, die die Zunge einrollen können.
  18. 18. 3. Auswahl eines Signifikanztests Je nach Daten (Skalierung: nominal, ordinal, intervall, Normalverteilung) und Form der Datenerhebung bzw. Untersuchungsdesign (gleiche Personen, unterschiedliche, ihre Zahl, ...) bieten sich unterschiedliche Verfahren ein. z.B. •  t-Test •  Varianzanalyse •  Chi-Quadrat-Test
  19. 19. 4. Datenerhebung Anzahl der Frauen Anzahl der Männer Können Zungenrollen Können nicht Zungenrollen
  20. 20. 4. Datenerhebung Anzahl der Frauen Anzahl der Männer Anteil der ZungenrollerInnen in Prozent Anzahl n
  21. 21. 5. Berechnung der Irrtumswahrscheinlichkeit mit Hilfe des Signifikanztests Irrtumswahrscheinlichkeit: Es wird berechnet, „mit welcher Wahrscheinlichkeit das gefundene Untersuchungsergebnis auftritt, wenn in der Population die Nullhypothese gilt“ (Bortz & Döring, 1995, S. 25)
  22. 22. 5. Berechnung der Irrtumswahrscheinlichkeit mit Hilfe des Signifikanztest Geringe Irrtumswahrscheinlichkeit: Stichprobenergebnis lässt sich schwer mit der Nullhypothese vereinbaren. Dann spricht man von einem „signifikanten Ergebnis“
  23. 23. 5. Berechnung der Irrtumswahrscheinlichkeit mit Hilfe des Signifikanztest Nur bei sehr kleinen Irrtums- wahrscheinlichkeiten (kleiner als 0,05) ist eine Ablehnung der Nullhypothese akzeptabel. Irrtumswahrscheinlichkeiten <0,05 werden vereinbarungsgemäß als „signifikant“ bezeichnet, <0,01 als „hoch signifikant“ (Fisher 1925).
  24. 24. 5. Berechnung der Irrtumswahrscheinlichkeit mit Hilfe des Signifikanztest Wir nutzen zur Berechnung das Verfahren t-Test (für unabhängige Stichproben, zweiseitig).
  25. 25. 5. Berechnung der Irrtumswahrscheinlichkeit mit Hilfe des Signifikanztest Online-Kalkulator: http://graphpad.com/quickcalcs/ttest1/?Format=50
  26. 26. 5. Berechnung der Irrtumswahrscheinlichkeit mit Hilfe des Signifikanztest Alternativ: Open-Office-File
  27. 27. 5. Ergebnis und Interpretation des Signifikanztest Mögliche Ergebnisse, Quelle: hRp://graphpad.com/quickcalcs/Rest1/?Format=50
  28. 28. 4. Mögliche Risiken Achtung: Es gibt immer ein Risiko für fehlerhafte Entscheidungen. Zwei Sorten von Fehlern sind dabei möglich.
  29. 29. ACHTUNG
  30. 30. Richtig eingesetzt MUSS die vorgegebene Reihenfolge eingehalten werden, d.h. es darf nicht im Anschluss an eine Datenerhebung „willkürlich“ auf Signifikanzen getestet werden.
  31. 31. Richtig eingesetzt Darf der Signifikanztest auch nicht „immer wieder“ mit neuen Stichproben durchgeführt werden bis es „endlich“ signifikante Ergebnisse gibt.
  32. 32. Werden trotzdem Signifikanztests durchgeführt... darf man die Ergebnisse nicht als signifikant interpretieren.
  33. 33. Werden trotzdem Signifikanztests durchgeführt... dürfen diese dann ausschließlich als Unterstützung bei der Formulierung von Hypothesen eingesetzt werden, die in zukünftigen Studien untersucht werden sollen („exploratives Verfahren“)
  34. 34. Mehr hier Dr. Sandra Schön http://sandra-schoen.de

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