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#Auswertung #Interpretation #has-images
Question
Auswertung: Konfidenzintervalle
Answer
- Bestimmung statist . Signifikanz für unterschiedliche Parameter möglich
- Z.B. Mittelwert , Mittelwertdifferenz, Varianz, Effektstärken
- Z.B. Mittelwert (95% CI) = M 1.96 * SE; M = 5 [0.03; 9.97] Statist. signifikant, weil 0 nicht imcKonfidenzintervall liegt
- Z.B. Mittelwert , Mittelwertdifferenz, Varianz, Effektstärken
- Vermeintliches Unsicherheitsmaß
- Breite Intervalle als Zeichen dafür, dass der wahre Wert deutlich kleiner/größer als der berechnete Wert sein kann
- Nicht unbedingt… (vgl. Morey et al., 2016)
- Breite Intervalle als Zeichen dafür, dass der wahre Wert deutlich kleiner/größer als der berechnete Wert sein kann
- Konfidenzintervalle werden selbst von Experten (Lehrbücher etc.) falsch interpretiert
- Korrekte Interpretation: Bsp. 95% CI = Hätte man die Untersuchung unendlich häufig wiederholt, dann würde der wahre Wert in 95% der Fälle in den Konfidenzintervallen liegen
- Die Pluralform ist entscheidend: In jeder Untersuchung könnte man nämlich ein völlig anderes Konfidenzintervall bekommen
- Es gibt nur zwei Möglichkeiten: entweder befindet sich der wahre Wert im Konfidenzintervall ( p = 1) oder nicht p = 0). Die Wahrscheinlichkeit kann also nicht 95%, 99% etc. betragen
- Leider wissen wir nicht, ob der wahre Wert in einem konkreten Intervall liegt. Wenn man Pech hat, dann liegen sogar völlig unplausible Werte im Konfidenzintervall
- Die Nützlichkeit der Konfidenzintervalle sehr umstritten
- Alternative: Bayessche Statistik, z.B. 95% Credibility interval --> In welchem Bereich liegen die plausibelsten Werte?
- Leider wissen wir nicht, ob der wahre Wert in einem konkreten Intervall liegt. Wenn man Pech hat, dann liegen sogar völlig unplausible Werte im Konfidenzintervall
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Auswertung: Konfidenzintervalle
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Auswertung: Konfidenzintervalle
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- Bestimmung statist . Signifikanz für unterschiedliche Parameter möglich
- Z.B. Mittelwert , Mittelwertdifferenz, Varianz, Effektstärken
- Z.B. Mittelwert (95% CI) = M 1.96 * SE; M = 5 [0.03; 9.97] Statist. signifikant, weil 0 nicht imcKonfidenzintervall liegt
- Z.B. Mittelwert , Mittelwertdifferenz, Varianz, Effektstärken
- Vermeintliches Unsicherheitsmaß
- Breite Intervalle als Zeichen dafür, dass der wahre Wert deutlich kleiner/größer als der berechnete Wert sein kann
- Nicht unbedingt… (vgl. Morey et al., 2016)
- Breite Intervalle als Zeichen dafür, dass der wahre Wert deutlich kleiner/größer als der berechnete Wert sein kann
- Konfidenzintervalle werden selbst von Experten (Lehrbücher etc.) falsch interpretiert
- Korrekte Interpretation: Bsp. 95% CI = Hätte man die Untersuchung unendlich häufig wiederholt, dann würde der wahre Wert in 95% der Fälle in den Konfidenzintervallen liegen
- Die Pluralform ist entscheidend: In jeder Untersuchung könnte man nämlich ein völlig anderes Konfidenzintervall bekommen
- Es gibt nur zwei Möglichkeiten: entweder befindet sich der wahre Wert im Konfidenzintervall ( p = 1) oder nicht p = 0). Die Wahrscheinlichkeit kann also nicht 95%, 99% etc. betragen
- Leider wissen wir nicht, ob der wahre Wert in einem konkreten Intervall liegt. Wenn man Pech hat, dann liegen sogar völlig unplausible Werte im Konfidenzintervall
- Die Nützlichkeit der Konfidenzintervalle sehr umstritten
- Alternative: Bayessche Statistik, z.B. 95% Credibility interval --> In welchem Bereich liegen die plausibelsten Werte?
- Leider wissen wir nicht, ob der wahre Wert in einem konkreten Intervall liegt. Wenn man Pech hat, dann liegen sogar völlig unplausible Werte im Konfidenzintervall
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Summary
| status | not learned | measured difficulty | 37% [default] | last interval [days] | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| repetition number in this series | 0 | memorised on | scheduled repetition | ||||
| scheduled repetition interval | last repetition or drill |
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