Statistik 1: Übung

Anleitung zu den Übungen

Zu erstellen sind:

  1. Ein quarto generiertes pdf-Dokument mit dem begründeten Lösungsweg (R-Code, R Output und dessen Interpretation)

  2. ein ausformulierter Methoden- und Ergebnisteil (für eine wiss.Arbeit)

Wichtige Hinweise zur Ausgestaltung:

  • Bitte erklärt und begründet die einzelnen Schritte, die ihr unternehmt, um zu eurem Ergebnis zu kommen. Dazu erstellt bitte ein mit Quarto generiertes pdf-Dokument, in dem ihr Schritt für Schritt den verwendeten R-Code, die dazu gehörigen Ausgaben von R, eure Interpretation derselben und die sich ergebenden Schlussfolgerungen für das weitere Vorgehen dokumentiert.
  • Dieser Ablauf sollte insbesondere beinhalten:
    • Überprüfen der Datenstruktur nach dem Einlesen, welches sind die abhängige(n) und welches die unabängige(n) Variablen etc.
    • Explorative Datenanalyse, um zu sehen, ob evtl. Dateneingabefehler vorliegen oder Datentransformationen vorgenommen werden sollten
    • Auswahl und Begründung eines statistischen Verfahrens
    • Bestimmung des vollständigen/maximalen Models
    • Selektion des/der besten Models/Modelle
    • Durchführen der Modelldiagnostik für dieses
    • Generieren aller Zahlen, Statistiken und Tabellen, die für eine wiss. Ergebnisdarstellung benötigt werden
  • Formuliert abschliessend einen Methoden- und Ergebnisteil (ggf. incl. adäquaten Abbildungen/Tabellen) zu dieser Untersuchung in der Form einer wissenschaftlichen Arbeit (je einen ausformulierten Absatz von ca. 60-100 Worten bzw. 3-8 Sätzen). Alle wichtigen Informationen sollten enthalten sein, unnötige Redundanz dagegen vermieden werden.

Stat1: Übung

Aufgabe 1.1: Assoziationstest

Führt einen Assoziationstest zweier kategorialer Variablen (mit je zwei Ausprägungen) durch. Dazu erhebt ihr selbst die Daten (wozu ihr euch auch in Teams zusammenschliessen könnt). Ihr könnt z.B. eine Datenerhebung unter Mitstudierenden durchführen (etwa Nutzung Mac/Windows vs. männlich/weiblich). Bitte formuliert vor der Datenerhebung eine Hypothese, d.h. eine Erwartungshaltung, ob und welche Assoziation vorliegt und wenn ja warum. Beachtet, dass ihr für diese Form des Assoziationstests genau zwei binäre Variablen benötigt. Wenn ihr also kategoriale Variablen mit mehr als zwei Ausprägungen habt, so könnt ihr entweder Ausprägungen sinnvoll zusammenfassen oder seltene Ausprägungen im Test unberücksichtigt lassen.

Aufgabe 1.2: t-Test

**T-Test mit Datensatz *Novanimal_Weeks.csv**

Im Forschungsprojekt NOVANIMAL wurde u.a. in der ZHAW-Mensa untersucht, was es braucht, damit Menschen freiwillig weniger tierische Produkte konsumieren. Dazu wurden in sogenannten Interventionswochen mehr vegane und vegetarische Gerichte (zu Lasten kleinerer Fleischgerichtsauswahl) angeboten. Eine erste grundsätzliche Frage war, ob die unterschiedliche Gerichtsauswahl zu unterschiedlichen Verkaufszahlen führten. Beantwortet dazu mit dem Datensatz und geeigneten Tests folgende Frage:

Wurden in den Basis- und Interventionswochen unterschiedlich viele Gerichte verkauft?

  • Schau die Daten an: Verstehen und ggf. plotten.
  • Definiere die Null- (\(H_0\)) und die Alternativhypothese (\(H_1\)).
  • Welche Form von t-Test musst Du anwenden: einseitig/zweiseitig resp. gepaart/ungepaart?
  • Führe einen t-Test durch.
  • Wie gut sind die Voraussetzungen für einen t-Test erfüllt (z.B. Normalverteilung der Residuen und Varianzhomogenität)?
  • Stelle deine Ergebnisse angemessen dar, d.h. Text mit Abbildung und/oder Tabelle