Hallo, bislang eine sehr informative und qualitativ hochwertige Videoserie! Ich hätte allerdings eine Frage bzgl. der Aussage bei 9:22 Die geschätzte Populationsvarianz ist ja die um n-1 korrigierte Stichprobenvarianz. Jede Stichprobe ist unterschiedlich und hat dementsprechend auch eine unterschiedliche Stichprobenvarianz. Sollte der Wert des Standardfehlers dann nicht auch je nach Stichprobe ein anderer sein? Falls ja, würde dies dann nicht die Aussagekraft des Standardfehlers extrem schmälern? Ps: Ich habe gemerkt, dass in dem nächsten Video ein Bespiel gerechnet wird, dass genau dieses Thema behandelt. Allerdings ändert sich meiner Meinung nach an der Frage der Sinnhaftigkeit nichts: Nehmen wir als Beispiel 2 Stichproben der selben Größe und derselben Stichprobenvarianz. Bei Stichprobe 1 liegen alle Proben auf der rechten Seite der Verteilung. Bei Stichprobe 2 liegen die Proben so um den Populationsmittelwert dass diese dem Stichprobenmittelwert entsprechen (wie gesagt nur ein Beispiel) Für den Standardfehler würde bei beiden Stichproben dasselbe herauskommen, Stichprobe 2 bildet den wahren Populationsmittelwert genau ab, Stichprobe 1 nicht.
So ist es, der Standardfahler wird bei der nächsten Stichprobe ein anderer sein. Wenn man Stichproben zieht entspricht die Stichprobenvarianz aber meistens recht gut der Populationsvarianz, solange die Stichprobe groß genug ist - hierzu am besten mal Video 9.3 ansehen. Viel Spaß!
Hallo, vielen Dank für Ihre hilfreichen Videos! Ich habe eine Frage zu dem konkreten inhaltlichen Unterschied zwischen der korrigierten Stichprobenvarianz und dem Standardfehler, wie kann man diese 2 Dinge differenzieren? Vielen Dank
Gutes Video, jedoch frage ich mich, warum genau diese Formel dabei heraus kommt? Würde man z.B. n oder n*n als Nenner nutzen, würde der Bruch sich auch wie gewünscht verhalten.
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Moin, deine Videos sind wirklich die Rettung für die Statistikklausuren im Psychologiestudium. Vielen Dank!!
Hallo ich habe ihre Videos gefunden und finde es sehr toll wie Sie das erklären. Teile ich auf jeden Fall mit anderen. Vielen Lieben Dank!
Das freut mich sehr, gerne weitersagen ;-)
Sehr gute Videos helfen mir gerade durch mein Psychologie- Studium! Übrigens sehr putzig wie du "Kurve" aussprichst ^^.
Sehr gutes Video zum Standardfehler.
Danke!
Hallo, bislang eine sehr informative und qualitativ hochwertige Videoserie! Ich hätte allerdings eine Frage bzgl. der Aussage bei 9:22
Die geschätzte Populationsvarianz ist ja die um n-1 korrigierte Stichprobenvarianz. Jede Stichprobe ist unterschiedlich und hat dementsprechend auch eine unterschiedliche Stichprobenvarianz. Sollte der Wert des Standardfehlers dann nicht auch je nach Stichprobe ein anderer sein? Falls ja, würde dies dann nicht die Aussagekraft des Standardfehlers extrem schmälern?
Ps: Ich habe gemerkt, dass in dem nächsten Video ein Bespiel gerechnet wird, dass genau dieses Thema behandelt. Allerdings ändert sich meiner Meinung nach an der Frage der Sinnhaftigkeit nichts:
Nehmen wir als Beispiel 2 Stichproben der selben Größe und derselben Stichprobenvarianz. Bei Stichprobe 1 liegen alle Proben auf der rechten Seite der Verteilung. Bei Stichprobe 2 liegen die Proben so um den Populationsmittelwert dass diese dem Stichprobenmittelwert entsprechen (wie gesagt nur ein Beispiel)
Für den Standardfehler würde bei beiden Stichproben dasselbe herauskommen, Stichprobe 2 bildet den wahren Populationsmittelwert genau ab, Stichprobe 1 nicht.
So ist es, der Standardfahler wird bei der nächsten Stichprobe ein anderer sein. Wenn man Stichproben zieht entspricht die Stichprobenvarianz aber meistens recht gut der Populationsvarianz, solange die Stichprobe groß genug ist - hierzu am besten mal Video 9.3 ansehen. Viel Spaß!
Hallo, vielen Dank für Ihre hilfreichen Videos! Ich habe eine Frage zu dem konkreten inhaltlichen Unterschied zwischen der korrigierten Stichprobenvarianz und dem Standardfehler, wie kann man diese 2 Dinge differenzieren? Vielen Dank
Bietet ihr die gesamte Grafik auch als Download an? Ist eine mega Übersicht!!
aktuell noch nicht ist aber eine tolle Idee danke!
Danke!!! So gut erklärt!
Freut mich!
Gutes Video, jedoch frage ich mich, warum genau diese Formel dabei heraus kommt? Würde man z.B. n oder n*n als Nenner nutzen, würde der Bruch sich auch wie gewünscht verhalten.
Ehrenmann