Hey, echt gut erklärt, allerdings sind die sechs weiteren Videos nicht zu finden. Wo kann ich die einsehen? Danke für die Info:)

Ich fürchte Sie werden bald gecancelt. Ab Minute 2:22 haben Sie nur die Ausprägung "m/w" für das Merkmal "Geschlecht" angegeben. Das ist rechtsextrem.

Wenn, neben den verschiedenen Gruppen, auch noch die vorher nachher Messung stattfindet ist das doch ein Mixed Modell und nicht unabhängig, oder? Dachte die einfaktorielle ist immer unabhängig

Das Beste Video was ich zu dem Thema gefunden habe! Ich habe endlich verstanden, was mein Professor da erzählt hat!

Das Wichtigste in Kürze, vielen Dank für die prägnante Darstellung! :)

Die verbale Darstellung der Ergebnisse, die automatisch erzeugt wird ist leider nicht korrekt! Das Odds Ratio gibt NICHT an, um wie viel wahrscheinlicher es ist "krank" zu sein, sondern um wie viel höher die Chace ist! Das ist einfach nicht dasselbe, denn p = Odds / (Odds+1) und folglich Odds = p / (1-p). Odds (Chance) ungleich Wahrscheinlichkeit. Wenn man wissen will, um wie viel wahrscheinlicher der Zustand in der eine oder anderen Gruppe ist, dann muss zunächst über die logistische Funktion die Wahrscheinlichkeit für jede Gruppe berechnet werden und diese dann ins Verhältnis setzen.

Ölf

Dieses Video ist klasse! Für alle, die sich mit dem Grundverständnis der Statistik schwer tun: hier ist das Ziel und der Sinn hinter Statistik kurz und knapp erklärt! ❤🎉

Du hast dich vertan bei dem Chi2 Test, oder? Es müsste heißen, wie gut ist die Vorhersage, wenn die UNabhängigen Variablen drin sind vs. wenn sie nicht drin sind. Abgesehen davon vielen Dank für das Video, das war hilfreich.

Bitte noch dazu ein Video über Calibration plot veröffentlichen, vielen Dank im Voraus

Bestes Video über das Thema!

Kurz vor der Erwähnung des Levene-Tests (4:57min) wird von der abhängigen Stickprobe gesprochen, gezeigt wird jedoch die unabhängige Stichprobe. Bei der Erklärung zum Berechnen des kritischen T-Wertes (11:46min) wird zwei Mal die abhängige erwähnt. Die unabhängige jedoch nicht. Das hat mich etwas verwirrt. (In der Annahme ich habe es richtig gehört). Welches stimmt nun?

Danke für dieses rettende, super erklärte Video!!! ....aus "chinesisch" wurde deutsch 😂😂😂....

Voll gut erklärt, danke sehr!!

Super

super! Ich danke euch...

Sehr gut erklärt. nach 2 min gecheckt. das beispiel mit der größe ist der hammer, man kann es sich so visuell vorstellen. top danke.

Worin besteht die Logik die Werte zu multiplizieren bei der Kurve mit zensierten Daten? Danke!

Wirklich sehr gutes Video

Sicher das LoA = konfidenintervall ist ? Berechnet man 2teres nicht mit Standardfehler anstatt stab.?

Das ist Vogel abgeschossen 😅 Bruder das zu schwer einfach aufgeben

vielen Dank

vielen Dank

Laaaaaangweiiiiliig

Wirklich ein sehr gelungenes Video! Inhaltlich vollständig und fachlich präzise - vielen Dank!

Toll erklärt, vielen Dank ! Ich habe mir vor Begeisterung direkt Euer Statistikbuch gekauft :)

Vielen Dank für das gute Video. Kurz und knackig erklärt! Weiter so!

sehr gut erklärt. habs jetzt verstanden

Ich danke dir für deine Erklärung. du bist der einzige im deutschen Raum, der ein Video zu diesem Thema hast.

Klasse

Danke, endlich ein Video, dass die verschiedenen Testsituationen mal in einer Übersicht veranschaulicht.

Super erklärt! Bestes Video, was ich zu diesem Thema finden konnte

tolles video ! mir fällt es trotzdem total schwer an Beispielen die Intervall von der Verhältnisskala zu unterscheiden :(

Auch von mir, ein riesiges Dankeschön! Super erklärt!

Pures Gold.

Super Video

Vielen Dank für das tolle Video. Es wäre super, wenn ihr ins Video oder in euer Tutorial noch ein paar Anmerkungen zum Post-hoc-Test einfügen könntet. Wird hier auch der Dunn-Bonferroni-Test verwendet wie beim Kruskall-Wallis-Test? Mir ist es leider nicht gelungen, selbst auf die in eurem Tutorial in der Tabelle dargestellten p-Werte für den Post-hoc-Test zu kommen.

Sehr verständlich und klar. Vielen Dank für die Mühe.

Mir ist nicht klar, warum och mit mü und sigma rechne. Das sind doch eigentlich Populationsparameter. Hier nehme ich die Werte doch aber aus der Stichprobe, so dass ich eigentlich von x quer und s ausgehen müsste?

Achtung!!! Auf der vorletzten Folie ist ein Tippfehler, es sollte nicht n_i heißen, sondern n_1. LG Mathias

Super Video, habe schon ein paar zu diesem Thema geschaut. Beste Erklärung!

Besten Dank für dieses didaktisch super gemachte Video. Eine kurze Nachfrage: Sind für "QSA" und "QSB" die Parameter für "Gruppenanzahl für die Faktoren" versehentlich vertauscht worden? Bei "QSA" wird mit "q" (Anzahl der Gruppen in Faktor B) und bei "QSB" mit "p" (Anzahl der Gruppen in Faktor A) gerechnet. Bei der Folie auf eurer Webseite findet sich das ebenfalls so. In der Rechnung macht es keinen Unterschied, da beide Faktoren 2 Ausprägungen aufweisen, aber es wären ja auch zwei Faktoren mit unterschiedlich vielen Ausprägungen denkbar.

Danke sehr !!! Aber auch eine super Werbung 😏

Wirklich ein sehr eingängiges Video. Vielen Dank! Ein bisschen verwirrend waren allerdings die angeführten Formeln und Rechnungen - da haben sich ein paar Fehler eingeschlichen, wenn ich mich nicht völlig irre. Bei "QSin" etwa sind die Summenzeichen vertauscht oder aber die Rechnung passt nicht zu der Reihenfolge der Summenzeichen in der Formel, und der Index für "P" (Zeilenindex) müsste "m" und nicht "i" (= Spaltenindex) lauten, wenn die "Ai" die Gruppenmittelwerte bezeichnen. Bei "QSres" ist mir nicht klar, wie hier Formel und beispielhafte Rechnung zusammenpassen sollen - mit der angegebenen Formel bin ich aber auch problemlos auf das genannte Ergebnis gekommen.

Richtig gute Videos

Super!!!

Die Formulierung: 3:32 "Nach drei Jahren ist eine Füllung ausgebrochen." bedeutet offenbar nicht, dass die Füllung nach 3 Jahre bereits ausgebrochen ist, sondern dass sie innerhalb des 4. Jahres und nicht innerhalb des 3. Jahres ausbricht. Vielleicht sollte man eindeutiger sagen: "Eine Füllung bricht nach drei Jahren heraus." oder "zwischen dem 3. und 4. Jahrestag"? Wenn ich es bei der Berechung der n richtig verstehe kann die Füllung auch genau am 3. Jahrestag ausfallen (Also ist das ein links geschlossenes Intervall zwischen dem 3. und 4. Jahrestag?) Wäre ja wichtig um die Kurve richtig zu interpretieren. Zumindest müsste es so sein, wenn man die Kurve so interpretieren will: "Es ist zu 90% wahrscheinlich, dass eine Füllung mindestens 3 Jahre hält." Es dürfte aber dann nicht heißen: Es ist zu 90% wahrscheinlich, dass eine Füllung länger als 3 Jahre hält". Oder wie würde man das passend formulieren?

Super Video! Video zu Hazard Ratios wäre klasee und würde dieses Video super ergänzen

extrem gut erklärt

Hallo, wenn ich mir bei SPSS über einen unabhängigen t-Test auch den Levene-Test mit ausgeben lasse, erhalte ich für diesen nur einen df. Wie berichte ich das dann in meiner Arbeit ? (APA) Bei der ANOVA bekommt man ja beim Levene-Test immer zwei df's und berichtete diese auch. Würde ich dann beim t-Test nur einen df für den Leven-Test berichten?