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Lhl/074

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Good, Better, Best! Führungsstile und wirtschaftliche Leistung

von Dr. Linda Helen Laukamp

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Statistik und Sichtungsnachweis dieser Seite findet sich am Artikelende
[1.] Lhl/Fragment 074 01 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2015-07-03 17:13:11 WiseWoman
Fragment, Gesichtet, Lhl, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Verschleierung, Wikipedia Korrelationskoeffizient 2008

Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Hindemith
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 74, Zeilen: 1-7
Quelle: Wikipedia Korrelationskoeffizient 2008
Seite(n): 1 (Onlinequelle), Zeilen: -
[Die Korrelation ist] eine Beziehung zwischen zwei oder mehr statistischen Variablen. Die Produkt-Moment-Korrelation ist ein Maß für den Grad des linearen Zusammenhangs zwischen zwei mindestens intervallskalierten Merkmalen. Sie kann lediglich Werte zwischen -1 und 1 annehmen. Bei einem Wert von +1 (bzw. -1) besteht ein vollständig positiver (bzw. negativer) linearer Zusammenhang zwischen den betrachteten Merkmalen. Wenn der Korrelationskoeffizient den Wert 0 aufweist, hängen die beiden Merkmale überhaupt nicht linear zusammen. Der Korrelationskoeffizient oder die Produkt-Moment-Korrelation (von Bravais und Pearson, daher auch Pearson-Korrelation genannt) ist ein dimensionsloses Maß für den Grad des linearen Zusammenhangs (Zusammenhangsmaße) zwischen zwei mindestens intervallskalierten Merkmalen. Er kann Werte zwischen −1 und 1 annehmen. Bei einem Wert von +1 (bzw. −1) besteht ein vollständig positiver (bzw. negativer) linearer Zusammenhang zwischen den betrachteten Merkmalen. Wenn der Korrelationskoeffizient den Wert 0 aufweist, hängen die beiden Merkmale überhaupt nicht linear voneinander ab.
Anmerkungen

Die Quelle ist nicht genannt.

Man beachte, dass das PDF-Dokument der Dissertation intakte Wikipedia-Links enthält die sich so auch in der Wikipedia finden. Die Begriffe "statistischen Variablen", " intervallskalierten" und "Merkmalen" sind verlinkt, was ein deutlicher Hinweis auf eine Übernahme aus der Wikipedia via copy-paste ist.

Man beachte, dass der erste Satz (samt Wikipedia Link für "statistischen Variablen") wohl aus dem Wikipedia-Artikel "Korrelation" stammt.

Sichter
(Hindemith) Schumann

[2.] Lhl/Fragment 074 09 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2015-07-13 20:00:17 WiseWoman
Fragment, Gesichtet, Lhl, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Verschleierung, Wikipedia Regressionsanalyse 2008

Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Schumann
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 74, Zeilen: 9-11, 28-31
Quelle: Wikipedia Regressionsanalyse 2008
Seite(n): 1, Zeilen: -
Die Regressionsanalyse51 ist ein statistisches Verfahren. Ihr Ziel besteht darin, Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen festzustellen.

[...]

Ist eine Regression ermittelt, ist auch die Frage nach ihrer Güte von Interesse. Hierfür wird häufig als Maß für die Güte das Bestimmtheitsmaß R2 verwendet. Generell gilt, je näher der Wert des Bestimmtheitsmaßes bei 1 liegt, desto größer ist die Güte der Regression bzw. der Anteil an erklärter Varianz im untersuchten Kriterium.


51 Für weitere Hintergundinformationen zu Korrelation und Regression sei auf das Werk „Statistik für Sozialwissenschaftler“ von Bortz (1999) verwiesen.

Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Analyseverfahren. Ziel ist es, Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen festzustellen.

[...]

Hat man eine Regression ermittelt, ist man auch an der Güte dieser Regression interessiert. Häufig verwendet wird als Maß für die Güte das Bestimmtheitsmaß R2. Generell gilt, je näher der Wert des Bestimmtheitsmaßes bei 1, desto größer ist die Güte der Regression.

Anmerkungen

Kein Hinweis auf die Quelle.

Aus der Quelle wurden auch drei dort eingebettete Links zu Wikipedia-Artikeln mitübernommen: https://de.wikipedia.org/wiki/Statistik, https://de.wikipedia.org/wiki/Abh%C3%A4ngige_Variable und https://de.wikipedia.org/wiki/Bestimmtheitsma%C3%9F .

Sichter
(Schumann), SleepyHollow02

[3.] Lhl/Fragment 074 12 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2015-07-13 19:31:04 PlagProf:-)
Fragment, Gesichtet, Lhl, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Verschleierung, Winter 2005

Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Hindemith
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 74, Zeilen: 12-27
Quelle: Winter 2005
Seite(n): 130, 131, Zeilen: 130: 8-14; 131: 8-15
Das Ergebnis der Regressionsanalyse ist die Regressionsgleichung, welche Aufschluss darüber gibt, wie stark die unabhängigen Variablen, die auch als Regressoren bezeichnet werden, auf die abhängige Variable, den Regressanden, wirken (Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber, 2003). Die Regressionskoeffizienten geben dabei Aufschluss über Stärke und Richtung des Einflusses der Variablen auf den Regressanden (Neubauer, 1994). Anhand der Regressionsfunktion lässt sich also erkennen, wie sich eine Veränderung der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable auswirken würde und unter welchen Umständen gewisse Werte erzielt werden können (Bortz, 2005).

Die Regressionsanalyse ermöglicht sowohl die Erklärung von Zusammenhängen als auch die Durchführung von Prognosen und gehört damit zu den wichtigsten und am häufigsten verwendeten multivariaten Verfahren (Backhaus, Erichson, Plinke & Weibler, 2003). Unterstellt wird eine eindeutige Richtung des Zusammenhangs zwischen Merkmalen, d.h. es werden also Vermutungen über Ursache-Wirkungs-Beziehungen untersucht und damit eine unterstellte Struktur zwischen den Variablen überprüft. Die Abhängigkeitsstrukturen zwischen den Variablen müssen vorab auf Basis theoretischer Überlegungen festgelegt werden.

Die Regressionsanalyse ermöglicht sowohl die Erklärung von Zusammenhängen als auch die Durchführung von Prognosen und gehört damit zu den wichtigsten und am häufigsten verwendeten multivariaten Verfahren (Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber, 2003). Die Regressionsanalyse unterstellt eine eindeutige Richtung des Zusammenhangs zwischen Merkmalen, untersucht also Vermutungen über Ursache-Wirkungs-Beziehungen und überprüft damit eine unterstellte Struktur zwischen den Variablen. Die Abhängigkeitsstrukturen zwischen den Variablen müssen vorab auf Basis theoretischer Überlegungen festgelegt werden.

[Seite 131]

Das Ergebnis der Regressionsanalyse ist die Regressionsgleichung, welche Aufschluss darüber gibt, wie stark die unabhängigen Variablen, die auch als Regressoren bezeichnet werden, auf die abhängige Variable, den Regressand, wirken (Backhaus, Erichson, Plinke & Weiber, 2003). Die Regressionskoeffizienten geben dabei Aufschluss über Stärke und Richtung des Einflusses der Variablen auf den Regressanden (Neubauer, 1994). Anhand der Regressionsfunktion lässt sich also erkennen, wie sich eine Veränderung der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable auswirken würde und unter welchen Umständen gewisse Werte erzielt werden können (Bortz, 1999).

Anmerkungen

Die Quelle ist nicht genannt.

Sichter
(Hindemith) Schumann


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Letzte Bearbeitung dieser Seite: durch Benutzer:WiseWoman, Zeitstempel: 20150713200229

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