Streuungsschätzer. Beschreibt die Streuung der Schätzung selbst. Er quantifiziert die geschätzte Abweichung des Schätzwerts auf Basis der Stichprobendaten vom tatsächlich anvisierten Parameter der Grundgesamtheit. Der Standardfehler ist abhängig von der geschätzten Standardabweichung und dem Stichprobenumfang. Je kleiner der Standardfehler, desto präziser die Schätzung.
Die Standardnormalverteilung ist eine spezielle Ausprägung der Normalverteilung, bei der der Erwartungswert 0 und die Varianz 1 ist. Es findet also weder eine Verschiebung der Verteilung auf der x-Achse noch eine Streckung oder Stauchung der Verteilung statt. Es ist möglich, durch eine sogenannte z-Transformation jede normalverteilte Zufallsvariable zu einer standardnormalverteilten Zufallsvariable zu machen.
Mathematische Formulierung der Forschungshypothese mithilfe von geeigneten Effektschätzern. Setzt sich aus dem Hypothesenpaar Nullhypothese und Alternativhypothese zusammen.
Methode, mit dem Ziel, eine Hypothese statistisch zu überprüfen. Zu diesem Zweck müssen relevante Daten erhoben und mit einer geeigneten Testmethode analysiert werden. Ein statistischer Test wird nach folgendem Ablauf durchgeführt: Es werden zwei komplementäre Hypothesen aufgestellt und ein zur Fragestellung passender Test ausgewählt. Im nächsten Schritt wird dann das Signifikanzniveau festgelegt und auf Basis der Stichprobendaten und mithilfe der zum ausgewählten Test zugehörigen Berechnungsformel die sogenannte Teststatistik und daraus der p-Wert ermittelt. Über die Größe der Teststatistik oder des p-Werts kann dann eine Entscheidung für eine der beiden Hypothesen getroffen werden.
Oder auch: kontinuierlich. Stetige Variablen gehören zu den metrischen Variablen. Sie können theoretisch jeden Wert innerhalb eines Intervalls annehmen. Es gibt somit eine unendliche Menge an Ausprägungen, die meist auf Basis eines Messvorgangs bestimmt werden.
(In der Regel zufällige) Auswahl von Personen aus der Grundgesamtheit. Das Ziel ist es, auf Basis einer repräsentativen Stichprobe (siehe Repräsentativität) allgemeingültige Aussagen über die nicht erfassbare Grundgesamtheit zu treffen (siehe auch Inferenzstatistik).
Einteilung der Stichprobe in homogene Schichten, sogenannte Strata, die sich hinsichtlich bestimmter Merkmale ähneln oder sogar gleich sind. In Beobachtungsstudien kann so z. B. die Ziehung der Stichprobe in diesen Strata (z.B. Bundesländern) erfolgen. In experimentellen Studien spielt Stratifizierung vor allem bei der Randomisierung eine Rolle, sodass in den entstehenden Behandlungsgruppen Strukturgleichheit bezüglich dieser Merkmale sichergestellt werden kann.
Bivariate grafische Methode, um den Zusammenhang zweier metrischer Variablen zu untersuchen. Jede Variable ist auf einer Achse abgebildet. Die Reihenfolge spielt dabei keine Rolle. Ein Streudiagramm gibt erste Aufschlüsse, über mögliche Korrelation (nicht über Kausalität!) oder nichtlineare Zusammenhänge zwischen den Variablen. Auch zur Identifikation von Ausreißern kann ein Streudiagramm nützlich sein.
Geben Information über die Variabilität der Werte in der Stichprobe. Sie helfen dabei, einen Punktschätzer einzuordnen.
Fallgruppe (bzw. Interventionsgruppe) und Kontrollgruppe weisen bis auf die betrachtete Krankheit (bzw. Intervention) eine annähernd gleiche Zusammensetzung aller anderen Merkmale auf. Im Gegensatz zu Selektionsbias. Ein Mittel zur Erreichung von Strukturgleichheit ist Randomisierung.
