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Datenerhebung & Datenanalyse (Subject) / Klausurfragen (Lesson)
- 1919 Expedition zur Südhalbkugel wegen Sonnenfinsternis. Welche wissenschaftliche Theorie? Einsteins Relativitätstheorie: Licht ist Masse und beugt sich selben Gravitationsgesetzen. Beobachtbar nur bei Sonnenfinsternis → Expedition zur Südhalbkugel, um bei Sonnenfinsternis Sterne zu beobachten und die Ablenkung des Lichts durch Anziehungskraft der (abgedunkelten) Sonne zu bestätigen
- Drei kognitive Aufgaben von befragten Personen nennen. - Verständnis gestellter Frage - Abruf von Gedächtnisinhalten - Bildung eines Urteils- Formulierung einer Antwort - Anpassung an Vorgaben- Berücksichtigung der sozialen Erwünschtheit
- Was bedeutet FAIR? Prinzip dahinter? Findable = Daten sollten auffindbar sein Accessible = Daten sollten langfristig zugänglich sein Interoperable = Daten sollten technisch nachnutzbar & mit anderen Daten kombinierbar seinReusable = Daten sollen analytisch & intellektuell wiederverwendbar sein Prinzip der Datenaufbereitung & -speicherung (der Gesis) → Replizierbarkeit & vor allem Reproduzierbarkeit von Ergebnissen & Schaffung von Zugängen
- Pseudo R2 (bei log. Regression) entsteht durch mehrere Werte der OLS-Regression (oder so?)? Pseudo R² funktioniert analog zu R² bei OLS Regression, nur eben bei log. Regression, da hier die AV nicht metrisch ist und daher keine Varianz berechnet werden kann.
- Was ist die Drittvariablenkontrolle? Statistische Kontrolle von Störvariablen, wenn dies experimentell nicht möglich war, z.B. durch Konstanthalten der Störvariable/Drittvariable. Ermöglicht reinen kausalen Effekt von UV auf AV zu schätzen
- Wieso ist bei Brutto-Netto-Modell die gleiche Anzahl an Fallzahlen in beiden Modellen notwendig? ??? Man möchte den Unterschied zwischen Brutto Modell (lineare Regression) und Netto Modell (multivariates Modell) interpretieren. Bei unterschiedlichen Fallzahlen kann ein etwaiger Unterschied dann entweder auf die Fallzahlen oder auf Zusammenhänge von UVs und AVs zurückzuführen sein, es ist dann aber nicht eindeutig auf was genau davon.
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- Erkläre was das Problem bei Reproduktions- & Replikationskrise war Publication Bias Fälschungen: Hoax, Forgery, Trimming, Cooking Daten sind nicht mehr auffindbar/verfügbar (können also nicht reproduziert oder repliziert werden) Reproduktion: Berechnung der gleichen Daten kommt zu anderem Ergebnis Replikation: Erneute Durchführung der gleichen Studie kommt zu einem anderen Ergebnis Aber Veränderung als Chance: Change in Community, structur und procedure Nicht-Repliziertbarkeit ist nicht immer ein Zeichen von nicht-wissenschatlichkeit, soll aber auch nicht als Ausrede verwendet werden
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