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PSSPS (Subject) / 2 (Lesson)
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- was ist eine gemischtfaktorielle Anova Wo findet man das in SPSS? Kombiniert within und between-Desing miteinander. Wird in SPSS unter dem Punkt Analysen --> Allgemeines lineares Modell --> Messwiederholung"definiert
- In einem Schlaflabor soll untersucht werden, welche Auswirkungen Schlafdeprivation auf die Selbsteinschätzung der mentalen Fähigkeiten hat. Es werden zwei Gruppen erhoben: Ältere und jüngere Probanden. Um was für eine ANOVA (vom Typ k x l x m) handelt es sich? Es handelt sich um eine 4 x 2 gemischt-faktorielle ANOVA mit dem Messzeitpunkt als Innersubjektfaktor und der Altersgruppe als Zwischensubjektfaktor. • Faktorstufen Messzeitpunkt: nach 12, 24, 36 und 48 Stunden Wachphase• Faktorstufen Alter: jung (bis 40 Jahre) vs. älter (ab 41 Jahren) AV Selbsteinschätzung
- χ² (5) = 2.21, p = .821 liegt Sphärizität vor? Welcher Test? Welche Konsequenzen sind aus dem Ergebnis zu ziehen? ja. Mauchly-Test auf Spkärizität zeigt, dass diese nicht verletzt ist. Eine Korrektur der Freiheitsgrade ist also nicht notwendig.
- Wenn es nur eine abhängige Variable gibt, welche Tests sollte man berichten? Bei einer AV sollte man die univariaten und nicht die multivariaten Tests berichten, auch wenn beide von SPSS ausgegeben werden. --> Die multivariaten Tests gehen davon aus, dass es nicht eine AV in verschiedenen Bedingungen gibt, sondern unterschiedliche AVs.
- ANOVA ist ein _______-________: es wird überprüft, ob es _________ _______ ________ gibt (_____________ __ ). Falls der___________ signifikant ist, möchte man natürlich wissen, _________ _________ ____ __________ ___________ _______________ . ANOVA ist ein Overall-Test: es wird überprüft, ob es mindestens einen Mittelwertunterschied gibt (unspezifische H a )alls der Haupteffekt signifikant ist, möchte man natürlich wissen, welche Gruppen sich signifikant voneinander unterscheiden
- 1. Post-hoc Tests: 2. Kontraste: Vergleich der einzelnen Mittelwerte 1. Post-hoc Tests:• Im Nachhinein paarweise Vergleiche 2. Kontraste:• Geplante Vergleiche = Vorher Hypothesen festlegen
- Nur bei einem signifikanten F -Wert erfolgt,... .... ein paarweiserVergleich aller Gruppenmittelwerte --> Post-hoc Mehrfachvergleiche
- Post-hoc Mehrfachvergleiche -- Teststatisitk: t = Mittelwertdifferenz/ Standardfehler df = N-1
- Post-hoc Mehrfachvergleiche vs. t -Tests? Sind praktisch das Gleiche, denn es wird für alle möglichen Paare ein Mittelwertvergleich durchgeführt Aber: post-hoc Tests kontrollieren die Irrtumswahrscheinlichkeit durch Korrektur des Signifikanzniveaus Insgesamt bleibt die Irrtumswahrscheinlichkeit bei .05
- Anforderungen an einen post-hoc Test: Kontrolliert den Fehler 1. Art ( H a wird fälschlicherweise angenommen) Kontrolliert den Fehler 2. Art ( H 0 wird fälschlicherweise beibehalten)
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- SPSS bietet ______ verschiedene Möglichkeiten für Post-hoc Tests Beispiele: Wonach wählt man einen aus? Bonferroni Tukey‘s HSD (Honestly Significant Difference) Scheffé-Test LSD (Least Significant Difference): keine Korrektur, darf nur verwendet werden, wenn Haupteffekt der ANOVA signifikant ist → Trade-off: Wenn ein Test eher konservativ ist, besitzt er eine geringere Teststärke, d.h. die Wahrscheinlichkeit, einen existierenden Unterschied zu finden, ist geringer
- Kontraste wann, wieso, weshalb... Kontraste werden statt eines globalen Tests angewendet Kontraste müssen immer a priori festgelegt werden Kontraste ermöglichen Vergleich zwischen mehreren Gruppen→ „geplante Mittelwertvergleiche“
- ANOVA beruht auf dem Vergleich von... systematischer undunsystematischer Varianz --> Varianzzerlegung
- Kontrastdefinition in SPSS Die Wahl der einzelnen Vergleiche hängt von den spezifischen Hypothesen ab Wir müssen SPSS darüber informieren, welche Gruppen verglichen werden sollen Den Gruppen werden Gewichte zugewiesen, um zu definieren, welche Gruppen verglichen werden sollen
- Kontraste: Regeln Es steht immer ein Kontrast weniger zur Verfügung, als Gruppen vorhanden sind Wenn eine Gruppe in einem Vergleich isoliert wurde, darf sie in keinem anderen Vergleich wieder auftauchen Gruppen, die mit positivem Vorzeichen kodiert werden, werden mit Gruppen verglichen, die mit negativem Vorzeichen kodiert werden Die Summe der Gewichte muss Null ergeben Gruppen, die nicht am aktuellen Kontrast beteiligt sind, erhalten das Gewicht 0 Kontraste müssen unabhängig sein
- SPSS bietet viele weitere Möglichkeiten Kontraste zu definieren. Einige davon kontrollieren nicht die α-Fehlerwahrscheinlichkeit! -- Welcher ? z.B. Kontrast „Einfach“ kontrolliert nicht für die Alpha-Fehlerwahrscheinlichkeit
- Alle geplanten Kontraste müssen paarweise unabhängig bzw. orthogonal sein Warum? Nur bei unabhängigen Kontrasten wird eine α-Fehler-Kumulierung verhindert
- Kontraste können mit einem ______mit df = ______ Freiheitsgraden auf Signifikanz geprüft werden H 0 : Der Kontrast ist .... H a : Der Kontrast ist .... Kontraste können mit einem t -Test mit df = N - q Freiheitsgraden auf Signifikanz geprüft werden • N = Stichprobengröße• q = Anzahl Gruppen H 0 : Der Kontrast ist gleich Null, bzw. die Mittelwerte unterscheiden sich nicht. H a : Der Kontrast ist ungleich Null, bzw. die Mittelwerte unterscheiden sich.
- Welche von SPSS angebotenen Kontraste sind unabhängig? Was vergleichen Sie? Helmert -- Vergleich 1 vs (2,3) und Vergleich 2 vs 3 Difference -- 3 vs (2,1) und Vergleich 2 vs 1
- Kontraste -- Teststatistik: Teststatistik: t t = Differenz (Schätzung - Hypothetischer Wert) /Standardfehler Freiheitsgrade: df = N − q, N = Stichprobe insgesamt, q = Anzahl Gruppen