Forschungsmethoden der Psychologie (Subject) / Methodenlehre II (Lesson)

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• Welche Besonderheiten gibt es für ordniale tests? können auch bei intervallskalierten varibalen angewandt werden, bei deinen die Voraussetzunen nicht erfüllt sind
• Welche tests gibt es für ordinalskalierte Daten? Vorzeichentest Binomialverteilung als Prüfverteilung U-Test Alternative zu t-Test für unabhängige Stichproben Wilcoxon-test Alternative zu t-Test für abhängige Stichproben
• Wie ist die Vorgehensweise bei der Berechnun des U-Wertes? RangplatzÜBERschreitung --> U RangplatzUNTERschreitung --> U'   für Gruppe 1: wie viele Werte in Gruppe 2 haben einen höheren Rangplatz? Summe aller rangabweichungen = U
• Wie führt man auf basis des U-wertes einen Signifikanztest durch? vergleichend es kleineren Wertes (u oder U') mit dem kritischen U-Wert auf testrichtung achten
• Wie verhalte ich mich wenn empirischer U-Wert kleiner oder gleich dem kritischen U-Wert ist? test ist signifikant H0 wird abgelehnt
• Wie wird beim WilcoxonTest vorgegangen? Differenzen bilden Rangplatz des Betrags erstellen Summe der rangplätze bilden kleinerer Wert (positiv/negative Differenzen) mit kritischem Wert verglichen ist T kleiner als kritischer Wert --> signifikant
• Welches generelle Problem tritt bei der Power von nonparametrischen tests auf? generell niedriger, als bei vergleichbaren parametrischen tests Effektgrößen schwieriger zu bestimmen Skalenniveau lässt keine Mittelwertsbestimmung zu pragmatische Abhilfe: Powerbestimmung wie bei korrespondierendem parametrischen test (aber power wird meist Überschätzt!!!)
• Was kann mittels des Chi²-tests bei einer Variable überprüft werden? ob die in der Stichprobe beobachtete Häufigkeitsverteilung signifikant von einer Häufigkeitsverteilung abweicht, die inder Population angenommen oder vermutet wird man rechnet mit Häufigkeiten
• Was kann man mittels des Chi² Tests bei 2 Variblen überprüft werden? ob Zusammenhang zwischen den erhobenen Variablen besteht
• Wann sind die erhobenene Variablen die mit dem Ch² Test überprüft werden unabhängig? Unabhängig, wenn Verhältnis zwischen erwarteter und beobachteter Häufigkeit immer gleich   abhängig, wen verhältnis zwischen erwarteter und beobachtete Häufigkeit ungleich
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• Warum kann die Effektgröße beim Chi² Test bei unterschiedlichen Stichprobengrößen trotzdem gleich sein? Chi² ist von der Stichprobengröße abhängig (da mit Häufigkeiten gerechnet wird) bei Effektgröße rechnen wir mit Anteilen --> unabhängig von n
• Welche Besonderheit ergibt sich für das Ermitteln der Effektgröße bei Vierfeldertafeln? Effektgröße = Phi- Koeffitient Phi-Koeffizient ist gerichtet und beschreibt gleichzeitig die Korrelation zwischen den Variablen
• Welche probleme treten beim Signifikanztest anch Fisher auf? keine Aussage darüber möglich wie groß die Chance war einen Effekt zu finden keine Aussage möglich wenn Test signifikant was bedeutet signifikantes Ergebnis? Was habe ich bewiesen?
• Welche Verbesserungsvorschläge machten Neyman und Pearson zum Signifikanztest? hinzufügen der Alternativhypothese Interpretation des Testergebnisses
• Wozu braucht man die Alternativhypothese beim Signifikanztest? Konkretisierung der Forschungsfrage wie groß muss Effekt sein wie groß muss Power sein (mind. 80%) Interpretation des Ergebnisses
• Was sagen der Alpha und der Betafehler aus? Alpha= nehme fälschlicherweise den Test als signifikant an beta= nehme fälschlischerweise den Test als nichtsignifikant an
• Welche Faktoren beeinflussen die Power? Effekt in der Population (je größer umso einfacher zu finden) Stichprobengröße (je größer, umso eher signifikant) Abwägung von Alpha und Beta je größer Alpha umso eher signifikant je kleiner Beta umso eher signifikant
• Wann ist eine Abwägung des alpha und Beta fehlers sinnvoll? bei kleinen Stichproben, die nicht weiter ausgefüllt werden können z.B. Patienten mit seltenen Krankheiten
• wann führe ich eine Post-Hoc Poweranalyse durch? wenn test nichtsignifikant Problem: empirisch gefundener effekt kann stark vom Populationseffekt abweichen daher lieber apriori Poweranalyse oder posthoc mit theoretisch hergeleitetem Effekt
• welche verbreitenten Fehlannahmen bei der Interpretation der p-Werte gibt es `p-Werte sind Indikatoren für Effektgröße p-Wert erlauben Abschätzung der Wahrscheinlichkeit ob H0 oder H1 zutrifft p-Wert =Irrtumswahrscheinlichkeit p-Wert erlaubt Abschätzung der Wahrscheinlichkeit, dass Ergebnis replizierbar ist
• Was ist ein Indikator für de replizierbarkeit von Ergebnissen? Power
• welche ergänzungen und Alternativen gibt es zum Signifkanztest? Konfidenzintervalle Effektgrößen graphsiche Analyse Experimentelle Einzelfallanalyse
• Welche Vorteile bieten Konfidenzintervalle? beinhalten gleiche Info wie Signifikanztest bieten Shcätzung des entsprechenden Populationsparameters machen darüber hinaus Aussage über genauigkeit der Schätzung (länge der Intervalle)
• Welche Vorteile bieten Effektgrößen? Äquivalenz von Korrelation und Abstandsmaßen Vergleichbarkeit von unterschiedlich skalierten messwerten genaue Schätzung des Populationsparameters durch metaanalyse
• Was sollte man vor der berechnung einer linearen korrelation immer beachten? Streudiagramm anschauen, dabei Ausreißer und ncihtlineare zusammenhänge beachten r kann bei nichtlinearen Zusammenhängen nicht berechnet werden, da es verzerrt werden würde
• Wie kann man überprüfen, ob tatsächlich ein linearer Zusammenhang besteht? mit Lowess-Kurve (Locally Weighted Scatterplot Smoother) um zu schauen ob die Residualwerte unsystematisch um 0 streuen
• Wie funktioniert die Lowessprozedur? zeigt genauen Verlauf der Daten Berechnun des vorhergesagten y-Wertes immer nur für einen x-Wert Ausreißer werden weniger stark gewichtet
• Wozu dient die Potenzleiter? Wie biege ich eine Kurve gerade? aus ncihtlinearen Zusammenhängen wird durch Veränderung des x bzw des y wertes ein linearer Zusammenhang hergestellt nur bei monotonen Krümmungen anwendbar hinaufsetzen --> Potenz >1 (x², x³) hinabsetzen --> Potenz< 1 (x 0,5) allerdings schwierig bei der Größeninterpretation, da ja eine Variable potenziert wird man verändert lieber x als y, da y meist die AV darstellt
• Was ist eine Partialkorrelation? Korrelation zwischen den Variablen X und Y, nachdem der lineare Einfluss der Variable Z entfernt wurde
• Was ist das Ziel der multiplen Regression? Vorhersage der Werte einer variable(Kriterium)  bei Kenntnis der Werte von 2 oder mehr anderen variablen (Prädiktoren)
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• Welche Annahme macht die multiple Regression? der Zusammenhang zwischen den Variablen ist linear
• Welche Ergebnisse erhält man bei einer multiplen Regression? Geradengleichung Ausmaß des linearen Zusammenhangs
• Was unterscheidet b und β bei der multiplen Regression? β= z-standartisiert b= Originalwert
• Welcher grundgedanke liegt bei der Bestimmung der beta gewichte vor? wie müssen x-Werte transformiert werden, um y möglichst fehlerfrei zu schätzen, wenn indirekte Effekte der anderen Prädiktoren herauspartialisiert werden?
• Was beschreibt die kleinste Quadrate Lösung ? quadratische Abweichung der tatsächlichen Werte von den vorhergesagten Werten?
• Wie kann ich die Güte meiner Regressionsgleichung prüfen? Lowess multipler Determinationskoeffizient Standartschätzfehler evtl. Signifikanztest der Regressionsgewichte und des Determinationskoeffizienten
• Was bezeichnet R²? Anteil der durch die Prädiktoren aufgeklärte Varianz Optimum= alle tatsächlichen Werte liegen auf der Regressionsgeraden
• Was ist ein Suppressoreffekt? wenn prädiktoren miteinander korrelieren, aber einer der Prädiktoren nicht mit dem Kriterium führt zu einer Unterschätzung des eigentlichen Zusammenhangs
• Was ist der Standartschätzfehler? maß dafür, wie stark die vorhergesagten Werte im Durchschnitt von den tatsächlichen Werten abweichen Optimum: Se =0
• Wie ist die allgemeine Vorangehensweise bei der explorativen Datenanalyse`? Veranschaulichung der Daten Bestimmung des Bedeutsamkeit des Effekts evtl. Signifikanztest
• Was versteht man utner einer konservativen Schätzung? wenn der minimalwert angenommen wird
• Nenne einige Verfahren der EDA Stamm-Blatt diagramme Boxplots Sonnenblumendiagramme Lowess und Potenzleiter Polarplots Starplots Mosaic Plots Bubble-Plots Influence Plot Q-Plot P-Plot
• Was ist bei einer 3D darstellung zu beachten? 3D Darstellungen sind nicht eindeutig, lieber 2D
• Welche Darstellungsarten sind am genausten? Position entlang einer Skale Position entlang einer Skala in mehreren Diagrammen Längen  
• Welche Darstellungsarten sind wenig genau? Winkel Fläche Volumen farbliche Intensität
• Was ist ein Q-Plot? Quantil Plot Analyse der kumultativen Verteilung déiner Variable
• Was ist ein P-Plot? Probability Plot Vergleich einer empirischen mit einer Theoretischen Verteilung
• Was haben einfache und multiple Regression gemeinsam? Vorgehensweise Prädiktor,Kriterium Voraussetzungen Regressionsgleichung kann erstellt werden Gewichtung Güte der Vorhersage kann bestimmt werden
• Worin unterscheiden sich einfache und multiple Regression? 1 Prädiktor - >1 Prädiktor kleine Vorhersagekraft - größere Vorhersagekraft 8weil mehr augeklärte Varianz) Bedeutung des β Korrelation - Semipartialkorrelation
• Was ist der multiple Determinationskoeffizient? welcher Anteil der varianz durch Regressionsgleichung vorhergesagt wird R²

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