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Psychologie (Fach) / QM2-Klausur (Lektion)

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• Vorteile der abhängigen Messung weniger VPN nötig Konstanthalte Unterschiede zwischen VPN werden aus der Fehlervarianz entfernt Erhöhung der Power, wenn Unterschiede zwischen VPN über die Bedingungen konstant sind
• Nachteile der abhängigen Messung Testungseffekte Varianzen müssen homogen sein Korrelation zwischen Variablen müssen gleich sein
• Voraussetzung der messwiederholten ANOVA Sphärizität (Differenzen zwischen Messwertreihen müssen gleich sein)
• Folgen der Sphärizitätsverletzung bei der ANOVA und Lösungen Ist die Sphärizität verletzt, testet die ANOVA sehr progressiv, das Alpha ist also deutlich höher als erwartet. Lösungsmöglichkeiten sind Greenhouse-Geisser oder Huynh-Feldt Korrektur
• Wie testet man die Sphärizität Ist  Mauchley's Sphärizitätstest signifikant, ist die Sphärizität verletzt
• Wie wird bei verletzter Sphärizität korrigiert? Durch Korrektur der Freiheitsgrade
• Wann wendet man die Greenhouse-Geisser-Korrektur an, wann die Huynh-Feldt? Welche anderen Möglichkeiten gibt es? GG: wenn .50<ε<.75 HF: wenn .75<ε<1 Wenn höher keine Korrektur Wenn niedriger multivariat
• Alternative Bezeichnungen für das Messwiederholungsdesign Dreistufiges w-design Einfaktorieller Versuchsplan mit messwiederholung Repeated measurement Design Innerhalb Versuchspersonen Design Within subject Design (AxS) Design
• Indizierung beim Messwiederholten Design Erste Zahl Personennummer Zweite Zahl Spaltennummer
• Können Versuchspersonen Messwiederholten Design systematischer varianz erzeugen? Ja Varianz Zuträger die personenspezifisch und konstant sind
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• Aufschlüsselung der Zusammensetzung der Messwerte im einfaktoriellen messwiederholten Design Alpha Haupteffekt Beta konstanter Personen Anteil Gamma variabler Fehler
• Möglichkeiten der messwiederholten ANOVA mit mehreren Faktoren Vollständige Messwiederholung: alle Faktoren werden innerhalb Versuchspersonen variiert Gemischtes Design: ein Teil der Faktoren wird innerhalb und ein Teil zwischen Versuchspersonen variiert
• Wodurch erkennt man an der Tabelle das voll messwiederholte Design Jede Person ist in jeder Zelle wird also mit jeder möglichen Faktorkombination getestet
• Wodurch erkennt man an der Tabelle das voll messwiederholte Design Jede Person ist in jeder Zelle wird also mit jeder möglichen Faktorkombination getestet Um konfundierungen zu vermeiden muss die Zuordnung gekreuzt erfolgen
• Was sind ipsative Werte? Ipsative Werte bringen den persönlichen Mittelwert aller Versuchspersonen auf den gleichen Mittelwert also den gesamtmittelwert in dem die Personen Effekte herausgerechnet werden
• Effekt Arten bei der dreifaktoriellen ANOVA Haupteffekte Zweifache Wechselwirkung Dreifach Wechselwirkungen
• Andere Namen für das gemischte ANOVA Design Split Plot DesignCoupe DesignRW DesignAx(BxS) design
• Welche streuung gibt die quadratsumme zwischen VPN an Streuung der Versuchspersonenmittel um das Gesamtmittel
• Welche streuung gibt die quadratsumme A an Streuung der Faktormittel um das Gesamtmittel
• Welche streuung gibt die quadratsumme innerhalb Stichprobe an Die Streuung der Versuchspersonen Zellwerte um die Zellmittelwerte
• Zuordnung der Buchstaben A und B in gemischten Design A ist immer zwischen VersuchspersonenB ist immer innerhalb Versuchspersonen variiertSollte dies nicht so sein müssen die Faktor Namen neun zugeordnet werden
• Schema der Quadratsummenzerlegung bei einem gemischten Design und Erklärung der einzelnen Komponenten QStotal = QSzw + QSínnQSzw = QSA + QSinnS also Fehler zwischen dem VersuchspersonenQSinn = QSB + QSAxB + QSBxVPN also Fehler innerhalb Versuchspersonen
• Unterschied zwischen festen und zufälligen Faktoren Fest sind Faktoren wenn wir alle möglichen Faktorstufen realisiert haben und sie sich in Summe aufheben Zufällig sind Faktoren wenn wir eine Stichprobe den möglichen Stufen ausgewählt haben aber auf alle möglichen Stufen verallgemeinern wollen
• Omnibus-Test bei einfaktorieller ANOVA mit Messwiederholung MSA/MSRes
• Formel: Partielle Varianzaufklärung η bei der Einfaktoriellen ANOVA mit MW ηp=QSA/QSinn
• Unterschied Homoskedastizität - Sphärizität Homoskedastizität ist bei nicht messwiederholten Faktoren Relevant und  beschriebt die Varianzgleichheit der Fehler Komponenten. Sphärizität ist bei messwiederholten Faktoren Relevant und beschreibt die Varianzgleichheit der Stufen
• Quadratsummenzerlegung bei der dreifaktoriellen ANOVA QStotal = QSA + QSB + QSC + QSAxB + QSAxC + QSBxC + QSAxBxC + QSFehler
• allgemeines lineares Modell der Personenwerte bei der dreifaktoriellen ANOVA xmijk = μ + αi + βj + γk + + δij + τik + θjk + κijk + ϵmijk
• Formeln zur Berechnung der Wechselwirkungsresiduen der Faktoren bei der dreifaktoriellen ANOVA α = Mittelwert Faktor A minus Gesamtmittel β = Mittelwert Faktor B minus Gesamtmittel γ = Mittelwert Faktor A minus Gesamtmittel
• Formeln zur Berechnung der Wechselwirkungsresiduen der Interaktionseffekte erster Ordnung bei der dreifaktoriellen ANOVA δ = Mittelwert AB - (Gesamtmittel + α + β) = Mittelwert AB - Mittelwert A - Mittelwert B + Gesamtmittel τ(tau) = Mittelwert AC - (Gesamtmittel + α + γ) = Mittelwert AC - Mittelwert A - Mittelwert C + Gesamtmittel θ(theta) = Mittelwert BC - (Gesamtmittel + β + γ) = Mittelwert BC - Mittelwert B - Mittelwert C + Gesamtmittel
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• Formeln zur Berechnung der Wechselwirkungsresiduen des Interaktionseffektes zweiter Ordnung bei der dreifaktoriellen ANOVA κ = Mittelwert ABC - (Gesamtmittel + alle anderen Bestandteile des Einzelwertes
• Was ist lineare Regression Die Vorhersage eines Merkmals aufgrund eines anderen
• Wie unterscheiden sich Prädiktor und Kriterium bei der linearen Regression? Der Prädiktor ist die vorhersagende Variable, das Kriterium die vorhergesagte Variable
• Was meint man mit vorhergesagten Werten bei der linearen Regression? vorhergesagte Werte sind aufgrund der Regressionsgrade erwartete Werte
• Parameter der linearen Regression b = Steigung der Geraden a = y-Achsenabschnitt der Geraden
• Besonderheit von z-standardisierten Variablen bei der linearen Regression Kovarianz entspricht Korrelation Da sie Standardabweichung 1 beträgt, entspricht die Korrelation der Sterigung der Regressionsgreaden. Da der Mittelwert 0 ist, ist der y-Achsenabschnitt auch 0
• Aussagekraft der Varianzaufklärung bei der linearen Regression Maß für den Anteil zu dem die Regressionsgrade die Varianz der tatsächlichen Werte erklärt Maß für den Anteil, zu dem das Kriterium die Varianz mit dem Prädiktor teilt
• Wie berechnet man die gemeinsame Varianz der Variablen x und y (bei der linearen Regression)? Quadrat der Korrelation
• Wann rechnet man eine Partialkorrelation aus? Bei Vorliegen der Korrelation dreier Variablen, wobei man sich die Frage stellt wie groß die Korrelation zwischen zwei Variablen wäre wenn man den Einfluss der dritten Variable missachtet
• Worüber gibt die partialkorrelation Auskunft? die partialkorrelation gibt Auskunft darüber ob der Zusammenhang zwischen zwei Variablen durch die dritte variable hervorgerufen wird
• Was ist die zentrale Frage einer Semipartialkorrelation? wie groß wäre die Korrelation zwischen zwei dieser Variablen wenn man den Einfluss der dritten variable auf eine der beiden Variablen missachtet?
• Wie unterscheidet sich die Formel zur Berechnung der semipartialkorrelation von der zur partialkorrelation? Unter dem Bruchstrich fällt eine Wurzel weg
• Warum dürfen die Konfidenzintervallen bei verletzter Sphärizität nicht anhand der AVOVA-Varianz errechnet werden? Gepoolte Varianz weicht dann von tatsächlicher Varianz ab
• Komponenten von Performanzdaten (Bei AV=Reaktionszeit) Antwortzeiten Treffer
• Wichtige Begriffe bei Performanzdaten Decken-/Bodeneffekte Geschwindigkeits-Genauigkeits-Ausgleich (Speed-Accuracy-Tradeoff) Wahre Leistung vs. Bias PR Maß ratekorrigiertes Urteilen
• Was ist Mentale Chronometrie Aufbau und Frunktion kognitiver Prozesse Welche Prozesse sind aktiv? Wie sind sie angeordnet? Wie lange dauert ihr Ablauf?
• Annahme der "Additiven Faktoren Logik" nach Donders Der Gesamtprogzess setzt sich additiv aus einer Sequenz von unabhängigen Einzelkomponenten zusammen.
• Was bestimmt nach Donders die Reaktionszeit? Die langsamste Prozesskomponente
• Geachwindigkeits-Genauigkeitsausgleich (Speed-Accuracy-Tradeoff) Höhere Güte verlangt genaueres Arbeiten und das dauert länger Also mussen immer Zeit und Genauigkeit betrachtet werden, die sich gegenseitig ausgleichen können.
• Bodeneffekte und Deckeneffekte bei Performanzdaten Floor Effekt: zu schwer, kaum jemand löst die Aufgabe Ceiling-Effekt: zu leicht, fast jeder löst die Aufgabe

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