Statistik / Lektion

VL 3

25 Karteikarten · Diese Lektion wurde von Lylly erstellt.

- Bestimmung der Regressionskoeffizienten - Zusammenhangsmuster x1, x2, y - Auswahl und Darstellung bei multipler Regression - Kategoriale Prädiktoren: Dummy-Codierung - Erstellung von Altersgruppen - Äquivalenter t-Test - Äquivalente ANOVA

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  • Was bedeutet partielle Redundanz?
    Partialregressionsgewichte kleiner als Regressionsgewichte in einfacher Regression(Korrelationen nullter Ordnung)
  • Wie kann man formal bei der partiellen Redundanz die Korrelation nullter Ordnung ρYX1 ins Verhältnis setzen zu beta1s und die Korrelationen nullter Ordnung ρ YX2 und ρ X1X2? --> 2 Formeln!
    ρYX1 > β1s  ρYX1 > ρYX2 * ρX1X2
  • Welche Beispielfälle von vollständiger Redundanz gibt es?
    Scheinkorrelationen und vollständige Mediationen (durch X2)
  • Wie kann man formal bei der vollständigen Redundanz die Korrelation nullter Ordnung ρYX1 ins Verhältnis setzen zu den Korrelationen nullter Ordnung ρ YX2 und ρ X1X2? Welchen Wert nimmt β1s an?
    β1s = 0 ρYX1 = ρYX2 * ρX1X2
  • Was passiert allgemein bei der Suppression und was sind Beispiele dafür?
    - allgemein: Die Nützlichkeit wird erhöht, auch "Enhancement" - das standardisierte Partialregressionsgewicht wird größer als Korrelation nullter Ordnung - Bsp.: maskierter Zusammenhang, Verbesserung/Bereinigung eines Prädiktors
  • Was bedeutet U Xj > ρ^2YX?
    Die Nützlichkeit einer Variablen Xj ist größer als die quadrierte Korrelation dieser Prädiktorvariablen mit dem Kriterium
  • Wie kann man formal bei der Suppression die Korrelation nullter Ordnung ρYX2 ins Verhältnis setzen zu beta2s und zu den Korrelationen nullter Ordnung ρ YX2 und ρ X1X2? --> 2 Formeln!
    β 2s > ρ YX2 ρ YX2 < ρ YX1 * ρ X1X2
  • Bei welchem Spezialfall einer klassischen Regression ist ρ YX2 = 0?
    bei der klassischen Suppression
  • Bei welchem Spezialfall von Suppression ist ρ X1X2 < 0?
    bei der reziproken Suppression
  • Welche Art von Suppression liegt vor, wenn ρ X1X2 > 0 und ρ YX2 < ρ YX1 * ρ X1X2?
    negative Suppression
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  • Welches Regressionsgewicht ändert bei der negativen Suppression als Partialregressionsgewicht sein Vorzeichen und in welche Richtung?
    das Regressionsgewicht von Suppressor X2
  • Was ist der Hauptindikator für eine Suppression und wie indiziert er diese?
    R²:  für multiples Modell größer als die Summe der quadrierten Korrelationen aus den einfachen Regressionen
  • Richtig oder falsch? (korrigiere wenn nötig) Prädiktoren sollten nicht nur anhand ihrer (hohen) Korrelationen mit dem Kriterium ausgewählt werden, um eine Suppression zu vermeiden
    richtig
  • Welches Ziel hat man jeweils bei der theoretischen und datengesteuerten Auswahl von Prädiktoren?
    theoretisch: ein Modell findne mit interpretierbaren Komponenten datengesteuert: Maximierung der Vorhersage
  • Was sind Simple Slopes?
    Bedingte Regressionsgeraden im zweidimensionalen Streudiagramm Entsteht wenn alle übrigen Prädiktoren auf sinnvolle Werte fixiert werden --> Querschnitte der Regressionsebene an bestimmten Ausprägungen
  • Welche 3 Arten kategorialer Variablen gibt es?
    1. Dichotome Variablen 2. Polytome/multinomiale Variablen --> mehr als zwei ungeordnete Kategorien 3. Ordinale Variablen --> mehr als zwei geordnete Antwortkategorien, Likert-skaliert (wenn nicht natürlich äquidistant)
  • Welche Art nominaler Prädiktor kann unter bestimmten Umständen und welche Art unter keinen Umständen direkt in ein Regressionsmodell aufgenommen werden?
    - dichtotome nur unter bestimmten Umständen - polytome unter keinen Umständen
  • Wie viele Kodiervariablen werden für eine UV mit c Kategorien benötigt?
    c-1 Kodiervariablen
  • Hat die Art der Kodierung einen Einfluss auf die Güte des Gesamtmodells R²?
    nein
  • Ist die Referenzgruppe bei der dummy-Kodierung sinnvoll und was steht hier im Fokus?
    Ja, sie ist sinnvoll und es stehen Gruppenunterschiede im Fokus
  • Welche/n Wert/e gibt man der Referenzkategorie bei der Dummy-Koderung auf den Kodiervariablen?
    auf allen Koderivariablen den Werte 0
  • Auf welche Art weist man allen anderen Kategorien (außer der Referenzkategorie) der unabhängigen Variablen Werte auf den Kodiervariablen zu?
    - jede Kategorie weist nur auf einer einzigen Kodiervariablen einen Wert von 1 auf, auf allen anderen Kodiervariablen den Wert 0, - jede Kodiervariable weist nur für eine einzige Kategorie den Wert 1 auf, für alle anderen den Wert 0
  • Welche Bedeutung haben die Koeffizienten bo und bj bei der Dummy-Kodierung?
    b0 = Mittelwert der Referenzkategoriebj = Abweichung des jeweiligen Gruppenmittelwerts vom Mittelwert der Referenzkategorie
  • Wie ändert man in R die Referenzgruppe bei der Dummy-Kodierung (Standardmäßig wird die erste Kategorie als Referenzkategorie gewählt)?
    relevel () mit Angabe der Benennung oder der Stufe (Position im Ausgangsfaktor)
  • Wie ist bei multinomialen Prädiktoren bei der Dummy-Kodierung in R das Kodierschema abfragbar?
    contrasts ()