Statistik (Fach) / VL 3 (Lektion)
In dieser Lektion befinden sich 25 Karteikarten
- 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
Diese Lektion wurde von Lylly erstellt.
- 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
- 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 ()