Statistik (Fach) / Fortgeschrittene 2 (Lektion)
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Diese Lektion wurde von RahelMauss erstellt.
- Was will man durch Metaanalysen herausfinden? Warum sich Studienergebnisse unterscheiden.
- Welche Verfahren gibt es um verschiedene Effektgrößen ... - Fixed-effects und Random-efects-Modelle - Man möchte einen gewichteten Mittelwert der Effektgrößen berechnen
- Was ist eine Heterogenitätsanalyse? Eine Untersuchung von Studienvariablen, um Unterschiede zwischen den Effektgrößen einzelner Studien zu erklären.
- Welche Arten von CFAs gibt es? Die konfirmatorische und die explorative Faktorenanalyse.
- Wann ist ein Test / Ergebnis signifikant? Wenn die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ergebnis zufällig zustande gekommen ist unter 5% liegt, dann gilt es als "signifikant" (p < 0.05)
- Was testet der Chi-Quadrat-Test unter anderem? Und ... Der Test prüft Passung / Unterschiedlichkeit von Daten. Wenn das Ergebnis signifikant ist, heißt es, dass sich die Daten voneinander unterscheiden. Ist das Ergebnis nicht signifikant, passen sie zusammen. ...
- Beim Ein-Faktor-Modell beträgt die Varianz des latenten ... ...1 !
- Was macht man bei der Hybridmethode, um Parameter ... - 1. Faktorladung pro Faktor wird auf 1 fixiert - latente Intercepts (das sind die oberen...) auf 0
- Welche Fit-/Modell-Indizes kennst Du? CFI, RMSEA, (S)RMR
- Wissenswertes zum Chi-Quadrat-Test? Er überpowert schnell und führt dann zu statistisch bedeutsamen Unterschieden. (man kann sich also nicht so ganz auf ihn verlassen und sollte auch die Fit-Indizes betrachten)
- Faustregel RMSEA gute Passung wenn der Wert < 0.08
- Faustregel CFI 1: perfekt - ab .95 gut 0: bad
- Faustregel (S)RMR gute Passung wenn Wert < .08 (wie RMSEA)
- Was versteht man im SEM unter standardisierten Residuen? ... - die Differenz aus der empirischen und der modell-implizierten Kovarianzmatrix geteilt durch die Standardfehler - stand. Residuen stellen pro Element der Kovarianzmatrix dar, wie stark die modell-implizierte ...
- Input-Code für lavaan, um Koeffizienten zu bestimmen ... zB bei 3 latenten Faktoren mit je 2 Variablen/Items # Messmodelle eta1 =~ y1 + y2 eta2 =~ y3 + y4 eta3 =~ y5 + y6 # Varianzen der latenten Variablen & Fehlervarianzen # werden per default durch sem() ...
- Confounder Störfaktor, zB Merkmale von VPs
- Vorgehen "Schätzung des kausalen Effekts für die ... Einfach alle Jas & Neins zusammenzählen und durch Anzahl teilen.
- Was ist ein Publikationsbias? Studien mit signifikanten Befunden haben eine größere Wahrscheinlichkeit veröffentlicht zu werden im Vergleich zu nicht-signifikanten Befunden. --> verzerrt Forschungslage, in Metaanalyse eingehende ...
- Wie prüft man einen Publikationsbias? Mit einem Funnelplot!
- Was ist der Nachteil an einem Funnelplot und wie gleicht ... Er ist unübersichtlich, daher simuliert man fehlende Werte via "Trim and Fill". Außerdem: Fail-safe N
- Was ist "Trim and Fill"? Studien werden simuliert und hinzugefügt, bis der Trichter symmetrisch ist und der Bias ist "behoben"
- Was ist "Fail-safe N"? Anzahl der Studien mit einem Effekt von 0 wird bestimmt, die nötig wäre, damit die mittlere Effektstärke nicht mehr signifikant ist.
- Wie interpretiert man einen Chi-Quadrat-Wert? - man schaut in der Tabelle nach - dann vergleicht man kritischen und empirischen Wert - empirischer Wert > kritischer Wert = signifikanter Unterschied: Modell wird abgelehnt
- Was könnte der Grund dafür sein wenn ein Modell ... 1. Fehlspezifikation der Messmodelle - Doppelladungen nicht beachtet - Korrelationen nicht spezifiziert 2. Fehlspezifikation der Zusammenhänge im Strukturmodell - andere Faktor-Struktur - methodisches ...
- Interpretation CFA Baseline & Modell immer "im Vergleich zum Nullmodell", wenn gute Passung, dann also "passt im Vergleich zum Nullmodell deutlich besser zu den Daten"
- restringiert wenig differenziert
- Welche Anmerkung wenn man Effekte / Einflüsse interpretiert? ... "Bei Konstanthaltung der anderen latenten Variablen:"
- Exogene Variable Wird nicht direkt oder indirekt beeinflusst.
- Endogene Variable --> wird beeinflusst
- Wieso ist der x²-Test zur Prüfung der Passung eines ... - Weil die Stichprobengröße Einfluss auf die Teststatistik des x²-Tests hat - Fit-Funktion (Fml) gibt Abweichung der modell-implizierten Varianz-Kovarianzmatrix € von der beobachteten Varianz-Kovarianzmatrix ...
- Was bedeutet rekursiv? Kausaler Fluss geht nur in eine Richtung.
- äquivalent gleichwertig
- Warum kann ein SEM die Frage nach der Richtung des ... Weil beide Modelle die gleiche modell-implizierte Kovarianz erzeugen (gleich gut zu den Daten passen)
- Was benötigt man um Kausalitätsannahmen zu prüfen? ... Ein Experiment!
- Gründe, wieso man die Ergebnisse von SEMs nicht kausal ... 1. Äquivalente Modelle 2. Nicht-berücksichtigte Drittvariablen
- Was bedeutet SD inhaltlich? Die Streuung um einen Wert.
- Was kann man mit lavaan testen? Ob es sich um einen unterschiedlichen (random Intercept-Only) oder gleichen (Random Intercept-Fixed Slope) Verlauf handelt.
- Vorgehen, um herauszufinden ob es sich um einen unterschiedlichen ... Beide Modelle in lavaan modellieren und schätzen. Fixed slope enthält Restriktionen im Gegensatz zu Random effect für slopes. Die im fixed slope-Modell restringierten Parameter werden im Random effect ...
- Freiheitsgrade im LGM berechnen... ...ist am kompliziertesten! 2p + ( p(p-1) : 2 ) - q
- Wieso kann man so schlecht kausalen Einfluss schlossfolgern? ... Weil - meist lediglich Regressionen verwendet werden um Unterschiede zu erklären - übliche Probleme (Drittvariable, Unklarheit des kausalen Flusses) Kausalinterpretation verhindern
- Vorgehen Messinvarianzprüfung (Welche Parameterrestriktionen ... - Modell 1: ohne Restriktionen schätzen (alle Parameter frei) - Modell 2: gilt schwache Messinvarianz? (=gleiche Faktorladung über Zeitpunkte hinweg) --> zB lambda 21 = lambda 22 = lambda 23 - Vergleich ...
- Varianz Slope-Faktor bleibt gleich, Varianz Intercept ... Sie nimmt zu!
- Wie prüft man ob zB Koeffizienten den gleichen Wert ... - Modell mit Restriktion aufstellen - Modell mit vs. ohne Restriktion mit x²-Test vergleichen - signifikant: Annahme gilt nicht
- Wie prüft man, ob ein Confounder Einfluss auf den ... 1. Gibt es systematische Unterschiede zwischen den Ausprägungen? 2. Gibt es systematische Unterschiede zwischen der Zugehörigkeit je nach Ausprägung?
- Reicht die randomisierte Zuweisung alleine, um einen ... Nope. Es muss sichergestellt werden, dass die Manipulation auch erfolgreich war!
- Was ist wenn keine randomisierte Zuordnung möglich ... Ergebnisse mit großer Vorsicht betrachten! Kausale Schlussfolgerung nur möglich wenn alle Confounder erfasst sind, was sehr schwer ist.
- Was ist P? --> die bedingte Wahrscheinlichkeit
- Gewichte bk determinieren die Richtung des Kurvenverlaufs ... b1 > 0 : steigend b1 < 0 : fallend
- Wieso besser Hedges g anstelle von Cohens d? Cohens d ist nicht erwartungsgetreu. Hedges g korrigiert diesen Bias durch den Korrekturfaktor J.
- Wieso variieren Werte in einer Meta-Analyse wenn Fixed ... Weil beim Random-Effect-Modell zusätzlich auch noch eine systematische Abweichung berücksichtigt wird. Fixed: Gemeinsame Populationseffektgröße Random: Unterschiedliche Populationseffektgrößen