altfragen

Question 1

ANOVA

Accepted Answer

Gerichtete H0 Ungerichtete H1 einseitige Testung

Question 2

Voraussetzungen einer einfaktoriellen ANOVA?

Accepted Answer

metrisches Skalenniveau Normalverteilung Unabhängigkeit Varianzhomogenität

Question 3

Wann wird ein F-Test eingesetzt?

Accepted Answer

zur Überprüfung der Homogenität der Varianzen Normalverteilung der Daten prüft, ob sich die Varianzen zweier unabhängiger Stichproben signifikant unterscheiden Überprüfung eines Mittelwertunterschieds zwischen mehr als zwei Gruppen

Question 4

Wann wird die Korrektur nach Welch oder Brown-Fors. durchgeführt?

Accepted Answer

wenn Varianzen NICHT homogen sind wirksam in Typ-I-Fehler-Kontrolle Welch kontrolliert Typ-II-Fehler besser

Question 5

Was bedeutet ein signifikantes Ergebnis beim Jonckheere-Terpstra Test?

Accepted Answer

testet auf Trends signifikantes Ergebnis = es bestehen Unterschiede zwischen den Stichproben

Question 6

Welche Kontraste sind orthogonal?

Accepted Answer

zwei Kontraste sind orthogonal, wenn die Summe der Produkte ihrer Koeffizienten Null orthogonale Kontraste = unabhängige Einzelvergleiche für sequentielle Vergleiche von Gruppenmittelwerten

Question 7

Wann werden Post-hoc Tests eingesetzt?

Accepted Answer

wenn es keine a priori-Annahmen gibt; es wird a posteriori getestet = varianzanalytisches Verfahren (Analyse von Lageunterschieden) auf Signifikanz der Gruppenunterschiede testen nicht-orthogonal nur zweiseitige Testung

Question 8

Welche Variablen gibt es bei der mixed ANOVA?

Accepted Answer

Zwischensubjektfaktor (unabhängig) Innersubjektfaktor (abhängig)

Question 9

Voraussetzungen mixed ANOVA?

Accepted Answer

metrische Daten (Intervall-, Rationalskala) unabhängige Gruppen, an denen zumindest zwei (abhängige) Messungen vorgenommen werden Varianzhomogenität (innerhalb der Stufen des abhängigen Faktors)Sphärizität (nur bei mehr als zwei Stufen im abhängigen Faktor)multivariate Normalverteilung (innerhalb der Stufen des unabhängigen Faktors)

Question 10

Welche Interaktionsarten kann es bei einer zweifaktoriellen ANOVA geben?

Accepted Answer

• ordinale, hybride und disordinale Interaktionen

Question 11

Wie können abhängige Daten entstehen?

Accepted Answer

• durch Messwiederholung durch Parallelisierung (matched samples) bei Untersuchung natürlicher Paare (z.B. Geschwister, Ehepaare)

Question 12

Aussagen über den Korrelationskoeffizienten r

Accepted Answer

Produkt-Moment-Korrelation r ist bereits selbst ein standardisiertes Effektmaß Wertebereich auf −1 bis +1 beschränktzeigt Richtung des Effekts anerlaubt Aussagen über das Ausmaß erklärter Varianz (= Bestimmtheitsmaß r2 ) [ebenso für Regression von Bedeutung, R2]weitere Koeffizienten aus der r-Familie sind Phi-Koeffizient, die punktbiseriale Korrelation und die RangkorrelationCave: Einschränkungen des Koeffizienten (siehe z.B. Phi-Koeffizient) schlagen sich auch auf Einschätzung der Größe eines Effekts niederalle diese Koeffizienten können (prinzipiell) als Effektmaße verwendet und verstanden werdenauch die Produkt-Moment-Korrelation stellt Anforderungen an Daten: bivariate Normal- verteilung, linearer Zusammenhang

Question 13

Welche Aussagen stimmen in Bezug auf Phi-Korrelationskoeffizient?

Accepted Answer

Produkt-Moment-Korrelation über zwei dichotome Merkmale Wertebereich -1 bis +1

Question 14

Interpretation einer Beurteilerübereinstimmung

Accepted Answer

Erhebungsmethoden in der empirischen Forschung und klinischenPsychologie nicht auf Selbstberichte (z.B. standardisierte Fragebögen) beschränkt. Fremdbeurteilungen durch i. d. R. geschulte Rater stellen eine weitere wichtige Informations- quelle dar, z.B.: - beim Stellen von Diagnosen - für die klinische Einschätzung von Schweregraden (z.B. HRSD) - allgemein zur Einschätzung der Ausprägung beliebiger Merkmale Analog zur Messgüte bei Fragebogenverfahren (Validität, Reliabilität, etc.) stellt sich auch bei Fremdbeurteilungen die Frage nach deren Güte

Question 15

Interpretation und Aussagen zu einer Kontingenztafel

Accepted Answer

dienen der Analyse von Häufigkeiten (count data) dienen der Erfassung von Zusammenhängen (monotone+atone Zshg.)

Question 16

Was sind mindestens mittlere Effekte?

Accepted Answer

r = 0.1 -> klein, r = 0.3 -> mittel, r = 0.5 -> groß d = 0.2 -> klein, d = 0,.5 -> mittel, d = 0.8 -> groß

Question 17

Cohens d = 0,5 bedeutet...

Accepted Answer

• mittlerer Effekt

Question 18

Was gibt die Spezifität an?

Accepted Answer

Wahrscheinlichkeit, dass Test einen negativen Fall erkennt bedingte Wahrscheinlichkeit: P(Test −|Krankheit −)(Krankheit liegt nicht vor und der Test sagt, dass die Antwort nicht vor liegt) stehen im Zusammenhang mit Typ-I- (falsch-positive Fälle) und Typ-II Fehlerraten (falsch-negative Fälle) diagnostischer Test für Erhebung von Sensitivität und Spezifität, muss wahrer Status (Krankheit + oder −) bekannt sein Vergleich mit Gold Standard (man muss wissen ob eine Krankheit vorliegt oder nicht - z.B. durch etabliertes, aufwändiges Verfahren) häufiger Anwendungsfall: Erhebung der Güte eines Screenings gegenüber einem längeren, aufwändigeren etablierten Verfahren

Question 19

Was gibt die Sensitivität an?

Accepted Answer

Wahrscheinlichkeit, dass Test einen positiven Fall erkennt falsch-negative Werte = 1 - Sensitivität

Question 20

Number Needed to Treat (Anzahl notwendiger Behandlungen)

Accepted Answer

• quantifiziert Überlegenheit einer Behandlung A (Testbehandlung) gegenüber einer Be- handlung B (Kontrollbehandlung) • NNT = Anzahl jener Patienten, die mit Behandlung A behandelt werden müssen, damit gegenüber Behandlung B ein Patient mehr das gewünschte Therapieziel erreicht (àkomparati- ve Maßzahl)

Question 21

Was sind standardisierte Effektmaße?

Accepted Answer

Cohens d (und andere Maße der d-Familie), Eta2 (und andere Maße der Varianzaufklärung), Odds Radio Risk Ratio (und davon abgeleitete Kennwerte) Produkt-Moment-Korrelation r (und andere Maße der r-Familie)

Question 22

Was ist der positive Vorhersagewert (PPV)?

Accepted Answer

Parameter zur Einschätzung der Aussagekraft von medizinischen Testverfahren gibt an, wie viele Personen, bei denen eine bestimmte Krankheit mittels eines Testverfah- rens festgestellt wurde, auch tatsächlich krank sind prävalenzabhängig

Question 23

Was ist der negative Vorhersagewert (NPV)?

Accepted Answer

Parameter zur Einschätzung der Aussagekraft von medizinischen Testverfahren gibt an, wie viele Personen, bei denen eine bestimmte Krankheit mittels eines Testverfah- rens nicht festgestellt wurde, auch tatsächlich gesund sind prävalenzabhängig

Question 24

Was tritt bei steigender Stichprobengröße auf?

Accepted Answer

mit steigendem N wird jede beliebige H0 mit Sicherheit verworfenist Stichprobe groß genug, kann jeder beliebig kleine Effekt signifikant werdenselbst wenn ein Effekt existiert, kann die Stichprobe schlicht zu klein sein, um Signifikanz erreichen zu können (underpowered study)

Question 25

Aussagen zur prozentualen Beurteilerübereinstimmung und Cohens Kappa

Accepted Answer

prozentuale Übereinstimmung einfaches und anschauliches Maß aus statistischer Sicht ist auch dann mit Übereinstimmungen zu rechnen, wenn Rater Ur- teile völlig zufällig vergeben zufällige Übereinstimmungen werden in prozentualer Übereinstimmung nicht berück- sichtigt und können somit zu einer Überschätzung der Konkordanz führen ... man kann jetzt folgendes verwenden: Cohens Kappa Cohens Kappa: Bei einer einfachen Konkordanzbestimmung mittels prozentueller Darstellung wer- den zufällige Übereinstimmungen nicht berücksichtigt und können somit zu einer Überschätzung der Konkordanz führen - deshalb Verwendung von Cohens Kappa. Cohens Kappa (κ) ist ein zufallsbereinigtes Maß der Beurteilerübereinstimmung (Konkor- danz) für 2 Rater ähnlich wie für χ2-Tests wird für die Berechnung von Kappa die Anzahl zufällig konkor- danter Urteile aus den Randverteilungen geschätzt (unter Annahme der Unabhängigkeit der Urteile) -1 bis +1

Question 26

Cohens d

Accepted Answer

• MW-Vergleiche zwischen zwei (abhängigen oder unabhängigen) Gruppen• kann aus t-Statistik des t-Test oder Gruppenmittelwerten, Standardabweichungen und ns berechnet werden

Question 27

Beurteilerübereinstimmung

Accepted Answer

Interraterreliabilität wenn zwei (od. mehr) Beurteiler unabhängig voneinander zur gleichen Einschätzung/Diagnose kommen liefert Aussagen hinsichtlich Genauigkeit von Urteilen als auch ihrer Objektivität; Urteile sollten davon unabhängig sein, WER sie vergeben hat Maße der BeurteilerübereinstimmungUnterscheidung gemäß Skalenniveau und anhand der jeweils verwendeten Definition von Übereinstimmung: nominale/ordinale SkalenKonkordanzmetrische Skalen: Reliabilität i.e.S.

Question 28

Aussagen zu parametrischen und nicht-parametrischen Verfahren

Accepted Answer

Parametrische Verfahren: Skalenniveau der abhängige Variable (AV) muss metrisch sein Normalverteilung Varianzhomogenität Voraussetzungsverletzungen können Typ-I- und Typ-II-Fehlerhäufigkeiten beeinflussen Nicht-parametrische Verfahren sind hingegen i. d. R. voraussetzungsärmer • • • • benötigen nicht unbedingt metrische Datenkommen häufig ohne Annahmen zur Verteilung ausmathematische Grundlage nicht-parametrischer Verfahren aber heterogen und uneinheit- lich (kein „allgemeines lineares Modell“ für nicht-parametrischen Verfahren) häufig wird Ranginformation der Daten verwendet Effizienz • bei Zutreffen ihrer Voraussetzungen haben parametrische Verfahren i. A. eine größere Ef- fizienzhöhere Testmacht (p-Werte kleiner) • treffen Voraussetzungen nicht zu: nicht-parametrische Methoden i. d. R. effizienter

Question 29

Eigenschaften von Nicht-Parametrischen Verfahren

Accepted Answer

voraussetzungsärmer benötigen nicht unbedingt metrische Daten kommen ohne Annahmen zur Verteilung aus häufig wird Ranginformation der Daten verwendet anzuwenden bei kleiner Stichprobengröße (N < 30)

Question 30

U-Test

Accepted Answer

H0: die beiden Stichproben stammen aus formgleich (homomer) verteilten Populationen mit gleichem Median = das nicht-parametrische Pendant zum t-Test für unabhängige Stichproben prüft zwei Verteilungen auf Unterschiede hinsichtlich ihrer zentralen Tendenz verwendet Ranginformation der Daten geeignet für originär ordinalskalierte und metrische abhängige Daten

Question 31

Wann gewinnt U-Test an Macht?

Accepted Answer

wenn keine Ausreißer vorliegen wenn Stichproben gleich groß sind wenn Daten in den Stichproben gleich streuen wenn keine Boden- und Deckeneffekte vorliegen wenn keine Bindungen vorliegen

Question 32

Wilcoxon-Test

Accepted Answer

Pendant des t-Test für abhängige Stichproben NUR für METRISCHE Daten H0: die beiden abhängigen Stichproben stammen aus Verteilungen mit gleichem Median

Question 33

Analyse von Trends = Polynomiale Kontraste

Accepted Answer

linear (ab 2 Gruppen), quadratisch (ab 3 Gruppen), kubisch (ab 4 Gruppen) nur nützlich, wenn Gruppen sinnvolle und nicht beliebige Ordnung aufweisen setzt außerdem im Prinzip Äquidistanz der Faktorstufen voraus (àGruppierungsvariable müsste ebenso intervallskaliert sein) sind immer zweiseitig, orthogonal

Question 34

Voraussetzungen von t-Test für abhängige Stichproben

Accepted Answer

metrische Daten (Intervall-, Rationalskala) unabhängige Gruppen Varianzhomogenität Sphärizität multivariate NV

Question 35

Mediantest

Accepted Answer

prüft zwei unabhängige Stichproben auf Unterschiede in ihrer zentralen Tendenz (ist ne- ben U-Test eine nicht-parametrische Entsprechung zum t-Test für unabhängige Stichproben) H0: die beiden Stichproben stammen aus Populationen mit gleichem Median verwendet Ranginformation der Datengeeignet für (originär) ordinalskalierte und metrische abhängige VariablenU-Test hat höhere Testmacht als Mediantest, wenn seine Voraussetzungen zutreffen (ver- wendet mehr Informationen der Daten) sehr robust gegenüber Ausreißern

Question 36

Die Hypothesenprüfung (F- Test) der einfaktoriellen Varianzanalyse... a) Basiert auf einem Omnnibustest b) Ist einseitig, aber ungerichtet c) Kontrolliert den familywise error d) Ist zweiseitig, aber gerichtet e) Basiert auf einem sequentiellen Vergleich aller Mittelwerte

Accepted Answer

a) b) c)

Question 37

Wird im Rahmen einer einfaktoriellen Varianzanalyse die H0 verworfen, dann bedeutet dies im Allgemeinen, dass ... a) Sich zumindest zwei Mittelwerte signifikant voneinander unterscheiden b) Sich alle Mittelwerte signifikant voneinander unterscheiden c) Es keine Mittelwertsunterschiede gibt d) Die Testmacht zu gering war e) Ein großer Effekt in den Daten nachgewiesen werden konnte

Accepted Answer

a)

Question 38

Einzelvergleiche (Kontraste) im Rahmen einer Varianzanalyse... a) Eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen b) Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant voneinander unterschei- den c) Beruhen auf Linearkombinationen der Gruppenmittelwerte d) Sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden e) Erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen

Accepted Answer

a, b , c

Question 39

Die Bonferroni- Korrektur... a) Dient der Kontrolle des familywise error b) Führt dazu, dass die H0 häufiger beibehalten wird c) Vermindert die Testmacht d) Führt dazu, dass die H0 häufiger verworfen wird e) Ist unabhängig von der Anzahl der durchgeführten Tests

Accepted Answer

a, b

Question 40

Post- Hoc- Tests im Rahmen einer Varianzanalyse... a) Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant voneinander unterschei- den b) Sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden c) Erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen d) Eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen e) Beruhen auf orthogonalen Tests

Accepted Answer

a, b, c

Question 41

Die Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse sind... a)Homogenität der Varianzen b) Unabhängigkeit der Gruppen c) Sphärizität d) Das Messniveau AV ist zumindest ordinal e)Das Messniveau der UV ist zumindest metrisch

Accepted Answer

a, b

Question 42

.Robuste F- Tests (Brown- Forsythe, Welche) in der einfaktoriellen Varianzanalyse kom- pensieren ... a) Die Verletzung der Varianzhomogenität b) Die Verletzung der Normalverteilungsannahme c) Die Verletzung der Unabhängigkeit der Messungen d) Ein zu geringes Messniveau der AV e) Ungleiche Stichprobengrößen

Accepted Answer

a

Question 43

Folgende Kontraste der Varianzanalyse sind orthogonal: a) Abweichung b) Einfach c) Differenz d) Helmert e) Wiederholt

Accepted Answer

c, d

Question 44

Folgende Kontraste der Varianzanalyse sind nicht orthogonal: a) Abweichung b) Einfach c) Differenz d) Helmert e) Wiederholt

Accepted Answer

a,b,e

Question 45

Interaktionen in mehrfaktoriellen varianzanalytischen Designs können folgendermaßen klassifiziert werden a) Ordinal b) Hybrid c) Disordinal d) Metrisch e) Anhybrid

Accepted Answer

a, b, c,

Question 46

Das Vorliegen einer signifikanten ordinalen Interaktion in einer zweifaktoriellen Varianzanalyse (Faktor A und B) hat allgemein folgende Auswirkungen auf die Interpretation signifikanter Haupteffekte der Faktoren A und B... a) Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden b) Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden c) Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden d) Der Haupteffekt von Faktor B darf nicht interpretiert werden e) Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden

Accepted Answer

a, b

Question 47

Das Vorliegen einer signifkanten disordinalen Interaktion in einer zweifaktoriellen Varianzanalyse (Faktor A und B) hat allgemein folgende Auswirkungen auf die Interpretation signifikanter Haupteffekte der Faktoren A und B... a) Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden b) Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden c) Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden d) Der Haupteffekt von Faktor B darf nicht interpretiert werden e) Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden

Accepted Answer

c, d , e

Question 48

.Abhängige Datenstrukturen... a) Entstehen durch Messwiederholung b) Entstehen durch Parallelisierung c) Bringen gegenüber unabhängigen Daten im Allgemeinen eine Verminderung der Test- macht mit sich d) Können nur mit parametrischen Methoden analysiert werden e) Können nur mit nicht- parametrischen Methoden analysiert werden

Accepted Answer

a, b

Question 49

Die Voraussetzungen des t- Tests für abhängige Daten sind... a) Metrische Skalenniveau der AV b) Normalverteilung c) Homogenität der Varianzen d) Unabhängige Messungen e) Homosekdastizität

Accepted Answer

a b

Question 50

Eine mixed design ANOVA enthält... a) Einen oder mehrere AV b) Einen oder mehrere UV c) Keinen abhängigen Faktor d) Keinen unabhängigen Faktor e) Keine Wechselwirkungsterme

Accepted Answer

a, b

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