Methodenlehre II (Fach) / Methodenlehre II (Lektion)
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Methodenlehre II
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- Wie viele Faktoren werden bei einem 2x4x3x2-Design ... 4 Faktoren,Faktor 1 hat 2 Ausprägungen,Faktor 2 hat 4 Ausprägungen,Faktor 3 hat 3 Ausprägungen,Faktor 4 hat 2 Ausprägungen Zur Bezeichnung des Designs bei mehr als einer UV werden die Faktoren genutzt ...
- Welche Arten von Effekten werden bei einer mehrfaktoriellen ... bei mehrfaktoriellen Designs Unterscheidung zwischen ... Haupteffekten Effekte, die die Faktoren (UVs) auf die AV haben wenn mehrere unabhängige Variablen vorhanden sind, gibt es auch mehrere Effekte ...
- Nennen sie die statischtischen Hypothesen für die ... H0:Faktor I: μ●1 = μ●2 = μ●3 = μ●4Faktor II: μ1● = μ2●Interaktion: μ11 - μ21 = μ12 - μ22 = μ13 - μ23 = μ14 – μ24H1: ¬ H0Alternativhypothese ist eine Omnibushypothese: Irgendwo ...
- Warum kann bei der Varianzanalyse nur selten die Effektgrößed, ... Grund, warum bei ANOVA nur selten d, g und r genutzt werden: d, g und r können nur für Effekte angegeben werden, bei denen nur zwei Gruppen miteinander verglichen werden
- Was sollte man vor der Berechnung einer Pearson-Korrelation ... zuerst: Streudiagramm anschauen: Linearer Zusammenhang: kann graphisch als Gerade dargestellt werden überprüfen, ob die Form einer Geraden die Daten (Punktewolke) sinnvoll wiedergeben kann Ausreißer ...
- Wie kann man überprüfen, ob ein Zusammenhang zwischen ... Überprüfen, Zusammenhang zwischen zwei Variablen linear ist: LOWESS-Prozedur (LOWESS = Locally WEighted Scatterplot Smoother) resultierende LOWESS-Kurve entspricht annähernd einer Geraden:⇒ es ...
- Was kann mit der LOWESS-Prozedur untersucht werden? ... Lowess-Prozedur: es kann untersucht werden: welcher Zusammenhang zwischen zwei Variablen(im Streudiagramm) besteht Funktionsweise: Prinzipiell kann immer eine Regressionsgerade berechnet werden Zusammenhang ...
- Was ist der Unterschied zwischen linearer Regression ... Lineare Regression Alle Datenpunkte werden gemeinsam berücksichtigt Regressionsgleichung wird aufgestellt, mit der alle Vorhersagen der y-Werte geschätzt werden Lowess-Prozedur Schrittweises Prinzip ...
- Wie wird die LOWESS Kurve berechnet? # Berechnung der LOWESS-Kurve: auf x-Achse wird von links nach rechts vorgegangen für jeden Punkt wird eine Vorhersage gemacht Vorhersage an der Stelle xa für ya (Punkt A) erhält man, indem man eine ...
- Wozu dient die Potenzleiter? Wann wird sie angewendet? ... Funktion der Potenzleiter: nicht-lineare Zusammenhänge "gerade biegen"⇒ wenn man statistische Verfahren verwenden möchte, die lineare Zusammenhänge voraussetzen, gefundene Zusammenhänge aber ...
- Was sind Gemeinsamkeiten von einfacher und multipler ... Gemeinsamkeiten Grundidee: ein Kriterium wird vorhergesagt (so gut wie möglich) Voraussetzungen: linearer Zusammenhang / Zusammenhänge Intervallskalierung von Kriterium und Prädiktor / Prädiktoren ...
- Was sind Unterschiede von einfacher und multipler ... Unterschiede Anzahl der Prädiktoren einfache lineare Regression. 1 multiple lineare Regression > 1 Vorhersagekraft einfache lineare Regression meist gering multiple lineare Regression ...
- Sie vergleichen den multiplen Determinationskoeffizient ... a) nicht korrellierten Prädiktoren R2y.x1x2 = r2yx1 + r2yx2 b) korrelierten Prädiktoren ohne Supressoreffekt R2y.x1x2 < r2yx1 + r2yx2 c) korrelierten Prädiktoren mit Suppressoreffekt R2y.x1x2 ...
- Welche Problematische Annahme macht die Hauptkomponentenanalyse? ... Problematische Annahme der Hauptkomponentenanalyse: Annahme, dass gesamte Varianz der Variablen durch die Faktoren aufgeklärt werden kann ...... im Falle eines Fragebogenverfahrens aber unplausibel: ...
- Warum ergibt die Summe der Eigenwerte der aus einer ... Summe der Eigenwerte der aus einer vxv Korrelationsmatrix extrahierter Faktoren ergibt den Wert v weil: Summe der Eigenwerte ist die Summe der durch die Faktoren aufgeklärten Varianzen Nach Extraktion ...
- Warum sollten nur Faktoren mit einem Eigenwert größer ... nur dann ist gewährleistet, dass ein Faktor mehr Varianz aufklärt als eine Variable!
- Was versteht man unter einer Dummy-Codierung? Dummy-Codierung: transformieren Nominal-skalierter Variablen in intervallskalierte Variablen indem den verschiedenen nominalen Ausprägungen Zahlen zugewiesen werden es dürfen nur jeweils zwei Zahlen ...
- Welche Voraussetzungen müssen Variablen erfüllen, ... hängt von jeweiligem Verfahren ab, mit dem statistische Kontrolle durchgeführt werden soll: bei multipler Regression müssen Variablen immer intervallskaliert sein bei Kovarianzanalyse gilt das gleiche ...
- Durch welche Verfahren kann man Stör- oder Drittvariablen ... Statistische Kontrolle von Stör- oder Drittvariablen in varianzanalytischen Designs Variablen nominalskaliert:⇒ "normale" ANOVA Variablen intervallskaliert:⇒ Kovarianzanalyse Statistische Kontrolle ...
- Welchen Einfluss hat die Reihenfolge der Eingabe der ... Einfluss der Reihenfolge der Prädiktoreneingabe auf Ergebnis hierarchischer Regression: Prädiktor, der zuerst in das Modell aufgenommen wird bekommt den Anteil an Erklärungskraft am Kriterium zugesprochen, ...
- Welchen Vorteil hat das Zentrieren von Prädiktoren ... Vorteil den das Zentrieren von Prädiktoren bei der Moderatorenanalyse bietet: Regressionskonstante b0 wird durch Zentrierung besser interpretierbar⇒ entspricht dann dem Mittelwert der Daten Zentrierung ...
- Welches Problem ergibt sich bei grafischer Darstellung ... Intervallskalierte Variablen können sehr viele Ausprägungen haben würde zu große Anzahl von Regressionsgeraden führen, die sich nicht mehr sinnvoll in einem Diagramm darstellen lassen Lösung ...
- Was möchte man durch Mediatorenanalysen herausfinden? ... Mediatoranalysen: beinhalten direkte und indirekte Beziehungen zwischen Variablen geprüft wird: ob die Korrelation von je zwei Variablen durch eine oder mehrere andere Variablen mediiert (vermittelt) ...
- Wie unterscheiden sich Messwiederholung und within-subjects-Design? ... Messwiederholung: Wiederholung der Messung einer Stichprobe innerhalb einer experimentellen Bedingung mit dem Ziel, den Mittelwert der Messungen als beste Schätzung der "wahren" Messung zu nutzen(bspw. ...
- Wie unterscheiden sich unabhängigen und abhängige ... Unabhängige Stichproben i.d.R. Stichproben in between-subjects-Designs "Objekte" die in eine Stichprobe aufgenommen werden, haben keinen Einfluss auf die Auswahl der zur anderen Stichprobe gehörenden ...
- Welche Nachteile ergeben sich bei abhängigen Stichproben? ... Nachteile von abhängige Stichproben Schwieriger Blindversuche durchzuführen, einzelne Person ist allen Stufen einer UV ausgesetzt ⇒ Unterschiede in den Bedingungen werden leichter bemerkt Carry-Over-Effekt ...
- Welche Vorteile bietet die Kontrastanalyse gegenüber ... Kontrastanalyse Überprüfung präziser Hypothesen(im Gegensatz zu ANOVAs Omnibushypothese) erhöhte Teststärke Berechnung interpretierbarer Effektgrößen möglich Vergleich verschiedener Hypothesen ...
- Wann werden parametrische, wann nonparametrische Verfahren ... Parametrische Verfahren untersuchen typische Parameter der Verteilung (meist Mittelwert und Varianz) sind daher an mehr Voraussetzungen gebunden als nonparametrische Verfahren: für das Skalenniveau ...
- Welche Besonderheit ergibt sich für das Ermitteln ... Vierfeldertafel ist Spezialfall von zweidimensionalem x2wobei jede der beiden Variablen nur 2 Ausprägungen hat (= alternatives Merkmal) für diesen Falls lässt sich die Effektgröße (w) des Unabhängigkeitstests ...
- Sie wollen über einen Datensatz eine Clusteranalyse ... beginnen sollte man mit Verfahren wie "single linkage", da es Ausreißer leicht entdecken kann (werden erst sehr "spät" als jeweils einzelne Cluster gebildet) nach Entfernen dieser Ausreißer sollte ...
- Ältere Untersuchungen an klinischen Stichproben in ... Ähnlichkeitsmaß da, die relative Ausprägung der verschiedenen Persönlichkeitsmerkmale zueinandere interssiert (Profil der Persönlichkeitsmerkmale)
- Vergleiche die Verfahren Faktorenanalyse und Clusteranalyse ... Gemeinsamkeiten: Faktorenanalyse & Clusteranalyse beides multivariate Verfahren Ausgangsbasis ist bei beiden eine Vielzahl von Fällen (Personen/Objekten), für die eine Vielzahl von Variablen erhoben ...
- 1.1. 2) Tragen sie Alpha-Fehler und Beta-Fehler in ... 2) Wahrer Sachverhalt ...
- Warum ist bei der Varianzanalyse für abhängige Stichproben ... Eta-Quadrat gibt an, wie groß der Anteil der Varianz ist, die durch die unabhängige Variable (Faktor) aufgeklärt werden kann. Beim „gesamten“ Eta-Quadrat bezieht sich dieser Anteil auf die Gesamtvarianz, ...
- Welches Problem ergibt sich, wenn man ein Kontrastgewicht ... Bedeutung der Null als Lambda: Durch die Gewichtung mit Null wird ein Mittelwert „ignoriert“: Unabhängig von seiner Größe ergibt sich immer Null, d. h. die Gruppe(n) mit Null als Lambda wird nicht ...
- Welche Besonderheit ergibt sich für das Ermitteln ... Vierfeldertafel ist Spezialfall vom zweidimensionalen χ2, wobei jede der beiden Variablen nur 2 Ausprägungen hat (= alternatives Merkmal) für diesen Fall lässt sich die Effektgröße (w) des Unabhängigkeitstests ...
- Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass man sich ... 1 – α
- In einer Untersuchung soll geprüft werden, ob Ratten ... a) Einfaktorielle Varianzanalyse für abhängige Stichproben b)H0 = μWA = μWB = μWCH1 = ¬ H0
- Worin unterscheidet sich die Kontrastanalyse von anderen ... Kontrastanalyse präzise, gerichtete Alternativhypothesen können getestet werden höhere Teststärke ermöglicht Vergleich der Güte zweier Hypothesen
- Bestimmen Sie die Kontrastgewichte für folgende Hypothesen: ... z.B. a) -3 -1 1 3 b) -5 -1 3 3 c) -4 1 6 1 -4
- Was bedeutet die Effektgröße r(effectsize) für ... Bedeutungd er Effektgröße: r(effectsize) für US bei einer KA: gibt die Korrelation zwischen den Werten der abhängigen Variablen und den Kontrastgewichten an
- Nennen sie die Nachteile nonparametrischer Verfahren! ... Nachteile nonparametrischer Verfahren: Großer Aufwand bei der Berechnung von exakten Wahrscheinlichkeiten für große Stichproben Teststärke (Power) ist immer geringer, als die vergleichbarer Tests ...
- Es soll ein Training für Elfmeterschießen evaluiert ... a) Wilcoxon-Test für abhängige Stichproben b) H0: T- = T+H1: T- > T+ (bei vorher nachher c) normalverteilte Differenzwerte der Spieler
- Wenn Personen beim Glücksspiel verlieren, folgen ... Mann & Withney U-Test Normalverteilung nicht gegeben und unabhängige Stichproben
- Es wurde eine repräsentative Umfrage unter Deutschen ... Chi²-Anpassungstest (eine Variable)
- Was sagt der p-Wert beim Signifikanztesten aus? p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass das Ergebnis einer Studie (oder ein noch extremeres) gefunden werden konnte, wenn die Nullhypothese tatsächlich zutrifft: p (Daten|H0)
- Was sagt die Power über einen Test aus? "Signifikanz-Wahrscheinlichkeit":Wahrscheinlichkeit den Effekt zu finden, wenn er denn tatsächlich vorhanden ist
- Welche Faktoren haben Einfluss auf die Power und wie ... 3-große Faktoren Effekt in der Population je größer, desto eher wird das Testergebnis signifikant Stichprobengröße je größer, desto eher signifikant Abwägung von α und β je größer ...
- Wieso sind die folgenden Interpretationen von p-Werten ... falsch weil ... a) ... Größe des vorliegenden Effekts nur einer von mehreren Faktoren ist, die p-Werte beeinflussen, p-Wert allein sagt nichts über die Größe des gefundenen Effekts aus.Interpretation ...
- Welche Verbesserungsvorschläge machten Neyman und ... Neyman und Pearsons Verbesserungsvorschläge zum Signifikanztesten: Hinzufügen einer Alternativhypothese vorher (problematisch): Chance, Effekt zu entdecken Aussagen bei nicht-signifikantem Ergebnis ...