REPETITORIUM METHODEN II (Fach) / REPETITORIUM METHODEN II (Lektion)
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REPETITORIUM METHODEN II
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- Nominalskala der Abhängigen Variable, Unabhängige ... Chi²-Anpassungstest Chi²-Unabhängigkeitstest (2 Variablen)
- Nominalskala der Abhängigen Variable, Abhängige ... McNemar (eine dichotome Variable zwei Messungen)
- Ordinalskala der Abhängigen Variable, Abhängige ... Vorzeichentest
- Ordinalskala der Abhängigen Variable, Unabhängige ... U-Test
- Intervallskala der Abhängigen Variable, Voraussetzung ... t-Test eine Stichprobe
- Intervallskala der Abhängigen Variable, Voraussetzung ... doppelter t-Testabhängige Stichproben
- Intervallskala der Abhängigen Variable, Voraussetzung ... einfaktorielle ANOVA unabhängige Stichproben Kontrastanalyse unabhängige Stichproben
- Intervallskala der Abhängigen Variable, Voraussetzung ... einfaktorielle ANOVA abhängige Stichproben Kontrastanalyse abhängige Stichproben
- Intervallskala der Abhängigen Variable, Voraussetzung ... mehrfaktorielle ANOVAunabhängige Stichproben Kontrastanalyse Unabhängige Stichproben
- Intervallskala der Abhängigen Variable, Voraussetzung ... Wilcoxon-Test (=Vorzeichenrangtest)
- Unterschiede unabhängige Stichproben, 1 Faktor, Vergleich ... U-Test
- Unterschiede unabhängige Stichproben, 1 Faktor, Vergleich ... t-Test unabhängige Stichproben
- Unterschiede unabhängige Stichproben, 1 Faktor, Vergleich ... H-Test
- Unterschiede unabhängige Stichproben, 1 Faktor, Vergleich ... einfaktorielle ANOVA
- Unterschiede unabhängige Stichproben, 2 Faktoren, ... Scheirer-Ray-Hare-Test
- Unterschiede unabhängige Stichproben, 2 Faktoren, ... mehrfaktorielle ANOVA
- Unterschiede abhängige Stichproben, 2 Faktoren, Vergleich ... mehrfaktorielle ANOVA
- Unterschiede abhängige Stichproben, 2 Faktoren, Vergleich ... mehrfaktorieller Friedman-Test
- Unterschiede abhängige Stichproben, 1 Faktor, Vergleich ... Einfaktorieller Friedman-Test
- Unterschiede abhängige Stichproben, 1 Faktor, Vergleich ... einfaktorielle ANOVA
- Unterschiede abhängige Stichproben, 1 Faktor, Vergleich ... t-Test abhängige Stichproben
- Unterschiede abhängige Stichproben, 1 Faktor, Vergleich ... Wilcoxon-Test
- Zusammenhänge nonparametrisch: Spearman's Rho
- Zusammenhänge parametrisch: Korrelation
- Welche Verfahren der Explorativen Datenanalyse gibt ... Box-Plot Stamm-Blatt-Diagramm Q-Plot QQ-Plot (empirische und theoretische Verteilung) P-Plot
- Welche Verfahren der Explorativen Datenanalyse gibt ... Back-to-Back-Stamm-Blatt-Diagramm (wenn 2. Variable dichotom) Box-Plot (wenn 2. Variable diskret) Streuungsdiagramme kartesisch / polar mit Box-Plots mit Konfidenzlinien (der Regressionsgeraden) Sonnenblumendiagramme ...
- Welche allgemeinen Verfahren der Explorativen Datenanalyse ... allgemein drei-dimensionales Streuungsdiagramm Bubble-Plot Mosaikplot Konturplot DWLS (Distance Weighted Least Squares) speziell zur Gruppierung der Fälle Rechteck-Icons (Starplot) (Chernoff-Gesichter) ...
- Welche allgemeinen Verfahren der Explorativen Datenanalyse ... allgemein Streuungsdiagramm-Matrix speziell zur Gruppierung der Fälle Chernoff-Gesichter Histogramm-Plot Profil-Plot
- Was für ein Verfahren ist die Clusteranalyse? Was ... Clusteranalyse multivariates Verfahren, welches die Bündelung von Objekten anstrebt Grundidee heterogene Gesamtheit von Fällen wird in homogene Gruppen (Cluster) aufgeteilt, anhand der Ähnlichkeit ...
- Wie ist das generelle Vorgehen bei der Clusteranalyse? ... generelles Vorgehen bei der Kontrastanalyse: Bestimmen der Ähnlichkeit der Fälle Auswahl der Fusionierungsalgorithmen Bestimmen der Clusterzahl Interpretation der Cluster und Überprüfen der Güte ...
- Was ist der erste Schritt bei der Durchführung einer ... Erster Schritt: Bestimmen der Ähnlichkeit der Fälle efolgt über: Proximitätsmaß = Distanzmaß oder Ähnlichkeitsmaß bestimmen der Übereinstimmung bzw. Unterschiedlichkeit für jeweils 2 Fälle ...
- Was ist der zweite Schritt bei der Durchführung einer ... Zweiter Schritt: Auswahl der Fusionierungsalgorithmen (Clusteralgorithmen) bspw. hierarchisch oder partitionierend hierarchische Algorithmen kann man wiederum in agglomerative und divisive unterteilen ...
- Was ist der dritte Schritt bei der Durchführung einer ... dritter Schritt: Bestimmung der Clusterzahl Abwägen: Ziel der Reduktion (wenige Cluster) gegen hohe Lösungsgüte (viele Cluster) Möglichkeiten: Statistische Kriterien (Dendogramm), Heterogenitätsmaß, ...
- Was ist der vierte Schritt bei der Durchführung einer ... vierter Schritt: Interpretation der Cluster und Überprüfung der Güte: für Lösungsgüte ist die Anzahl der Cluster entscheidend (je mehr, desto besser) jedoch sollten die Cluster auch inhaltlich sinnvoll ...
- Was sind Gemeinsamkeiten von Clusteranalyse und Faktorenanalyse? ... Gemeinsamkeiten: Clusteranalyse und Faktorenanalyse beides multivariate Verfahren beides Verfahren zur Datenreduktion (Zusammenfassung vieler Daten) beide umfassen jeweils selbst eine Vielzahl von Verfahren ...
- Was sind Unterschiede zwischen Faktorenanalyse und ... Unterschiede zwischen Faktorenanalyse und Clusteranalyse: Faktorenanalyse Variablen werden zu Faktoren zusammengefasst dies geschieht anhand ihrer Korrelationen (über Fälle) zueinander Zweck: Dimensionsreduktion ...
- Welche der folgenden Aussagen ist richtig? a) Bei ... c) durch eine Faktorenanalyse kann die Zahl der Variablen reduziert werden, indem neue Variablen geschaffen werden
- Was ist der Unterschied zwischen Hauptkomponentenanalyse ... Unterschied zwischen Hauptkomponentenanalyse und Hauptachsenanalyse: Hauptkomponentenanalyse Annahme, dass die gesamte Varianz der Variablen durch die Faktoren aufgeklärt werden kann Hauptachsenanalyse ...
- Welche wichtigen Kennwerte der Faktorenanalyse kennen ... Faktorwert Eigenwert Faktorladung Kommunalität
- Was ist die Faktorladung (ajk) in der Faktorenanalyse? ... Faktorladung (ajk) Korrelation von Werten der Variable j mit den Werten des Faktor k
- Was ist der Eigenwert (s²k) in der Faktorenanalyse? ... Eigenwert: Anteil der durch Faktor k aufgeklärten Varianzen an der Gesamtvarianzaufklärung
- Was ist die Kommunalität (h2j) in der Faktorenanalyse? ... Anteil der Varianzen der Variable j, der durch alle Faktoren aufgeklärt werden kann
- Erklären sie folgende Kennwerte der Faktorenanalyse: ... Faktorwert (Fki) Wert einer Person auf einem Faktor k Eigenwert (s²k) Anteil der durch Faktor k aufgeklärten Varianzen an der Gesamtvarianzaufklärung Faktorladung (ajk) Korrelation von Werten ...
- Anhand welcher Kenngröße werden Faktoren ausgewählt? ... anhand ihrer Eigenwerte
- Erklären sie das Kaiser-Kriterium in der Faktorenanalyse ... Kaiser-Kriterium nur Faktoren mit einem Eigenwert > 1 werden ausgewählt
- Erklären sie den Scree-Plot in der Faktorenanalyse! ... Scree-Plot Eigenwerte der Faktoren werden nach Größe sortiert in ein Diagramm eingezeichent nur Faktoren, deren Eigenwert oberhalb des "Knicks" in der Kurve liegt werden ausgewählt
- Was ist der multiple Determinationskoeffizient (R²) ... multipler Determinationskoeffizient (R²) Prozentualer Anteil der Varianz, der durch meine Prädiktoren aufgeklärt werden kann
- Was ist der multiple Korrelationskoeffizient (R) in ... multipler Korrelationskoeffizient (R) Korrelation zwischen den vorhergesagten mit den tatsächlichen Werten des Kriteriums
- Was gibt der Standardfehler in der multiplen Regression ... Standard(schätz)fehler Durchschnittlliche Abweichung der vorhergesagten Werte von den tatsächlichen Werten
- Erläutern sie den Unterschied zwischen Multiplem ... multipler Determinationskoeffizient (R²) bezieht sich auf Anteil der Varianz, der durch meine Prädiktoren aufgeklärt werden kann⇒ Zu wie viel Prozent sind meine Prädiktoren Ursache meiner Variation ...