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Methoden den Datenerhebung (Fach) / Teste (Lektion)

Diese Lektion wurde von LauraKraemling erstellt.

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• Was sind die Vorraussetzung für eine ANOVA? 1.Normalverteilung der abhängigen Variable(n) in den Gruppen2.Intervallskalenniveau der abhängigen Variablen3.Varianzhomogenität der Gruppen4.Unabhängigkeit der Beobachtungen•Verletzungen der Annahmen könne sich auf den Fehler 1. Art sowie die Teststärke bzw. Power (= 1-Fehler 2. Art) auswirken•Robustheit gegenüber Annahmeverletzungen: Anteil der F-Werte, die den kritischen F-Wert überschreiten, weichen nicht nennenswert von dem durch festgelegten Wert ab Robustheit der Varianzanalyse hängt von bestimmten Bedingungen (insb.den Gruppengrößen und deren Verhältnis zueinander) ab
• Was sind die Vorraussetzungen für den T-Test für unabhängige Stichproben? •Messwerte der abhängigen Variablen für die einzelnen Stichprobeneinheiten sind unabhängig voneinander•Abhängige Variable ist intervallskaliert•Abhängige Variable ist in den beiden Populationen (bzw. Gruppen)normalverteilt•Varianzen in den beiden Gruppenpopulationen sind gleich groß Voraussetzung für Robustheit des t-Tests gegenüber Verletzungen der letzten beiden Annahmen Gruppengrößen sind annähernd gleich Gruppengrößen sind nicht zu klein (n1= n2 > 30)
• Welches Verfahren wird angewandt, wenn die Robustheit des T-Test nicht gegeben ist? Nichtparametrisches Verfahren (Mann-Whitney U-Test)
• Welche Tests verwendet man zum Test auf Normalverteilung der Resiuduen einer multiplen Regressionsanalyse? Kolmogorow-Smirnow (n>50)Shapiro-Wilk (n>50)
• Welche Tests zur Messung der Reliabilität gibt es? Cronbachs Alpha Test-Retest-Methode Split half Methode Parraleltest Methode
• Was ist die Fragestellung der Anova? Zentrale Fragestellung: Haben nominale unabhängige Variablen einen Einfluss auf eine metrische abhängige Variable?Alternativ: Bestehen zwischen den durch verschiedene Ausprägungen derunabhängigen Treatment-Variablen (auch Faktorstufen genannt) erzeugten Gruppen signifikante Mittelwertunterschiede bzgl. der abhängigen Variablen
• Was ist die Zielsetzung der multiplen linearen Regression? (stochastischen) Zusammenhang zwischen mehr als zwei Variablen möglichst gut durch eine lineare Funktion darstellen.
• Wie gehe ich in Schritten bei der Regressionsanalyse vor? 1.Modellformulierung2.Schätzung der Regressionsfunktion3.Prüfung der Regressionsfunktion4.Prüfung der Regressionskoeffizienten5.Prüfung der Modellprämissen
• Mit welchem Entscheidungsproblem beschäftigt sich der Chi²-Test? Entscheidungsproblem: Sind zwei nominale Merkmale (mit jeweils zwei Ausprägungen) unabhängig voneinander?
• Was sind die Vorraussetzungen der linearen Regression? 1.lineare Zusammenhänge zwischen den Variablen2.Homoskedastizität (d.h. keine Abhängigkeit der Störgrößenvarianz von den erklärenden Variablen)3.Normalverteilung der Fehler (auch Störgrößen oder Residuen genannt) mit Erwartungswert Null4.keine Korrelation zwischen den Fehlern (d.h. keine Autokorrelation)5.vollständig spezifizierte Modelle (d.h. kein Fehlen wichtiger erklärender Variablen)6.keine Multikollinearität der erklärenden Variablen (d.h. die erklärenden Variablen sollten nicht zu sehr miteinander zusammenhängen)7.hohe Reliabilität der erklärenden und der erklärten Variablen
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• Wie nennt sich die "Kontrastgruppenanalyse"? A priori Kontraste

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