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Lernkarten

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Lernende 8 Lernende
Sprache Deutsch
Stufe Universität
Erstellt / Aktualisiert 19.01.2019 / 20.03.2019
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2 Exakte Antworten 49 Text Antworten 1 Multiple Choice Antworten
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Wie lassen sich die Regressionsgewichte bei einer moderierten Regression interpretieren?

a) Gewichte einfacher Regression, bei denen alle anderen UVs = 0 sind

--> meistens keine sinnvolle Interpretation möglich, deswegen werden Variablen zentriert, dann:

b) Gewichte einfacher Regression bei durchschnittlicher Ausprägung aller anderen UVs

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Zentriert man die Variablen bei einer moderierten Regression, ...

a) ...verändert sich der Achsenabschnitt, sowie b1 und b2 (UV) Regressionsgewichte und deren Standardfehler

 

b) ...bleibt gleich:

1. b3 Regressionsgewicht der Produktvariablen, sowie sein Standardfehler

2. bedingte Regressionsgeraden

3. Korrelation zwischen UVs X1 und X2

 

c) ...wird geringer:

1. Standardfehler von b1 und b2, da Schätzung in Mitte der Verteilung präziser

2. Korrelation der Produktvariablen mit den UVs

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Welche beiden äquivalenten Strategien zur Prüfung eines Moderatoreffektes gibt es?

1. Prüfung des Regressionsgewichts b3 der Produktvariablen anhand t-verteilter Prüfgröße

--> H0 = Es gibt keinen Moderatoreffekt (b3 = 0)

2. Determinationskoeffizient R² im Modellvergleich anhand F-verteilter Prüfgröße

--> eingeschränktes Modell (ohne Produktvariable) vs uneingeschränktes Modell (mit Produktvariable)

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Wann wird die polynomische Regression verwendet?

Wenn ein nicht-linearer Zusammenhang zwischen X1 und Y besteht.

--> kann quadratisch (u-förmig) oder kubisch sein

---> z.B. Zusammenhang zwischen Zufriedenheit mit dem Seminar und wahrgenommener Anforderung

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Wie sieht die Gleichung der polynomischen Regression aus?

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Welche Voraussetzungen für die Durchführung einer Regressionsanalyse müssen erfüllt sein?

1. Korrekte Spezifikation des Modells

2. Messfehlerfreiheit der UVs

3. Homoskedastizität

4. Unabhängigkeit der Residuen

5. Normalverteilung der Residuen

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Ein problematische Datensituation äußert sich durch...

1. Ausreißer und einflussreiche Datenpunkte

2. Multikollinearität

3. fehlende Werte

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Wie kann geprüft werden, ob ein Modell korrekt spezifiziert ist?

- es darf keine relevanten Variablen auslassen ("underfitting")

- es darf keine irrelevanten Variablen aufnehmen ("overfitting")

--> Konsequenz wäre eine falsche Spezifikation