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Sprache Deutsch
Stufe Grundschule
Erstellt / Aktualisiert 21.01.2019 / 07.02.2019
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Split-Splot-Design - was ist richtig?

Ist ein häufig eingesetztes Design bei der Evaluation von Interventionen.

Hat einen between-subject Faktor aber keinen within-subject Faktor.

Hat einen between-subject Faktor und einen within-subject Faktor.

Der messiederholte Faktor ist die Zeit (Prä-Posttest-Design mit Kontrollgruppe)

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Kovarianzanalyse (ANCOVA) - was ist richtig?

die UV sind metrisch/kontinuierlich

wird typischerweise bei randomisierten Experimenten verwendet

wird typischerweise bei quasi-experimentellen Designs verwendet

ein typisches Design wo man die Kovarianzanalyse anwenden kann, ist das Split-Splot-Design

der between-subject Faktor ist der messwiederholte Faktor

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Kovarianzanalyse (ANCOVA) - was ist richtig?

Mit der ANCOVA möchte man in randomisierten Experimenten die Fehlervarianz verringern und damit die Power erhöhen

Mit der ANCOVA möchte man in quasi-experimentellen Designs potenzielle Alternativerklärungen ausschließen (wenn es zwischen den Gruppen Vortestunterschiede gibt)

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Kovarianzanalyse (ANCOVA) - randomisiertes Modell - was ist richtig?

Korrelation der Kovariaten mit AV

Korrelation der Kovariaten mit UV

die Varianz der AV wird reduziert und dadurch reduziert sich die Fehlervarianz

die UV ist nicht mit dem Prätest korreliert

Vorteil: Teststärke des statistischen Tests wird erhöht (Erhöhung der statistischen Power)

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Kovarianzanalyse (ANCOVA) - quasiexperimentelles Design - was ist richtig?

die Kovariate korreliert mit der UV und mit dem Faktor

die Kovariate korreliert mit dem Faktor, nicht aber mit der AV

die Kovariate korreliert mit der AV und mit dem Faktor

die Kovariate ist eine konfundierende Variable

Ziel: die Varianz der AV, die von Kovariaten erklärt wird, soll reduziert werden

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Kovarianzanalyse (ANCOVA) - quasiexperimentelles Design - was ist richtig?

der Effekt des Faktors reduziert sich

die Kovariate werden kontrolliert

Lords-Paradox: diesselben Daten werden mit unterschiedlichen Verfahren ausgewertet (z.B. einmal ein t-Test und einmal eine Kovarianzanakyse) und es kommt zu konträren Ergebnissen

in den Kovariaten finden sich Messfehler im Bedingungsfaktor in der Regel nicht

durch den Messfehler in den Kovariaten wird deren Einfluss auf die AV überschätzt

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Kovarianzanalyse (ANCOVA) - quasi-experimentelle Designs  - was ist richtig?

durch den Messfehler in den Kovariaten wird deren Einfluss auf die AV unterschätzt

durch den Messfehler in den Kovariaten wird deren Einfluss auf die UV unterschätzt

die Kovarianzanalyse sollte bei quasi-experimentellen Designs keine Anwendung finden, die Kovarianzanalyse bietet sich im Falle von randomisierten Experimenten an

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Kovarianzanalyse (ANCOVA) - quasi-experimentelle Designs  - was ist richtig?

Die Voraussetzung, dass es keine Interaktion zwischen der Kovariate und der dichotomen UV auf die AV geben darf, wird häufig verletzt, vor allem bei Split Splot Designs.

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