MM1 3444 Fernuni Hagen by AHA
Bis WS 16_17
Bis WS 16_17
Set of flashcards Details
| Flashcards | 46 |
|---|---|
| Students | 38 |
| Language | Deutsch |
| Category | Psychology |
| Level | University |
| Created / Updated | 17.08.2017 / 01.05.2021 |
| Weblink |
https://card2brain.ch/box/20170817_mm1_3444_fernuni_hagen_by_aha
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| Embed |
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32.
WS16_17 Frage 6
Welche der folgenden Aussagen zur explorativen
Faktorenanalyse sind richtig?
A) Die Parallelanalyse nach Horn berechnet
Partialkorrelationen, die sich sukzessive aus dem
Herauspartialisieren von Hauptkomponenten ergeben, und
vergleicht diese mit Partialkorrelationen, die sich aus der
maximalen Varianzaufklärung unkorrelierter
Hauptkomponenten ergeben.
nicht stark von der Kommunalität der
Items abhängt.
33.
WS16_17 Frage 7
Eine Forscherin hat eine englischsprachige
Fragebogen-Messung "Hexaco der Persönlichkeit"
ins Deutsche übertragen (mit 6 grundlegenden
Persönlichkeitsfaktoren - waren hier nun aufgelistet - )
mit je 10 Items erfasst.
Sie hat mittels des Fragebogens je N=500 Männer
und Frauen befragt und möchte mit einer
Maximum-Likelihood Faktorenanalyse die
faktorielle Struktur des Fragebogens prüfen.
Welche Aussagen sind korrekt?
34.
WS16_17 Frage 8
Vorteile von SEM ggü. MR
F) Abhängigkeit der Beobachtungen kann berücksichtigt
werden (F)
G) Multiple MediatorC) Model-Fit kann überprüft werden (F)
modelle können überprüft werden
35.
WS16_17 Frage 9
Was trifft im Kontext von SEM zu?
36.
WS16_17 Frage 10
Welche Aussagen zur Identifikation von SEM sind richtig?
37.
WS16_17 Frage 11
Frage?
38.
WS16_17 Frage 12
Frage?
39.
WS16_17 Frage 13
Eine Forscherin möchte ein Messmodell mit zwei latenten
Variablen mit je zwei Indikatoren mit einer
konfirmatorischen Faktorenanalyse prüfen. Welche der
folgenden aufgelisteten Modellspezifikationen sind für die
Modellidentifikation notwendig?"
40.
WS16_17 Frage 14
Ein Forscher interessiert sich für ein komplexe SEM mit einer
Reihe von gerichteten Beziehungen zwischen einer Reihe
von latenten Variablen, von denen er annimmt, dass sie alle
bedeutsam sind. Er überprüft das Modell auf Basis
querschnittlicher Daten und erhält folgende Fit Maße:
Chi quadrat= 455,87 p > 0.001 CFA= 0,95 RMSEA = 0,024
SRMR = 0,43
41.
WS16_17 Frage 15
Welche der folgenden Aussagen in Bezug auf
unterschiedliche Varianten längsschnittlicher SEM sind
richtig?
42.
WS16_17 Frage 16
Ungefähr so: Welche Aussagen stimmen zur Studie vom
Stürmer und Simon (2004 S. 272, Tabelle3)
43.
WS16_17 Frage 17
Eine Forscherin interessiert sich für die Veränderung im Wohlbefinden (gemessen mit einer Skala, die 10 Items
umfasst) im Verlauf des Studiengangs M. Sc. Psychologie an der Fernuni Hagen. Hierzu befragt sie eine Stichprobe von N=2000 Studenten jeweils am Ende des Semesters über die Studienzeit (Vollzeit) hinweg (insgesamt 4 MZP). Sie wendet
ein latentes Wachstumskurvenmodell bei der Datenanalyse an. Welche der folgenden Aussagen sind richtig?
44.
WS16_17 Frage 18
Welche Aussagen auf Verfahren zum Umgang mit fehlenden
Werten sind richtig? (Hab die Frage wahrscheinlich nicht
ganz korrekt aufgeschrieben)
45.
WS16_17 Frage 19
Welche Aussagen in Bezug auf Verfahren zum Umgang mit
fehlenden Werten sind richtig?
46.
WS16_17 Frage 20 (=2 6. VL7:)
Bayes Was ist richtig? (2x)
(A = vermutlich Übertragungsfehler)
1. VL1: Welche der folgenden Aussagen zu Kennwerten in der EFA sind richtig? (SS16) (6x)
A) Im Fall unkorrelierter Faktoren kennzeichnet die Kommunalität das Ausmaß, in dem die Varianz einer Variabeln durch die Faktoren aufgeklärt wird
B) Im Falle korrelierter Faktoren enthält die Mustermatrix die Korrelation zwischen Faktoren und Items
C) Im Falle korrelierter Faktoren kennzeichnet der Eigenwert das Ausmaß in dem die Varianz einer Variablen durch die Faktoren aufgeklärt wird
D) Im Falle unkorrelierter Faktoren entsprechen Faktorladungen Korrelationen zwischen der jeweiligen manifesten Variablen und dem jeweiligen latenten Faktor
E) Werden im Falle korrelierter Faktoren die quadrierten Korrelationen eines Items mit den Faktoren aufsummiert, erhält man die Kommunalität des Items
F) Faktorwerte sind die Ausprägung einer Person auf der latenten Variable (Faktor) – (NICHT SS16)
G) Eigenwerte entsprechen den quadrierten Korrelationen zwischen den jeweiligen manifesten Variablen und latenten Faktoren. (NICHT SS16)
H) Das Kommunalitätenproblem entsteht, wenn der Anteil an der Gesamtvarianz aller manifesten Variablen, die durch latenten Faktor aufgeklärt wird, geringer ist als der Anteil der Fehlervarianz an der Gesamtvarianz aller manifesten Variablen. (NICHT SS16)
2. VL1: PCA vs. PAF
3. VL1: PCA + PAF
4. VL1: Welche der folgenden Aussagen zu Verfahren in der EFA sind korrekt? (2x) (SS16)
5. VL1/2: EFA (SS16)
6. VL1/2: EFA
7. VL2: Welche Aussagen zur EFA sind richtig? (SS16)
8. VL2: EFA (2x)
F) Bei Bestimmung der zu extrahierenden Faktoren in der EFA spielen inhaltliche Überlegungen nur bei ML eine Rolle (SS16)
G) Messfehler eines Items darf nicht die Kommunalität übersteigen (SS16)
9. VL2: EFA
10. VL2: Welche Aussagen zur EFA treffen zu?
(A Uneinigkeit)
11. VL2: Welche der folgenden Aussagen zur EFA sind richtig? (3x)
A) Sowohl bei der obliquen als auch bei der orthogonalen Rotation einer Anfangslösung ändern sich die Ladungen im Gegensatz zu einer obliquen Rotation ändert sich jedoch bei einer orthogonalen Rotation die erklärte Gesamtvarianz nicht.
B) Das Ziel einer obliquen Rotation einer Anfangslösung in der explorativen Faktorenanalyse ist die Maximierung der Korrelation zwischen den Faktoren
C) Die sogenannte Varimax-Rotation ist die gebräuchlichste oblique Rotationstechnik einer Anfangslösung in der explorativen Faktorenanalyse.
D) Um einer explorative Faktorenanalyse durchzuführen, sollte eine ausreichende Korrelation der latenten Variablen vorliegen.
E) Ziel einer orthogonalen Rotation einer Anfangslösung in der explorativen Faktorenanalyse ist die sog. Einfachstruktur.
F) Ladungen ändern sich bei beiden Rotationsverfahren, die Gesamtvarianz nur bei der obliquen Rotation. (1x)
G) Die Kommunalitäten der unrotierten Anfangsmatrix entsprechen den Kommunalitäten der rotierten Matrix. (hier: 1x) (5D)
12. VL3: Vorteile Strukturgleichungsmodelle (SEM) im Vergleich zu MRA (5x)
F) Abhängigkeit der Beobachtungen kann berücksichtigt werden
G) Multiple Mediatormodelle können überprüft werden
13. VL3: Welche Aussagen treffen im Kontext linearer SEM zu ? (3x)
14. VL3: Ein Forscher rechnet ein komplexes SEM mit gerichteten Beziehungen, N = 500 (???) Aussagen zur Modellgüte Chi-quadrat = 455.87, df = 133, p <.001, CFI .95, RMSEA .024, SRMR .043 (2x)
15. VL3: Welche der folgen. Aussagen bezogen auf die Identifikation von SEM sind richtig? (3x)
F) Notwendige Bedingung ist, dass die Anzahl der Freiheitsgrade positiv ist
G) Notwendige Bedingung ist die Verwendung von mehr als einer lat. Variablen in einem
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